OpenClaw (voorheen Clawdbot, daarna Moltbot) levert precies dat, en daarom is het precies een beveiligingsnachtmerrie die je niet moet vergeten.

Ik ben hier niet om innovatie af te kraken. We bouwen elke dag AI-agenten die complexe workflows voor klanten automatiseren, maar er is een verschil tussen intelligente automatisering en digitale Russische roulette. OpenClaw overschreed die grens op het moment dat het viraal ging, en het onderzoek naar beveiliging dat volgde bewees het.

Waarom OpenClaw Belangrijk Is

OpenClaw ging van 1.000 naar meer dan 21.000 instanties in minder dan een week eind januari 2026. Die virale groei geeft iets belangrijks aan: mensen zijn wanhopig op zoek naar AI-agenten die daadwerkelijk werken.

Dit is de toekomst waar we naartoe bouwen. AI-agenten die integreren met echte workflows, die werken via vertrouwde interfaces en taken uitvoeren in plaats van alleen maar suggesties geven. OpenClaw bewees dat er vraag bestaat en liet zien wat mogelijk is wanneer AI van conversatie naar actie gaat.

Maar innovatie die sneller gaat dan de fundamenten van beveiliging, creëert gevaarlijke aanvalsvectoren. En in dit geval zijn die vectoren ernstig.

Drie Kritieke Kwetsbaarheden In Drie Dagen

Begin februari 2026 gaf OpenClaw drie adviezen over hoge-impact beveiligingsproblemen uit: één kwetsbaarheid voor remote code execution en twee fouten in command injection.

De ergste? CVE-2026-25253, met een CVSS-score van 8.8. Deze kwetsbaarheid stelt aanvallers in staat een one-click RCE-exploit te creëren die milliseconden nodig heeft nadat een slachtoffer een kwaadaardige webpagina bezoekt. Je klikt op een link in Slack of e-mail, en dat is het. Game over.

Het technische mechanisme is genadeloos. De Control UI vertrouwt een gateway-URL van de querystring zonder validatie, maakt automatisch verbinding en stuurt je opgeslagen authenticatietoken via WebSocket. Aanvallers kunnen dan verbinding maken met je lokale gateway, config instellingen aanpassen en bevoorrechte acties uitvoeren.

Zelfs het draaien van OpenClaw op localhost beschermt je niet. De exploit gebruikt je browser om de lokale netwerk binnen te dringen en verandert je browser in de aanvalsvector.

Naast platformkwetsbaarheden is het vaardighedenecosysteem gecompromitteerd. Koi Security onderzocht 2.857 vaardigheden en vond 341 kwaadaardige die Atomic Stealer-malware op macOS-systemen installeerden. Dat is 12% van het ecosysteem dat actief probeert je systeem te compromitteren.

Waarom "Beveiliging Is Optioneel" Niet Werkt

De documentatie van OpenClaw geeft toe "Er is geen 'perfect veilige' installatie." Dit is eerlijkheid, dat geef ik ze, maar het is ook een fundamentele erkenning dat de architectuur beveiliging als een achteraf bedacht idee behandelt.

Hier is de operator realiteit: wanneer je AI-agenten bouwt voor productieomgevingen (e-mails, agenda's, bestandsystemen, API's), is beveiliging geen optie. Het is fundamenteel. Je zet het niet later vast; je ontwerpt ervoor vanaf dag één.

Ons AI-consultancybureau heeft multi-agent systemen gebouwd die duizenden e-mails verwerken, complexe workflows beheren en gevoelige gegevens behandelen. Het verschil? We bouwen eerst vangrails, ontwerpen voor minst privilege, sandbox-uitvoeringsomgevingen, en implementeren juiste authenticatie op architectuurniveau.

OpenClaw geeft gebruikers maximale toestemmingen en vertrouwt erop dat ze de boel vergrendelen. Die aanpak is fundamenteel verkeerd.

Het Werkelijke Gevaar: Implementatie van AI-agenten in Ondernemingen

Het engste deel is niet hobbyisten die experimenteren op persoonlijke laptops. Het is wat er gebeurt wanneer AI-agenten in bedrijfsomgevingen worden geïmplementeerd.

Als werknemers OpenClaw op bedrijfscomputers installeren en het verbinden met ondernemingssystemen terwijl het verkeerd geconfigureerd is, wordt het een krachtige achterdeur agent. Bedrijf email wordt gecompromitteerd, interne Slack-kanalen worden gemonitord, en agenda's met vergadernota's worden geëxfiltreerd. Omdat AI-agenten geheugenpersistentie behouden over sessies, krijgen aanvallers weken aan gesprekscontext.

CrowdStrike heeft een "Search & Removal Content Pack" uitgebracht om security teams specifiek te helpen OpenClaw uit bedrijfsomgevingen te identificeren en te verwijderen, wat aangeeft hoe serieus enterprise security teams deze dreiging zien.

Wat We Kunnen Leren van OpenClaw

OpenClaw ging van 0 naar 21.000+ instanties in een week omdat het een echt probleem oploste. Mensen willen geen andere chatbot; ze willen AI-agenten die daadwerkelijk dingen doen.

De maker, Peter Steinberger, bouwde iets dat aansloeg omdat het integreerde met bestaande tools in plaats van workflowwijzigingen af te dwingen. De uitvoering had beveiligingsgaten, maar de visie was spot-on. Dat is waardevolle intelligentie voor iedereen die AI-diensten bouwt.

De uitdaging die voor ons ligt? AI-agenten ontwerpen die rekening houden met vijandige inputs niet alleen van mensen maar ook van andere AI-systemen. Het gerelateerde Moltbook-project (een sociaal netwerk voor AI-agenten) onthulde 506 prompt injection-aanvallen, geavanceerde social engineering-tactieken, en crypto-schema's die 19,3% van de inhoud uitmaken. We zien AI-agenten andere AI-agenten aanvallen.

Dit is geen bug in de toekomst van AI-automatisering. Het is een functie waarvoor we moeten ontwerpen.

Hoe Productie-Grade AI-Diensten Er Uitzien

Wanneer ons AI-consultancybureau automatisering voor klanten bouwt, zijn we ambitieus over het bouwen van AI-agenten die veilig opschalen. Hier is hoe:

Minst Privilege Design: Elke agent krijgt precies de machtigingen die het nodig heeft. Een e-mailclassificator krijgt leesrechten op headers, niet de mogelijkheid om e-mails te versturen of shell-opdrachten uit te voeren. Deze focus maakt agenten beter in hun specifieke taken.

Eerst Vangrails: We besteden 30% van de ontwikkeltijd aan het scoren van vertrouwensniveau en terugvallogica. Als de AI onzeker is, vraagt het. Als het afwijkingen detecteert, escaleert het. Dit is hoe je AI-automatisering opschaalt zonder risico op te schalen.

Juiste Authenticatie: We valideren oorsprongen, implementeren sessiebeheer en hanteren authenticatie op infrastructuurniveau. Dit zijn opgeloste problemen in beveiliging die we gewoon moeten toepassen op AI-agenten.

Audit & Monitoring: Elke actie wordt gelogd. Als er iets misgaat, traceren we wat er is gebeurd en waarom. Deze gegevens van de productieagentgedrag worden het trainingsgrond voor betere agenten.

Menselijke Partnerschap: Sommige beslissingen moeten niet volledig geautomatiseerd worden. Agenten handelen 80% van het routinematige werk af; mensen regelen de 20% die nuancering vergt. Dit partnerschapsmodel levert de meeste waarde.

Het spannende deel? Deze beperkingen maken automatisering niet minder krachtig. Ze maken het beter inzetbaar. Wanneer je het beveiligingsmodel van je AI-agent vertrouwt, kun je het toegang geven tot meer systemen, meer data, en meer belangrijke workflows. Beveiliging maakt schaal mogelijk.

Het Kiezen van Je AI-Automatiseringspad

Als je AI-agenten wilt die werken in productie, heb je drie opties:

Leveranciero oplossingen: Enterprise AI-platforms met juiste beveiliging. Duurder, minder flexibel, maar beveiliging is geregeld. Trade-off is vendor lock-in.

Aangepaste AI-Diensten: AI-agenten ontworpen voor je specifieke workflows met beveiliging ingebouwd vanaf dag één. Hogere initiële kosten, maar je bezit het systeem en beheert het risico. Dit is waar ons AI-consultancybureau actief is.

Open Source Tools: Snel te implementeren, ongelooflijk flexibel, en riskant vanuit beveiligingsperspectief. Geweldig voor persoonlijk experimenteren, catastrofaal voor zakelijk gebruik.

Het verschil is niet alleen functies of kosten maar tolerantie voor risico's. Zelfs een kans van 1% op een ernstig beveiligingsincident veegt jaren aan automatiseringsbesparingen weg.

Wat Je In Plaats Daarvan Zou Moeten Doen

Als je AI-automatisering nodig hebt - en dat waarschijnlijk wel als je een bedrijf aan het opschalen bent - hier is het operator handboek:

Begin Met Heldere Eisen Welk probleem los je daadwerkelijk op? "Alles automatiseren" is geen eis. "200 dagelijkse klantemails verwerken en naar de juiste afdeling sturen" is dat wel.

Ontwerp Voor Jouw Dreigingsmodel Wat is gevoelig in jouw omgeving? Wie zijn je tegenstanders? Wat is je risicotolerantie? Beantwoord deze vragen voordat je een regel code schrijft.

Bouw In Lagen Begin met read-only automatisering. Bewijs dat het werkt. Voeg dan schrijfcapaciteiten toe. Voeg vervolgens integraties toe. Schaal je risico geleidelijk op terwijl je je verdedigingen bewijst.

Implementeer Juiste Authenticatie Vertrouw niet op queryparameters. Maak geen automatische connecties zonder validatie. Gebruik bewezen beveiligingspatronen, geen uit de losse pols oplossingen.

Audit Je Supply Chain Of het nu open source vaardigheden of externe API's betreft, weet wat je integreert. Eén kwaadaardige afhankelijkheid kan je hele systeem compromitteren.

Test Met Vijandige Denken Probeer je eigen systeem te breken. Wat gebeurt er als iemand een kwaadaardige prompt stuurt? Wat als een API onverwachte data retourneert? Wat als inloggegevens worden gelekt?

Monitor In Productie Beveiliging is niet "instellen en vergeten." Het is continu monitoring, regelmatige audits, en snelle reacties wanneer iets niet goed lijkt.

De Ongemakkelijke Waarheid

OpenClaw vertegenwoordigt precies wat er gebeurt wanneer innovatie sneller gaat dan beveiligingsdenken. Het is een krachtig hulpmiddel gebouwd door getalenteerde ontwikkelaars die snel gingen. Te snel.

Het project heeft nu patches met versie 2026.1.29 die de one-click RCE oplossen. Het team voegt beveiligingsrichtlijnen toe, en sommigen bouwen zelfs gehoste oplossingen die beveiliging op infrastructuurniveau afhandelen.

Maar hier is de ongemakkelijke waarheid: je kunt je niet uit architecturale beveiligingsproblemen patchen. Wanneer je kernontwerp "geef de AI maximale toestemmingen en hoop dat gebruikers het vergrendelen" is, vecht je tegen de fundamenten.

Dit gaat niet alleen over OpenClaw maar over elk AI-systeem dat functies boven beveiliging stelt. Het gaat over de haast om agenten met brede toestemmingen in te zetten voordat we hebben uitgezocht hoe we ze veilig kunnen beperken.

We zitten in een tijdperk waarin AI daadwerkelijk dingen kan doen (niet alleen chatten, maar handelen). Dat is krachtig en waardevol, wat betekent dat we deze systemen met dezelfde beveiligingsgrondigheid moeten behandelen die we op elke andere productie-infrastructuur toepassen.

Je emailsysteem heeft authenticatie, je bestandserver heeft toegangscontrole, en je database heeft goede autorisatie. Waarom zou je AI-agent met iets minder werken?

Waar We Vandaan Gaan

De AI-automatiseringsgolf stopt niet, en tools zoals OpenClaw bewijzen dat er een enorme vraag is naar AI-agenten die daadwerkelijk taken uitvoeren. Dat is goed, omdat automatisering moet werken.

OpenClaw kreeg de visie juist: AI-agenten die integreren met echte workflows, die werken via vertrouwde interfaces en mensen bevrijden van repetitief werk. Die toekomst komt eraan, of we er klaar voor zijn of niet.

We bewegen naar een wereld waarin AI-agenten standaard infrastructuur worden. Net zoals elk bedrijf uiteindelijk email- en CRM-systemen nodig had, zullen ze intelligente automatisering nodig hebben. De vraag is niet of deze toekomst arriveert maar hoe we er verantwoordelijk naar toe bouwen.

De volgende generatie AI-diensten zal ambitieuze automatiseringsmogelijkheden combineren met beveiliging van ondernemingsniveau vanaf dag één. Ze zullen worden ontworpen voor productieomgevingen, niet achteraf aangepast nadat ze viraal zijn gegaan.

Als je een ontwikkelaar bent die experimenteert met OpenClaw op een persoonlijke machine zonder iets gevoeligs, prima. Heb plezier en leer. Maar zodra je het aansluit op echte accounts met echte data, speel je een ander spel.

Voor bedrijven die naar AI-agenten kijken (of het nu OpenClaw is of iets anders), stel eerst de moeilijke vragen: Wie heeft dit gebouwd? Hoe wordt authenticatie afgehandeld? Wat is het dreigingsmodel? Hoe auditen we het? Hoe beperken we de schade als er iets misgaat?

We hebben zeven jaar besteed aan het bouwen en opschalen van bedrijven. AI-automatisering goed gedaan levert ongelooflijke waarde op via agenten die dagelijks 200 emails verwerken en workflows die opschalen zonder extra personeelsbestand. We bouwen deze AI-diensten voor klanten die ROI nodig hebben, geen wetenschappelijke experimenten.

De toekomst waar OpenClaw naar wees is precies waar we heen gaan. AI-agenten die daadwerkelijk dingen doen, die naadloos integreren, die mensen vrijmaken voor werk met hogere waarde. Nu kunnen we het bouwen met zowel de ambitie om workflows te transformeren als de discipline om het veilig te doen.