ITavisen har de siste ukene skrevet flere saker om ClawdBot, Moltbot og senere OpenClaw, det åpne kildekode-prosjektet som flytter AI ut av nettleseren og direkte inn i operativsystemet, og som har skapt minst like mange personlige sikkerhetsutfordringer som navnebytter.
ITavisen snakker med Alexander Haneng – mannen bak boten «Anna»
AI-ekspert Alexander Haneng i Digital Norway har bygget sin egen agent han har døpt, «Botten Anna». Vi tok en prat om hvordan han gjorde det, hva agenten faktisk kan gjøre, og hvorfor dette både representerer fremtiden og en potensiell sikkerhetsrisiko – samtidig som kostnadene kan løpe løpsk.
Kort fortalt endrer OpenClaw hvordan AI brukes. I stedet for å være en chatbot du aktivt må åpne og skrive til, fungerer en agent som en digital medarbeider med tilgang til apper, filer og tjenester på en maskin eller server. Den kan sende e-post, organisere filer, utføre automatiseringer og til og med ta initiativ gjennom planlagte oppgaver.
Prosjektet fikk på få uker massiv oppmerksomhet i sosiale medier. Selv om omtalen har roet seg noe ned, virker det som utviklere som eksperimenterer med slike systemer i økende grad tar nødvendige sikkerhetsgrep.
Annonse
Dette kan din egen digitale assistent oppnå i hverdagen
Trond Bie, ITavisen: Hva er Botten Anna, og hvorfor laget du henne?
Alexander Haneng: OpenClaw er svært kraftig, men ikke spesielt sikkert. Det finnes få «guardrails», noe som gjør det spennende fra et eksperimenteringsperspektiv. Det viser hva som kommer til å bli mulig med slike agenter. Botten Anna er min personlige assistent som hjelper meg med oppgaver gjennom dagen.
- Sende e-post automatisk – Anna kan sende e-post på mine vegne fordi hun kjenner kolleger og kontaktinformasjon. Eksempel: «Skriv en e-post til Eirik og Dragana og si at jeg blir fem minutter forsinket til møtet vårt, og be om unnskyldning.» Anna sender e-postene automatisk og varsler meg.
- Varslinger og meldinger via Telegram – jeg kan snakke med Anna når som helst via Telegram, og hun kan sende varsler tilbake.
- Kontinuerlig tilgjengelig assistent – fordi hun kjører på VPS døgnet rundt, kan hun hjelpe når som helst.
- Automatisering av kommunikasjon – hun kan sende e-poster via AgentMail og håndtere kommunikasjon på mine vegne.
- Utvidelser via «skills» – OpenClaw kan få flere ferdigheter, som voice-calls, Slack- og Trello-integrasjoner.
Trond Bie: Hva bør folk vite før de setter opp en agent selv?
Alexander Haneng: Man bør definitivt ikke gi OpenClaw tilgang til egen maskin eller sensitive data. Agenten har fulle rettigheter til å gjøre endringer. Det er praktisk når du ber den gjøre ting, men betyr også at den i teorien kan stenge deg ute av systemet.
Trond Bie: Hvordan håndterte du sikkerhetsrisikoen i praksis?
Alexander Haneng: Mange velger å isolere agenten fra primærmaskinen, enten ved å bruke en eldre PC som kan slettes, eller en dedikert maskin som Mac mini eller NUC. Jeg valgte i stedet en skyløsning og satte opp en VPS med Ubuntu hos Hostinger. Der kjører Anna i en egen Docker-container, noe som gir isolasjon og gjør det enklere å begrense konsekvensene dersom noe går galt.
Red. anm.: En Docker-container er en isolert, lettvekts «mini-maskin» som kjører applikasjoner med egne filer, avhengigheter og prosesser uten å påvirke resten av systemet.
Trond Bie: Hvordan satte du opp OpenClaw?
Alexander Haneng: Jeg satte opp OpenClaw i en Docker-container på VPS-en. Hostinger har en container-katalog der OpenClaw kan installeres med ett klikk, noe som gjør oppsettet relativt enkelt. Etter installasjonen koblet jeg agenten til en språkmodell via API. Jeg valgte Claude, siden man ikke kan bruke et vanlig abonnement. I stedet må man kjøpe tokens og bruke det betalte API-et. Dette gjør at agenten kan kjøre kontinuerlig og utføre oppgaver i bakgrunnen, samtidig som kostnader og tokenbruk må overvåkes nøye.
Tokens kan bli dyrt
Haneng forteller at kostnadene raskt kan løpe løpsk dersom agenten bruker kraftige modeller kontinuerlig.
– Claude Opus sluker tokens, spesielt fordi agenten har en «heartbeat» som kjører mange ganger i timen. Jeg brukte over 500 kroner første døgnet. En enkel løsning er å bruke en lettere modell som Haiku til bakgrunnsoppgaver og spare de kraftige modellene til brukerinteraksjon.
En annen metode er å redusere konteksten agenten sender til modellen ved hver forespørsel.
– Som standard sender OpenClaw hele konteksten hver gang. Hvis man instruerer agenten til å lagre dagens oppgaver i en egen fil og primært bruke den, kan man spare 10 til 20 prosent tokens.
Sikkerhet først
Haneng understreker at OpenClaw fortsatt er en teknologi for eksperimentering.
– Enkle tiltak er å sette opp SSL, begrense hvem som kan kontakte agenten via Telegram og unngå tilgang til personlig e-post. Man må være bevisst på hva agenten faktisk kan gjøre.
Dette samsvarer med tidligere advarsler om feilkonfigurerte OpenClaw-servere der åpne porter eller ukrypterte API-nøkler kan gi uvedkommende tilgang til hele systemet.
OpenClaw peker samtidig mot en nær fremtid der AI-agenter fungerer som digitale medarbeidere med direkte tilgang til operativsystemet. I stedet for at brukeren aktivt må styre hver oppgave, kan agenten jobbe proaktivt i bakgrunnen. Google har nylig lansert Gemini 3 som kan utføre flere oppgaver på rad, i første omgang til Samsung Galaxy og Pixel-mobiler.
Dette er også retningen flere teknologigiganter beveger seg mot. Microsoft arbeider med agent-basert Copilot i Windows, Google utvikler mer autonome Gemini-funksjoner og Apple bygger stadig mer automatisering inn i sitt økosystem. Forskjellen er at OpenClaw er åpen kildekode og gir brukeren full kontroll – men også fullt ansvar.
