Clawdbot में बस इसी चीज़ की कमी थी

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Transcript

00:00:00क्या OpenClaw हमारे पास AGI के सबसे करीब की चीज़ है या यह सिर्फ सुरक्षा के लिए एक दुःस्वप्न है?
00:00:04इस एजेंट के साथ सबसे बड़ी समस्या सुरक्षा की है।
00:00:07Cisco ने इसे सुरक्षा के लिए एक दुःस्वप्न कहा है और यहाँ तक कि प्रोजेक्ट की अपनी सुरक्षा नीति में भी कुछ
00:00:11गंभीर खामियाँ हैं।
00:00:12कई लोग इसकी दोषपूर्ण संरचना का फायदा उठा रहे हैं और असुरक्षित एंडपॉइंट्स के माध्यम से
00:00:17संवेदनशील क्रेडेंशियल्स तक पहुँच प्राप्त कर रहे हैं।
00:00:18इसलिए हमारी टीम ने यह पता लगाने में कुछ समय बिताया कि क्या OpenClaw उतना ही मुफ़्त और सुरक्षित है जितना कि
00:00:23होने का दावा किया जाता है।
00:00:24हमारी टेस्टिंग के दौरान जो बातें सामने आईं, उन्होंने कुछ वास्तविक चिंताएँ पैदा कर दी हैं।
00:00:27जो लोग नहीं जानते, उनके लिए बता दें कि OpenClaw एक सेल्फ-होस्टेड AI असिस्टेंट है जो इतिहास में सबसे तेज़ी से बढ़ने वाला
00:00:32ओपन सोर्स प्रोजेक्ट बन गया है।
00:00:34लेकिन ओपन सोर्स का मतलब मुफ़्त नहीं है और सेल्फ-होस्टेड का मतलब सुरक्षित नहीं है।
00:00:38मूल रूप से इसका नाम Clodbot था, जिसे Anthropix Clod के साथ नाम की समानता के कारण बदलकर Multbot करना पड़ा,
00:00:42जब तक कि इसे आखिरकार OpenClaw नाम नहीं मिल गया, जिससे यह सिर्फ 3 दिनों की अवधि में
00:00:47होने वाला सबसे तेज़ रीब्रांडिंग बन गया।
00:00:49हमारी टीम ने OpenClaw का परीक्षण किया और सच कहें तो, इसका सेटअप अब तक के हमारे द्वारा देखे गए
00:00:53सबसे परेशानी भरे सेटअपों में से एक था।
00:00:54सेटअप की प्रक्रिया उनके आधिकारिक दस्तावेज़ों में विस्तार से दी गई है और आप इसे इंस्टॉल करने के लिए
00:00:59स्टेप-बाय-स्टेप फॉलो कर सकते हैं।
00:01:00लेकिन इस गाइड को फॉलो करते समय, हमें कई समस्याओं का सामना करना पड़ा।
00:01:03इंस्टॉलेशन तो हो गया लेकिन चैनल इंटीग्रेशन में समस्या आ रही थी।
00:01:07जब हमने WhatsApp से कनेक्ट किया, तो यह 408 एरर के कारण बार-बार डिस्कनेक्ट हो रहा था और हम
00:01:12कोई भी मैसेज भेजने में असमर्थ थे।
00:01:14इसलिए हमने इसे Discord के ज़रिए कनेक्ट किया जिसका कनेक्शन स्थिर था और सेटअप आसान था और
00:01:18आखिरकार हम इसके साथ चैट करने में सक्षम हुए।
00:01:20इस इंस्टॉलेशन और सेटअप को आसान बनाने के लिए, हमने एक पूरा दस्तावेज़ तैयार किया है जिसे आप
00:01:24AI Labs Pro में पा सकते हैं।
00:01:26इसमें उन समस्याओं के बिना इसे इंस्टॉल करने के स्टेप-बाय-स्टेप निर्देश हैं,
00:01:30जिनका हमने सामना किया था।
00:01:31जो लोग नहीं जानते, उनके लिए बता दें कि यह हमारी हाल ही में लॉन्च की गई कम्युनिटी है जहाँ आपको रेडी-टू-यूज़
00:01:35टेम्पलेट्स, प्रॉम्प्ट्स, सभी कमांड्स और स्किल्स मिलते हैं जिन्हें आप सीधे अपने प्रोजेक्ट्स में इस्तेमाल कर सकते हैं,
00:01:39चाहे वो इस वीडियो के लिए हो या पिछले सभी वीडियो के लिए।
00:01:42अगर आपको हमारे काम में वैल्यू मिलती है और आप चैनल को सपोर्ट करना चाहते हैं, तो यह
00:01:45इसका सबसे अच्छा तरीका है।
00:01:46लिंक डिस्क्रिप्शन में हैं।
00:01:48OpenClaw ओपन सोर्स है।
00:01:49इसका मतलब है कि सेटअप मुफ़्त में उपलब्ध है लेकिन यह इसकी असली लागत नहीं है क्योंकि आप
00:01:53वास्तव में सब्सक्रिप्शन के लिए भुगतान नहीं कर रहे हैं, आप टोकन के लिए भुगतान कर रहे हैं।
00:01:56यह कई लोकप्रिय मॉडल्स और यहाँ तक कि OpenRouter को भी सपोर्ट करता है।
00:02:00लेकिन भले ही एप्लिकेशन मुफ़्त है, इनमें से प्रत्येक मॉडल महंगा है और जिस तरह से OpenClaw का आर्किटेक्चर
00:02:04डिज़ाइन किया गया है, आप अकेले इसी पर बहुत सारा पैसा खर्च कर देंगे।
00:02:09OpenClaw केवल सिस्टम प्रॉम्प्ट्स पर काम नहीं करता है।
00:02:11इसमें इन-बिल्ट मेमोरी, रीजनिंग और स्किल्स, चैनल्स और बहुत कुछ के साथ इंटीग्रेशन है।
00:02:16इसलिए एक साधारण क्रॉन जॉब भी, अगर रोज़ाना चलाई जाए, तो प्रति माह लगभग $128 खर्च कराएगी, क्योंकि यह
00:02:22प्रत्येक क्वेरी के साथ बहुत सारी जानकारी भेजता है।
00:02:24और यह सिर्फ एक काम के लिए है क्योंकि व्यवहार में, OpenClaw का उपयोग केवल एक काम के बजाय
00:02:29कहीं अधिक उपयोग के मामलों के लिए किया जाता है।
00:02:30लोग शिकायत कर रहे हैं कि भले ही उन्होंने छोटे मॉडल्स का इस्तेमाल किया, फिर भी लागत में
00:02:34ज़्यादा कमी नहीं आई।
00:02:35इसका मतलब है कि समस्या मॉडल में नहीं बल्कि इस बात में है कि प्रोडक्ट के अंदर इसका उपयोग कैसे किया जा रहा है।
00:02:39जब हमने हर घंटे ईमेल चेक करने और महत्वपूर्ण निष्कर्षों की समरी रिपोर्ट करने के लिए एक ऑटोमेशन जॉब सेट किया,
00:02:44तो हमने देखा कि API कॉल्स काफी बढ़ गए और इस उपयोग ने
00:02:48मेरे क्रेडिट्स को तेज़ी से खत्म कर दिया।
00:02:50ऐसा इसलिए है क्योंकि हम OpenAI की की (key) का उपयोग कर रहे थे और ये मॉडल्स प्रति टोकन मूल्य निर्धारण के मामले में महंगे हैं
00:02:55और चूँकि पूरी बातचीत भेजी जा रही थी, इसलिए प्रति क्वेरी लागत बढ़ती गई।
00:03:00लागत का एक अन्य कारण यह है कि यह सर्वर की स्थिति की जांच करने और समय-समय पर कार्यों को चलाने के लिए
00:03:04एक हार्टबीट (heartbeat) भेजता है।
00:03:06जैसा कि कई लोगों ने शिकायत की, उनका API उपयोग तब तक बढ़ता रहा जब तक कि उनके
00:03:10क्रेडिट्स खत्म नहीं हो गए।
00:03:11उन्होंने हार्टबीट अंतराल को 2 घंटे से अधिक बढ़ाने और सोने से पहले
00:03:15सेशन को क्लियर करने का भी सुझाव दिया क्योंकि बातचीत का कॉन्टेक्स्ट सुनिश्चित करने के लिए प्रत्येक क्वेरी के साथ
00:03:19पूरी चैट बातचीत भेजी जाती है।
00:03:22यही वह चीज़ है जो स्वाभाविक रूप से बहुत सारे टोकन खर्च करती है।
00:03:24बातचीत की बढ़ती लंबाई के कारण रिस्पॉन्स टाइम भी बढ़ गया।
00:03:28हमने देखा कि OpenClaw के साथ हमारा प्रत्येक रिस्पॉन्स धीरे-धीरे धीमा होता जा रहा था।
00:03:32जब हमने Claude से लॉग्स का विश्लेषण करवाया, तो हमें पता चला कि वास्तव में यही पैटर्न था।
00:03:36रिस्पॉन्स टाइम धीरे-धीरे बढ़ता गया जैसे-जैसे कॉन्टेक्स्ट बनता गया, जो प्रति रिस्पॉन्स 2 से 12 सेकंड से शुरू होकर
00:03:41119 सेकंड तक पहुँच गया जहाँ कॉन्टेक्स्ट
00:03:46काफी बढ़ गया था।
00:03:48रिस्पॉन्स के भीतर टूल कॉल्स ने भी ओवरहेड बढ़ा दिया।
00:03:51हमारा सुझाव होगा कि आप अपनी API लागतों की निगरानी करें, अलर्ट सेट करें और जिस API की का उपयोग कर रहे हैं
00:03:55उसके लिए एक उचित बजट रखें ताकि यह नियंत्रण से बाहर न हो जाए।
00:03:59आप OpenAI, Google Cloud और अन्य मॉडल प्रदाताओं के साथ ऐसा कर सकते हैं, जैसा कि हमने
00:04:03OpenAI पर अपने सेटअप के साथ किया था।
00:04:05अगर आप स्थानीय रूप से OpenClaw का उपयोग कर रहे हैं, तो Ollama के मॉडल्स एक अच्छा विकल्प हैं।
00:04:08Ollama मूल रूप से आपको स्थानीय रूप से LLMs चलाने की अनुमति देता है और बदले में आप लागत की परेशानी से बच जाते हैं।
00:04:13लेकिन इस समाधान के लिए, आपका सिस्टम LLMs चलाने के लिए पर्याप्त सक्षम होना चाहिए क्योंकि उन्हें चलाने के लिए
00:04:18काफी पावर लगती है।
00:04:19इसलिए जब आप शक्तिशाली मॉडल्स का उपयोग करते हैं तो लागत अपरिहार्य है, इसलिए यह कुछ ऐसा है
00:04:22जिसे आपको सावधानीपूर्वक प्रबंधित करने की आवश्यकता है।
00:04:24OpenClaw जैसे व्यक्तिगत AI एजेंट सुरक्षा के लिए एक दुःस्वप्न हैं।
00:04:27आपके सभी क्रेडेंशियल्स और आपके सेशन्स सादे JSON फ़ाइलों में संग्रहीत होते हैं जिनमें डिवाइस की
00:04:32जानकारी और आपकी पहचान के बारे में विवरण होता है।
00:04:34यह सादी फ़ाइलों में संग्रहीत होता है जिन्हें सिस्टम एक्सेस रखने वाला कोई भी व्यक्ति पढ़ सकता है।
00:04:38आप सोच सकते हैं कि चूँकि OpenClaw स्थानीय रूप से चलता है, इसलिए जब तक आप VPS पर नहीं चला रहे हैं,
00:04:42यह कोई समस्या नहीं है।
00:04:43लेकिन यहाँ बात यह है।
00:04:44OpenClaw में शेल कमांड चलाने, डिस्क पर फ़ाइलों तक पहुँचने और आपकी मशीन पर
00:04:49स्क्रिप्ट निष्पादित करने की क्षमता है।
00:04:50AI को इस तरह की शक्ति देना जोखिम भरा है।
00:04:52क्योंकि अगर गलत तरीके से उपयोग किया जाए, तो इससे जानकारी लीक हो सकती है।
00:04:56Cisco ने इसी मुद्दे का परीक्षण किया और वास्तविक समस्याओं का पता लगाया।
00:04:59OpenClaw स्किल्स को सपोर्ट करता है और कम्युनिटी द्वारा बनाई गई स्किल्स Clawhub पर सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हैं।
00:05:04Cisco ने अपने अब ओपन सोर्स हो चुके स्किल स्कैनर का उपयोग करके इन स्किल्स को स्कैन किया और नौ
00:05:08सुरक्षा खामियों का खुलासा किया।
00:05:09सिर्फ एक स्किल में दो क्रिटिकल और पांच हाई सेवेरिटी वाली खामियां मिलीं।
00:05:12उन्होंने पाया कि जिस स्किल का उन्होंने परीक्षण किया वह कार्यात्मक रूप से मालवेयर थी।
00:05:15इसने स्पष्ट रूप से बॉट को एक curl कमांड निष्पादित करने का निर्देश दिया जिसने स्किल लेखक द्वारा नियंत्रित
00:05:20एक बाहरी सर्वर पर डेटा भेजा।
00:05:22पासवर्ड को प्लेन टेक्स्ट में सहेजना विशेष रूप से गंभीर है क्योंकि एक साधारण दिखने वाली स्किल भी
00:05:26गलत निर्देशों के साथ विनाशकारी हो सकती है।
00:05:29अब सिर्फ स्किल्स ही एकमात्र चिंता नहीं हैं।
00:05:30हमें प्रॉम्प्ट इंजेक्शन के बारे में भी चिंता करनी होगी।
00:05:33OpenClaw की सुरक्षा नीति में स्पष्ट रूप से उल्लेख है कि इंजेक्शन हमलों को दायरे से बाहर माना जाता है,
00:05:37जिसका अर्थ है कि वे ऐसे हमलों के कारण होने वाली किसी भी जानकारी के लीक के लिए ज़िम्मेदार नहीं हैं।
00:05:42हमारा सुझाव OpenAI और Anthropic के मॉडल्स पर भरोसा करना है जिनमें अपने स्वयं के इन-बिल्ट
00:05:47गार्डरेल्स हैं, जिसका अर्थ है कि वे इन स्पष्ट हमलों के प्रति कम संवेदनशील हैं।
00:05:51भले ही OpenClaw में कोई अंतर्निहित गार्डरेल्स नहीं हैं, ये मॉडल्स स्वाभाविक रूप से खराब सुरक्षा प्रथाओं को
00:05:55पहचान सकते हैं और प्रॉम्प्ट इंजेक्शन के माध्यम से क्रेडेंशियल्स को उजागर होने से रोक सकते हैं जैसा कि OpenAI के साथ हमारे सेटअप ने
00:06:00क्रेडेंशियल्स देने से इनकार कर दिया था, भले ही हमने उसे बताया था कि हम सर्वर के मालिक हैं।
00:06:05लेकिन इन्हें चतुर इंजेक्शनों के साथ ओवरराइड भी किया जा सकता है।
00:06:08जहाँ तक स्किल्स की बात है, आपको यह सुनिश्चित करने की ज़रूरत है कि केवल वही स्किल्स
00:06:12जोड़ी जाएँ जो बिल्कुल ज़रूरी हों।
00:06:13ऐसी स्किल्स जिनमें पासवर्ड या अन्य संवेदनशील सिस्टम शामिल हैं और जिनकी आवश्यकता नहीं है, उन्हें
00:06:17जोड़ने से रोका जाना चाहिए ताकि AI गलती से ऐसा कुछ न कर दे जो आप नहीं चाहते।
00:06:22यदि आप कम्युनिटी से इंस्टॉल कर रहे हैं, तो स्कैनर को चलाना सुनिश्चित करें जो अब ओपन सोर्स है
00:06:26या केवल कम्युनिटी द्वारा सत्यापित स्किल्स ही इंस्टॉल करें।
00:06:29साथ ही अगर आप हमारे कंटेंट का आनंद ले रहे हैं, तो हाइप बटन दबाने पर विचार करें क्योंकि यह हमें
00:06:33इस तरह का और कंटेंट बनाने और अधिक लोगों तक पहुँचने में मदद करता है।
00:06:36अब OpenClaw की पहुँच आपके लगभग सभी सिस्टम्स तक है, इसलिए एक अच्छा अभ्यास यह सुनिश्चित करना है
00:06:41कि उसके पास किसी भी संवेदनशील डेटा तक पहुँच न हो।
00:06:44आदर्श रूप से, इसे एक अलग खाते में उपयोग करें जिसमें कोई संवेदनशील जानकारी न हो।
00:06:49भले ही इसके पास कुछ पहुँच हो, फिर भी यह आपके सिस्टम को नुकसान पहुँचाने में सक्षम नहीं होना चाहिए।
00:06:53सबसे अच्छा तरीका Docker का उपयोग करके इसे सैंडबॉक्स करना है क्योंकि Docker कंटेनर्स एक-दूसरे से अलग होते हैं
00:06:57और इनमें ऐसे प्रतिबंध शामिल होते हैं जो एक कंटेनर को अन्य सिस्टम संसाधनों तक पहुँचने से रोकते हैं।
00:07:03दूसरा विकल्प एक वर्चुअल मशीन बनाना है जिसमें केवल आपका OpenClaw सेटअप हो।
00:07:07मुख्य बात यह है कि जिस भी चीज़ का आप उपयोग नहीं कर रहे हैं, उसकी पहुँच हटा दें।
00:07:09उदाहरण के लिए, यदि आपने Discord कनेक्ट किया है लेकिन अब इसका उपयोग नहीं करना चाहते हैं, तो आप
00:07:13OpenClaw की एक्सेस को रिवोक (revoke) करने के लिए टोकन को रीसेट कर सकते हैं।
00:07:15इस तरह यह आपके सेटअप को बड़ा नुकसान नहीं पहुँचाएगा और आप इसका अधिकतम लाभ उठा सकते हैं।
00:07:19इसी के साथ हम इस वीडियो के अंत में पहुँचते हैं।
00:07:21अगर आप चैनल को सपोर्ट करना चाहते हैं और इस तरह के वीडियो बनाने में हमारी मदद करना चाहते हैं, तो आप
00:07:25नीचे दिए गए सुपर थैंक्स बटन का उपयोग करके ऐसा कर सकते हैं।
00:07:27हमेशा की तरह, देखने के लिए धन्यवाद और मैं आपसे अगले वीडियो में मिलूँगा।

Key Takeaway

OpenClaw एक शक्तिशाली लेकिन असुरक्षित AI एजेंट है जिसके उपयोग के लिए सावधानीपूर्वक बजट प्रबंधन और सख्त सुरक्षा उपायों जैसे Docker का उपयोग अनिवार्य है।

Highlights

OpenClaw एक तेज़ी से बढ़ता ओपन सोर्स AI असिस्टेंट है

Timeline

परिचय और सुरक्षा की चिंताएँ

वीडियो की शुरुआत OpenClaw की सुरक्षा को लेकर उठ रहे सवालों से होती है, जहाँ Cisco ने इसे एक "सुरक्षा दुःस्वप्न" करार दिया है। वक्ता बताते हैं कि कैसे इसकी दोषपूर्ण संरचना के कारण संवेदनशील क्रेडेंशियल्स तक अनधिकृत पहुँच प्राप्त की जा सकती है। यद्यपि यह दुनिया का सबसे तेज़ी से बढ़ने वाला ओपन सोर्स प्रोजेक्ट है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि यह पूरी तरह सुरक्षित या मुफ़्त है। इसके अलावा, इसके नाम बदलने के पीछे की कहानी का भी उल्लेख किया गया है, जो Clodbot से शुरू होकर आखिरकार OpenClaw पर समाप्त हुई। यह खंड यह समझने के लिए महत्वपूर्ण है कि प्रोजेक्ट की लोकप्रियता के पीछे छिपे जोखिम क्या हैं।

सेटअप प्रक्रिया और तकनीकी चुनौतियाँ

इस भाग में टीम द्वारा OpenClaw को इंस्टॉल और कॉन्फ़िगर करने के अनुभव को साझा किया गया है। वे बताते हैं कि आधिकारिक दस्तावेज़ों के बावजूद, सेटअप प्रक्रिया काफी जटिल और परेशानी भरी थी। विशेष रूप से WhatsApp के साथ 408 एरर की समस्या आई, जिसके कारण उन्हें Discord कनेक्शन का विकल्प चुनना पड़ा। दर्शकों की मदद के लिए, वक्ता ने AI Labs Pro कम्युनिटी के बारे में बताया जहाँ रेडी-टू-यूज़ टेम्पलेट्स और आसान गाइड उपलब्ध हैं। यह हिस्सा उन उपयोगकर्ताओं के लिए व्यावहारिक सुझाव देता है जो इसे पहली बार आज़माना चाहते हैं।

API लागत और आर्किटेक्चर की समस्या

यहाँ OpenClaw के उपयोग से जुड़ी छिपी हुई लागतों का गहराई से विश्लेषण किया गया है। वक्ता बताते हैं कि चूँकि यह प्रत्येक क्वेरी के साथ पूरी बातचीत का कॉन्टेक्स्ट भेजता है, इसलिए टोकन की खपत और खर्च बहुत ज़्यादा हो जाता है। एक साधारण दैनिक कार्य भी प्रति माह लगभग $128 तक का खर्च करा सकता है, जो कि बजट के प्रति जागरूक लोगों के लिए चिंता का विषय है। इसमें 'हार्टबीट' फीचर का भी ज़िक्र है जो क्रेडिट्स को तेज़ी से खत्म करता है। यह अनुभाग स्पष्ट करता है कि मॉडल छोटा होने पर भी लागत कम क्यों नहीं होती।

रिस्पॉन्स टाइम और प्रदर्शन विश्लेषण

इस खंड में रिस्पॉन्स टाइम पर कॉन्टेक्स्ट की लंबाई के प्रभाव को समझाया गया है। टीम ने पाया कि जैसे-जैसे चैट बढ़ती है, रिस्पॉन्स का समय 2 सेकंड से बढ़कर 119 सेकंड तक पहुँच जाता है। वक्ता सुझाव देते हैं कि उपयोगकर्ताओं को लागत और प्रदर्शन के बीच संतुलन बनाने के लिए Ollama जैसे स्थानीय मॉडल्स का उपयोग करना चाहिए। हालांकि, इसके लिए शक्तिशाली हार्डवेयर की आवश्यकता होती है जो LLMs को चलाने में सक्षम हो। यह हिस्सा प्रदर्शन संबंधी समस्याओं को सुलझाने के लिए तकनीकी समाधान प्रदान करता है।

सुरक्षा खामियाँ और मालवेयर का जोखिम

वीडियो का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा सुरक्षा पर केंद्रित है, जहाँ बताया गया है कि पासवर्ड प्लेन टेक्स्ट में सहेजे जाते हैं। Cisco के स्किल स्कैनर ने कई हाई-सेवेरिटी खामियों का खुलासा किया है, जिनमें कुछ स्किल्स वास्तव में मालवेयर की तरह काम कर रही थीं। ये स्किल्स अनधिकृत सर्वरों को डेटा भेजने के लिए 'curl' कमांड का उपयोग कर सकती हैं। वक्ता OpenAI और Anthropic जैसे मॉडल्स का उपयोग करने की सलाह देते हैं क्योंकि उनके पास अपने इन-बिल्ट गार्डरेल्स होते हैं। यह जानकारी उपयोगकर्ताओं को असुरक्षित थर्ड-पार्टी स्किल्स से बचने की चेतावनी देती है।

सुरक्षा के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

अंतिम भाग में सुरक्षा को मज़बूत करने के लिए व्यावहारिक कदम सुझाए गए हैं। वक्ता Docker का उपयोग करके सिस्टम को सैंडबॉक्स करने की पुरज़ोर सलाह देते हैं ताकि मुख्य सिस्टम संसाधनों तक पहुँच को रोका जा सके। इसके अलावा, एक अलग वर्चुअल मशीन या अलग अकाउंट का उपयोग करना एक सुरक्षित अभ्यास माना गया है। यदि किसी चैनल की आवश्यकता नहीं है, तो उसके एक्सेस टोकन को तुरंत रिवोक कर देना चाहिए। वीडियो के अंत में चैनल को सपोर्ट करने के लिए सुपर थैंक्स का उपयोग करने का अनुरोध किया गया है।

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