OpenClaw + 隐私计算实战:联邦学习场景下的 Agent 数据隔离与安全协作摘要:多机构 Agent 联合建模时,业务需要共享知识,法规却要求原始数据不出域,这构成了当前医疗、金融等强监管行业的核心矛盾。本文基于 OpenClaw v2.x Skill 体系,结合 PySyft/Opacus 等主流框架,系统拆解联邦学习、MPC、TEE 三条隐私计算路径,将 OpenClaw Skill 的权限边界映射为数据域边界,给出可落地的跨机构协作 YAML 配置、安全聚合 Python 代码、审计追踪方案与风险边界。读完你将掌握如何把 Agent 的分布式协作能力与"数据不动模型动"的隐