1panle安装openclaw

终于把我的个人 ai 助理 openclaw 搞定了，考虑到安全性，我的安装方法是把它装在了我的 mac 电脑的刀口里面，通过刀口去隔离一下安全性，又考虑它跑起来比较吃头坑，所以我选择的是 kimi 的 k 二点五 a p i 接口。那具体是怎么安装呢？第一步，需要你自己在 mac 电脑上下载一个 dawg。 第二步，你要在 dawg 里面去安装这个 openclaw。 第三步呢，会启动一个 quickslot 的 向导， 在向导里面选 kimi 模型，把你申请的 kimi 的 api 接口输入进去，一定要手动修改一下 kimi 的 api 的 地址， 未默认的地址是点 ai 的 地址，这是国外的 kimi 的 地址，我们一般在国内申请到的都是国内的 kimi 的 api 地址，在配置文件里面要把点 ai 变成点 c n， 这样 kimi 就 配置好了。第四步呢，要启动这个 open call， 启动的时候一定要给它挂在一个具体的文件目录， 因为现在的 open class 是 装在 doc 里面的，如果没有具体的文件目录，你一关闭它就所有东西都消失了。第五步，通过 mac 的 终端 就可以去连接这个 open class 了，连好之后呢，你就可以通过命令行去给他下一些命令，让他去帮你做一些操作了。如果你是程序员的话，其实到这一步就可以了， 主人呢，其实还是想在有界面的浏览器里面去操作。所以呢，第六步，你需要先把 doc 电脑能访问的这个地址， 然后呢，再通过 cloudfire 的 隧道机制，建立一个你手机和你 mac 电脑的一个隧道，这样在你手机上就可以直接访问到这个 opencloud 了，当然在电脑上也可以访问到，这样整个安装环境就搞定了。接下来就安装一些你常用的 skills， 比如让 kimi 能够联网搜索，让 opencloud 能够查找 skills， 这个非常重要，要让他遇到错误的时候去纠错，去试错，去自己解决问题的这个 skills。 这样呢，一个个人的 ai 助理就这样搭建完成了。我把整个过程用到的这些安装指令都放在了评论区需要的支取。

全网都在吹 open class 二六年 ai 全开年网站，但我看完的第一反应一盆冷水。这东西在我的政企客户那里，连门都进不去，安全性、权限、合规，几乎每一条都踩雷。 但是虽然它进不了体制内的大门，却正在门外悄悄地制造一种巨大的贫富差距，不是钱的差距，是执行力的差距。 有一个很具体的例子，有一个做电商服务的软件公司老板用 openclaw 让 ai 去网上找客户见联，初步沟通结果他说之前招几百个销售，做地推，做视频号，做个人 ip， 累的像条狗。 openclaw 一 天时间跑完了百人团队半个月的工作量。 他说这句话的时候，眼里带着光，也透露着某种残忍，原本的组织架构在纯粹的算力面前，脆弱的像张纸。注意，这里不是 ai 学会了卖货，而是本来需要一整个销售团队反复试错，反复推进的事情，被一个 agent 系统性的跑完了。 顺着这个例子往下看，我们会发现有一类工作被明显的放大，比如像账号运营、内容触达、商务拓展、渠道维护。 这些工作共同点不是判断有多难，而是大量动作发生在数字世界里，且强依赖于持续的执行。 那过去这类工作的平静不是认知，而是体力，并不是不知道什么有效，而是没有足够的时间、精力和人力把所有动作完整的跑遍。 agent 的 出现，正在把这层执行摩擦整体抹平。 所以从基础的角度看，虽然 open call 这类的工具没有什么高级的模型层的突破， ai 没有突然学会商业判断，也没有替人做战略决策， ai 接管的是一类长期被低估，却每天都在消耗大量精力的事情。 就是数字世界里的执行，搜索点链接、切系统填表、跟进发消息、整理信息、反复尝试。那这些事情不高级，但很吃时间高度结构化，非常适合并行化。 这也解释了一个现象，为什么 ai 直播变化受影响最大的不是线下的执行人员，也不是顶层的决策者，而是卡在中间的那一层，被琐事困住的聪明人。 这些人的认知很高，但只有两只手，他们的判断可能很准，但时间有限。他们长期被执行细节拖住，能力被时间带宽封顶。 当执行这一层可以被 agent 接管时，会发生什么？答案是，小团队甚至一个人开始拥有过去只有大组织才具备的扩张能力增长。这件事正在从人力密集型迁移到算力密集型。 反过来说，也有一类人受到的直接影响没有那么大。比如很多的领导者，顶级的专家，他们的工作本身就是判断拍板，是方向选择。 他们很少亲自去做数字执行，或者早就有人替他们做了这件事。这也并不意味着这类人可以忽略 opencloud 的 影响，因为摆在他们面前的问题不是自己会不会被替代，而是团队和下属怎么用上这种新的执行杠杆。 再回到最开始，在政企场景里，虽然我们对 open collo 都保持高度的警惕，因为政企被安全和边界严格控制，但是我们更应该注意的是，在边界更开放的地方，一场能力放大的实验已经开始了。 open collo 将一场超级个人的成人礼。他问了我们一个问题，如果给你一只不知疲倦的数字军队，你那颗聪明的大脑到底能跑多远？

你一不小心打开 tapp， 一 没瞅准点到搜索框输入 nano box， 你 又一没留神点到这个，并且发现它才刚刚上线三天，就已经在 tapp 上收获三点七 k star。 你 忍不住好奇心往下滑，发现它是一个由港大团队用了四千行代码，比 cloud bot 少了百分之九十九的轻量级 ai 助手， 不仅可以用于全天候实时市场分析和帮你写代码，而且也能作为日常生活和工作助手用于工作学习。更夸张的是，支持常见的任意大模型。已经贴心的给你项目打包好了，你偷偷学习了一下。恭喜你感兴趣的兄弟，赶紧去研究研究吧！

openclaw 和 motbook 这些天实在是太火了，它确实是一个值得写入 ai 发展史的现象级产品事件，很多朋友在着急装，着急尝试，其实 openclaw 到底好不好用，值不值得是非常的因人而异。 上周末我们就有一个政府客户的领导呃，着急找我们，说要立刻帮他装上 openclaw 用起来。当时还没有，这两天各大云厂商推出的一键部署的方案，安装还是挺麻烦的，各种环境权限配置折腾大半天，关键是对于政府工作人员，这东西的用处应该不是很大。 为什么这么说呢？我们来分析一下啊， open class 到底是什么？它不是一个办公助手，不是一个交付结果的产品。它的核心功能只有一件事，就是让大模型可以连续行动，调用工具，执行数字系统中的各种操作，比如调用接口，发起请求操作系统，而且对这些行为几乎不设安全边界。 那相比去年的 minus， 甚至是国内最近宣传做的比较多的 cold body 这种端到端的智能体工具，在能力上包括技术上没有特别的突破，最大的区别就是 open club 越过了安全可控的底线。 可以这样理解， open club 展示的是在几乎不设防、不兜底、不加限制的前提下， agent 最多能失控到什么程度。他关注的不是好不好用，而是在充分放权的情况下， agent 能跑多远。 那 minus 和 cold body 呢？它的 agent 是 被精心设计的，严格约束的，是在不失控的情况下，哎，帮我们做什么？ 所以 open claw 更应该被看作成一种实验性的系统，它并不要求结果是不是安全、优雅，可解释，甚至不太在意失败的成本和代价。它真正想做的是边界测试，测试在完全放权不设栏的情况下， agent 的 行为边界到哪里。 那这一点和 minus code body 这类产品的设计理念是完全相反的，后者的优先级非常的清楚，稳定性第一，可控性第二，效果第三，它们的目标是在可控性的前提下真实持续的服务客户。包括现在我们国内各大厂在座的 agent 平台都是这样的一个思路。 那这么一讲其实就很清楚了， oppo cola 之所以这么火，并不是因为它特别好用，它的能力特别强，恰恰相反，是因为它太不安全了，被直接的放在了非常危险的地方，才引起了这么巨大的争议和关注。 而它对于很多人没有什么用。原因也很简单，这么不安全的系统，真正能够落地应用的场景很少，至少在我厂是明令禁止把任何工作相关的数据和接口接入的。 那 open collab 在 哪些场景下有用呢？前提很明确，就是不依赖内部核心数据，对结果容错度非常的高，就算结果错了，也不会造成什么实质性的损失。在这样的条件下，比如营销获客、内容探索、线索挖掘，这种场景下， open collab 还是挺合适的。 所以 opencloud 的 最大的意义，它不是一个人人都该立刻用起来的未来形态，它的价值不在于你今天要不要安装，而在于它逼着整个行业去认真地回答一个问题，当 agent 真的 开始连续行动，并且能够在真实世界产生影响的时候，我们到底应该在哪一步踩下刹车？

终于把 opencloud 搞定了，也就是前一段大火的那 cloud boot 终于安在了我的笔记本上。他安好之后，长这样，通过一个幺二七点零点零点一的内网地址就可以访问到他，问他一句，比如我们问他一下如何通过外贸独立站和社媒推广获客，他已经开始思考了。 ok， 他 开始回答了啊，二零二六，怎么通过外贸独立站和社媒推广来获客？这个背后呢，我接的 a p i 是 kimi 的 k 二点五，相比于国外的大模型来讲，价格会更便宜一些。据说这个 open club 它是非常烧这个 token 的， 因为它运行开之后，它的权限是非常大的，它能自己去思考，自己去调用 skills， 然后自己去完成任务，所以中间会消耗大量的投坑。所以呢，我就安了一个 kimi 的 k 二点五，相对来讲会价格更便宜一些。这是 kimi 的 后台，刚开始测试的时候，我充了五十，它送了十五，现在还剩五十六 一下午的时间。另外呢，它在手机端也是可以访问的， dk 端也在输出。另外呢，大家都说这个 opencloud 它的安全性是不好的， 所以呢，我在安装的时候是安在了一个刀口里，这样就防止他权限太大，然后被黑客攻击，做一些各种意想不到的事。安全性是提升的，但是他安装方法就复杂了好多。 另外呢，装在刀口上之后，他就无法操作你电脑上的浏览器，他能做的一些事就会受到限制。另外呢，想实现刚才的手机能够访问到刀口里面的一个服务，这个是还需要一个内网的外网地址的转化，这也是比较麻烦，总之经过一下午的折腾 搞定了，下一期会给大家分享一下具体的操作方法。我们在外贸的日常工作中，到底有多少事情是能够为 open club 这种个人的 ai 代理帮我们去解决的？如果大家有好的想法，可以评论区讨论。

哦哦 哦。