本地部署openclaw安全吗

cloud bot 一 夜爆火，这是一个运行在本地电脑的开源 ai 助理，短短几天内， github star 数量直线拉升，已经超过了十二万。本期视频我们带来一个 cloud bot 的 全面攻略，看看 cloud bot 比起其他的 ai agent 有 什么特色。 我准备了十几个案例的玩法大全，还会介绍一个接入飞书加国产模型的方案，让 cloud bot 在 国内网络也能顺畅使用。视频开始之前，先插入一个小插曲， 由于 cloud bot 受到 ansorepic 法务团队的压力， cloud bot 先是改名成了 motbot， 现在又改名成了 open cloud。 爬爬虾做视频的速度还赶不上它改名的速度，所以本期视频我们还是统一叫它最开始的名字 cloud bot。 cloud bot 功能跟 cloud code 和 open code 都有点像，都可以处理文件编码、调用 skills、 m c p 等等帮我们处理工作。 cloud bot 的 最大优势是可以接入各种聊天工具，也就是我们即使出门在外，手边没有电脑，只需要在聊天工具里面给 cloud bot 留个言， cloud bot 就 能自动干活，还能把屏幕截图、执行过程等信息实时同步过来，非常的方便。第二个优点是， cloud bot 自带了强大的定生物系统， 只需要用自然语言就能创建定身舞，比如可以创建一个临时的提醒，还可以定时检查收件箱通知等等，它可以智能地判断事情的紧急程度，选择是否用聊天工具跟用户进行沟通。比起传统的指令执行、指令执行这种固定的流程， cloud bot 就 具有了很强的主观能动性。 它的第三个优点是具有长期记忆，可以把记忆作为文件存储在本地，在日常的对话中能够搜索，并且把相关的记忆捞回上下文，随着日常使用，它还会主动去更新这些记忆文件，会有一种越用越聪明的感觉。好，我们先在本地把软件安装一下， 任意一个能运行 note g s 的 环境都可以部署 cloud bot。 我 最推荐就是使用 mac 或者 linux 系统的家庭服务器。 现在最火的部署方案是使用 mac mini， mac mini 的 最大好处是 mac 系统有不错的桌面环境，这样可以很方便地进行截图、操作、浏览器等等。第二点是功耗比较低， 七乘二十四小时运行，比较省电。第三个优点是 cloud bot 里面许多 skills 跟 mac 生态是绑定的，没有 mac 电脑的话，可以选择 linux 操作系统，或者在 windows 里面创建一个 linux 的 虚拟机。操作步骤跟接下来是一样的， 我选择的安装方式是 node js， 我 们来到 node js 官网，把第一个命令复制一下，然后打开终端执行一下，接着是第二个命令，第三个命令， 这样 node js 就 安装完成了。下一步我们来到 cloud bot 的 官网，在这里有一个一键安装命令，如果我们使用官网上的一键安装命令的话，注意要区分现在软件的名字，比如现在叫 open cloud， 后续所有操作的命令都应该是 open cloud 开头了，这里我选择 npm 的 安装方式， 我们看到 n p m 这里命令还是叫 cloud bot， 所以 后续我输入的命令都应该还是 cloud bot 开头了。这样我把这个命令复制一下，粘贴到命令行窗口执行一下。安装完成，我们输入命令 cloud onboard 来进行初步化。第一步，先配置 ai 模型，因为我有 open ai 的 plus 订阅，所以这里我选择 open ai， 当然下面也有很多不错的国产模型可以选择。视频的后半段，我们再来配置使用国产模型。选择 open ai 以后，再选择第二个 chad gpt 登录， 登录一下我的 chad gpt 账户，这样 ai 模型就配置完成。默认模型我选择的工具是 whatsapp 视频的后半段。我们再来看如何绑定国产的聊天工具。我们打开手机上的 whatsapp 右上角三个点已关联设备，关联新设备，扫一下屏幕上的二维码，这样就绑定完成。接下来选择预装的 skills， 按空格键打上对勾选中，这里可以按需进行选择安装下面的这些 api k 可以 全部选择跳过，然后 ai 会询问我们一些关于人设方面的问题，我们回答一下，这样就配置完成。我说你可以给我的聊天工具发一个消息，我们看到手机上收到了消息，这样就完全配置成功了。 我们先来介绍几个基础命令的使用。输入命令 cloud bot gateway， 这个是启动主程序，我们可以通过关闭控制台来停止 cloud bot 的 运行。在 cloud bot 后台运行的时候，我们可以新开一个窗口， 输入命令 cloud bot t u i 就 可以进入这个控制台的对话界面。输入命令 cloud bot dashboard， 可以 进入一个网页版的控制台，在这里可以进行基础的对话。上面还有很多配置，可以管理定身舞，管理 skills 等等。输入命令 cloud bot channel logout， 可以 退出 cloud bot 上面登录过的聊天软件，然 然后我们再输入命令 log in， 就 可以重新登录一下，因为有的聊天软件可能隔几天就会掉线，我们可以使用这个命令重新登录一下。我们来看 cloud bot 最有意思的一个功能就是它的定身物，定身物赋予了 cloud bot 的 一些主观能动性，让它变得更像一个智能的 ai 助手。 比如我输入这个命令，提醒我两分钟以后关煤气。 cloud bot 回复我，好的，已经设定成功了。我们可以在网页版的控制台 crown job， 也就是定身五这个选项卡可以看到 cloud bot 为我们设定的定身五，这里显示两分钟后执行。两分钟以后，他就把这个消息推送到了手机上，提醒我去关煤气。 cloud bot 具有操作浏览器的能力，我们需要先在 mac 里面下载一个 chrome 浏览器，我要求 cloud bot 去 m i t 公开课下载 python 课程的课件，放到我的桌面，我们看到 cloud bot 自动打开了 mac 里面的 chrome 浏览器，找到了 m i t 公开课的官网，并且搜索 python。 他 找到了几门 python 课程， 回复了我课程的编号，让我选择这里，我选择第一个。他又在浏览器里面通过课程编号找到了这门课，并且下载到了桌面，然后我要求他把它解压出来，他调用了麦克的命令行工具完成了解压，然后我要求他把第一节课的课件发给我 这里可乐豹成功找到了课件，并且完成了发送，效果不错。接下来我们来看一个把浏览器自动化跟定生物组合起来的案例。爬爬虾，作为一个科技软件类的博主，需要经常查看 github 的 热点， 这里我告诉 cloud bot， 让他查找一下 gitap 上面的热点，然后做个中文简报发送给我。 cloud bot 生成了中文简报，接下来我说每天早晨八点你都做这么一个简报发送给我。 接下来 cloud bot 生成了一个定身舞，每天早晨八点都执行这个工作。我们可以在 cloud bot 的 控制后台查找到这个定身舞，每天早晨八点都会自动执行这个工作流程，发送给我简报效果不错。除了操作浏览器， cloud bot 还有图像识别等 ai 视觉方面的能力。 这里打开 mac mini 的 设置隐私与安全设置录屏与系统录音，我们在这里搜索终端两个字，给命令行终端添加上录屏和录音的权限。接下来重启一下 cloud bot， 我 在手机里面说，请给现在的 mac 截一个图， mac 电脑当前的图片就发送到了我的手机上，可以实时的对状态进行监控。 目前为止我们依赖的是海外的聊天工具。接下来我们把 cloud bot 接入飞书，让他在国内的网络也可以顺畅使用。我们先来到飞书开放平台，点击创建企业应用，填写一个名字与描述。接下来点击左侧添加应用能力， 选择机器人。然后我们来到权限管理，点击添加权限，总共需要添加屏幕上这些所有的权限。 接下来来到版本管理与发布，填写一个版本号，点击发布。我们回到 mac 终端，输入第一个命令，安装飞书插件。第二个命令，配置 app id， app id 可以 在飞书开放平台凭证与基础信息里面找到， 把 id 粘贴到命令行里面执行一下，然后配置 app secret， 同样在凭证与基础信息里面找到同样的，把 secret 放到命令里面执行一下，下一个命令，开启飞书 channel。 最后第四个命令，把链接方式改成 web socket， 然后我们重启一下 cloud bot， 这里我总结了需要执行的几个命令，有需要的观众朋友们可以截图保存一下。回到飞书开放平台，在事件与回调这里选择长连接，点击这个铅笔，点击添加事件，然后勾选接收消息，最后点击顶部的创建版本， 我们再提交一个新的版本，这样飞书就配置完成了。在飞书的手机 app 里面，我们可以找到开发者助手，然后点击打开应用这里我打一个招呼，你好，飞书有一个非常可爱的机器人正在输入的表情，我问他现在几点了，这里给出了回答。然后我让他给麦克截一个屏， 告诉我需要先在控制台跟他对话一次，开通权限才可以截屏。这里我们来到麦克上面的控制台，跟他对话一次，允许截屏，这样截屏完成。我们看到飞书也同样可以传递文件传递截屏。我们把聊天方式换成了国内平台 ai 模型，同样也可以换成国内平台。 cloud bot 的 作者推荐使用 mini max， 这里我们来到 mini max 的 开放平台左侧，选到接口密钥，然后创建一个 apikey， 然后我们打开 mac 的 控制台，输入 cloud bot config 来配置一下模型，选择 mini max， 然后我们把刚才创建的 mini max api k 填写进来，一路回车就配置完成。来到 cloud bot 的 控制台，输入命令斜线 models， 然后我们可以选择 mini max 模型， 选择完模型以后，我们再重启一下 cloud bot， 这样模型就切换完成了。 cloud bot 的 强大之处在于它内置的 skills 可以把各种第三方的生态接入进来，比如这里的 g u g skills， 可以 把谷歌邮箱、日历文档等功能都接入 cloud bot。 我 们点击这个安装按钮，这里要提醒一下大家，安装的时候要把 mac 系统更新到最新版，否则有可能会失败，这样一键就安装完成。 来到谷歌 cloud， 我 们在左侧菜单找到 api 与服务，选到 o o 四权限请求页面，创建 o o 四客户端应用类型，选择桌面 app。 然后我们把生成的这个 json 文件保存下来，把文件拖拽进 cloud bot， 告诉他配置一下 g o g 的 认证，然后我们登录谷歌账号，并且授予权限，这样就完成了配置。接下来我让他看看我的邮箱里有什么邮件，让他总结一下。 这里 ai 提示我需要再开通一个 gmail api 的 权限，我按照它的提示把权限开通完成，它就可以读取到我的邮件了。接下来我让它把所有的邮件移动到垃圾箱，这里也成功完成了。我在手机上让 cloud bot 帮我发送一封邮件， 我们看到邮件可以成功发送，我让 cloud bot 设置两分钟一次的心跳检查，如果有发现新的邮件，就发消息通知我，我给这个机妙邮箱发送一个邮件来测试一下。这里 cloud bot 成功给到了通知，我让他总结一下邮件内容，他也完成了总结。 ai 助手对接其他生态，一个重要的渠道就是 m c p， 我 们可以在 skills 里面找到 m c p porter， 把这个 skills 安装一下。接下来我告诉 ai 用 m c p porter 来配置一个百度地图的 m c p， 我 把这个 m c p 的 说明文档贴给了他。 ai 提供了三种安装方案，我选择 streamable h d d p。 他同时要求我提供百度地图的 a p i k， 把这个 a p i k 复制一下粘贴给他，这样就完成了配置。他已经可以使用这个 m c p 查询到地理位置的坐标了，这样我们就配置完成了，我们也可以在手机里面使用，我让他查询一下从青岛太平角公园到崂山羊口景区怎么走， 这里成功给到了规划路线，效果不错。我们再来看一个 skills 的 使用，这里有一个 skills 叫做 coding agent， 它可以驱动本地的 codex， cloud code、 open code 等 ai 编程工具 直接进行编程。这里我们先把这个 skills 安装一下，我在 mac 电脑上登录了我的 codex， 接着我在手机上跟 ai 说调用 codex 创建一个贪吃蛇的游戏，我们看到程序就编写好了，这样我们就通过 cloud bot 驱动 codex 完成了一个程序的开发。

我建议所有使用 cloud bot 的 朋友们不要在本地部署大模型。很多人都说 cloud bot 呢，让 ai 可以 去操作你的电脑，这个听起来是很好的，尤其是呢，那些很注重安全的公司，他们会想方设法的在自己电脑上去 部署一个本地的大模型，那么这个样子呢，就把所有的文件呀，他的权限呀，停留在你自己的手机和这个电脑之间了。这个事情看起来是很美好的，但是背后呢，有几个隐患，我一个一个带着你说。首先呢，就是成本层面，到今天为止， 我认为部署一个你自己看得上的一个模型，还是一个比较大的一个成本的。首先你一定要清楚在本地部署一个大模型，你到底需要什么样的电脑配置。我给你个简单的算数，你就可以去理解了。你看到任何的一个大远模型，他们的都说自己的参数是多少，他们通常会以 b 去结尾，比如呢，他会说我是一个三 b 的 模型，十七 b 的 模型，比如像 deepsea， 大家所熟知的是六百五十个 b， 六百五十 b 的 意思就是六千五百亿个参数，但是呢，你怎么去算？你需要什么样的电脑？你只需要把 b 前面这个数字乘以一个二， 那么呢，就基本上代表着你能够在你的电脑上跑一个完整满血版的大圆模型所需要的 显存。这句话有点绕啊，有两个点，第一个呢是显存，而不是内存，第二个呢是满血版。首先什么叫做满血版？你会在网上看到很多人在教你用欧拉玛呀， lm studio 这些的软件去使用本地模型没有任何的问题，但是他们在 带你去下载的时候，你一定要注意它到底是不是量化版或者叫阉割版的。因为随着它自己的所需要的内存越来越少，那么它的精度也越来越低， 精度越来越低，那么大约模型所生成文字的正确率也会越来越低。所以呢，你会看到有四比特量化版，八比特量化版，听起来你可以用一个很小的一个显存就可以用，但实际上你用的是阉割版而不是满血版，就是用你 b 前面这个数字，再乘以一个二，就是你的显存。 第二个我们所提到的重点就是它要的不是内存，而是显存。六百五十个 b 代表着大概一千三百 gb 的 显存。一千三百 g 的 显存是什么概念？我给你举一盘数字，一个 h 一 百大概是八十个 g 的 显存，那么一个八卡的 h 一 百的 cluster 也就六百四十个 亿的现存，那你需要两个八卡 h 一 百的 cluster 才能够给一个人在一个时间使用一个满血版的 deepsea， 这个就是对现存的要求，价钱是多少大家自己网上去查，我只能告诉你一定超过百万。所以呢，你是否需要 使用一个 deepsea 的 满血版，然后在你的本地去跑呢？相比下，你知道如果你用 deepsea 的 api， 那么你大概需要一个什么样的成本呢？我印象当中 deepsea 的 a p i 是 每一百万个 token 只需要大概十六人民币。什么概念？一百万人民币你就粗略咱们保守估计，大概三十万个文字，你出三十万个文字 只收你十六块钱，你自己去对比一下，你要用到百万级别，你要让它出多少个字，这个就是成本上一个非常大的差异，很多人忽略了这一点，用一个阉割版的小模型，你会发现能力差的不得了，更何况我们是希望 logbook 在 我的电脑上去操作的，操作是不能出错的，你让他出一行指令，本来是应该添加，本来是应该修改，他给你变成了删除，这个事可就大了去了。所以呢，我是不太建议在没有绝对相信你自己的电脑硬件实力的时候，就随便的在你本地部署一个大模型，这是第一点，在成本层面， 第二个层面，我觉得是很多大家忽略的就是风险系数，你总是觉得似乎我在我的电脑上用一个开源大模型是最保险的。 但是你要知道，如果你想真正的发挥 cloud bot 的 一个优势，你需要使用它的 skills， 也就是它自己所推出这个 cloud bot， 全世界各地的极客都会贡献他们已经写好的 skills， 摆在网上，你下载下来，原本你的这个 cloud bot 什么都不会，但是你用了别人写好的这个 skill， 你 看今天又能干这个，明天再加个能力，后天再加个能力，对不对？那每一个 skill 是 什么呢？每一个 skill 呢？其实就是一个 markdown 的 文档，下载下来，它会按照里面一步一步去执行，但是呢，在执行过程当中，你会不会仔 就去读这个 skills md？ 如果你自己没有读 skills md 的 这个能力的话，那么我建议你谨慎使用。为什么？因为你不知道它在里面会植入什么？到现在为止，虽然我们还没有看到一些不好的例子， 但我相信有些 bad actors 一定会找到 skills 的 类动，在里面植入一些不想植入的东西。你下载下来直接让大元魔去使用的时候，它会做一些不好的事情。但是这个时候，如果你今天用的是一个 开元的本地模型，你自己是没有这个评判能力的。但是如果你今天用的是一个接入别人 a p i 的 能力，在他输出一些不好的东西的时候，很多的这些 大厂的模型会在前面已经给你啪加了一道网关了，告诉你我不能够输出这样的东西，说白了，他们已经在帮你输出之前加入一层安全的护栏了。所以我们切一定要记住 opencloud 这个东西，它虽然 skill 是 一个很伟大的一个发明，让你可以用到全世界所有的优秀的人写的 skill， 同时它也扩大了潜在的风险。 所以这两点是我觉得普通的用户们暂时先不要考虑在你的本地去部署大模型这件事情，尝试把它下载下来，接入到呢手机里，然后接一个便宜的 a p i， 无论是很好很好的模型，价格也非常的便宜，都是大厂， 很多人呢，都会高估了自己的文件的安全重要度，而低估了大厂对于安全的服务度。你要知道，今天如果你用阿里云，用腾讯，用华为云，你的文件都是存储在他们上面的， 那其他的大公司都没问题，怎么就你的电脑里这个文件就会单卷安全的问题呢？对不对？所以呢，千万不要低估了大厂的安全能力，而高估了自己的文件的安全重要程度。所以呢，赶紧先去接入用起来，找一个你喜欢的大厂的 a p i 用起来 感受一下未来的时代，这个才是重中之重。慢慢地，你在不断地添加 skills， 慢慢地在考虑你是否需要转移到本地大模型，这个才是一步一步迈入未来的正确方法。

哈喽，下班了，今天我们来聊聊 openclaw， 我 觉得有必要啊，因为太热了这个话题，我想给它降降温， 为什么呢？因为这是一个在 getop 上引起广泛关注的一个项目，而且目前各家云厂商都上线了相关的云服务器，支持大家去部署这个产品。那么这个产品怎么定位哈？它其实是一个 个人助手，或者叫一个通用型的 ai agent， 它可以接入，比如说一些计时通讯工具，你可以通过这种计时通讯工具给它发消息，然后它呢帮你调度一个云端的电脑，或者是你本地的电脑，它可以完成一系列的任务。 那么我一开始看到这个产品的感觉，就觉得它跟 coldbody 这种产品非常非常的像，为什么呢？因为它们都是通用 agent， 就是它可以通过调用电脑里的各种工具， ai coding 的 工具，或者是电脑里的一些网页浏览的工具，通过 m、 c， p 等等，它可以去完成很多的任务。 当然因为授权范围的不同，它肯定是比 cloud code 或者 code body 编程类的工具，它能做的事情更多，而且它的主动性更强。 举个例子哈，你可以在你的一些即时通讯工具上直接说，你帮我发一个什么样的文档给谁谁谁，他可以直接执行。那你帮我把这次会议机要转成一个非常清晰的文件，帮他变成一个网站，他也可以非常快速的完成。 甚至是你可以跟他说，你调用这个电脑的录屏功能，帮我做一个什么样的 ppt， 它也可以完成。所以就是当你给 ai 配了一个电脑的时候，而且这个电脑它拥有所有的权限，它跟你的权限是一样的，跟人的权限是一样的时候，那它可以解锁很多的能力。 当然这里面有两个核心的概念，或者说核心的机制，让它跟 ai coding 的 产品有本质区别。第一个叫 gateway， 就是 相当于一个调度中台，它可以在这个调度中台上 接收信息，接收完以后分配任务给到不同的电脑中的工具，然后哎完成最后交付。那它是一个调度中台，那这个调度中台就可以实现一个 实时在线，就是二十四小时一直在线，它可以保持着这种这么一种激活的状态。那这也是为什么你说它可以持续不断的收到你的消息，就是因为它是持续在线这么一种状态。第二个非常关键的机制呢，叫做 heartbeat， 叫心跳机制，类似于给了 ai 心跳，让它可以跳动起来了。它什么意思？它每隔一段时间它会去扫描一下这个系统里有没有新的需求进来，比如说你的邮箱 有没有收到新的信息，比如说你之前有没有设过闹钟提醒，比如说每天八点去帮我扫一下整个今天的 ai 行业的资讯，或者是每隔一段时间我要去看一看有没有新的任务给到我。通过各种即时通讯工具，我就可以开始激活 ai 干活。 所以你从这里可以看到他有一个非常主动的一个机制，他会主动去扫描，他会实时待命，主动扫描，所以这个就跟像 coldbody 里你跟他去做交互， 拿到一个任务，完成一项工作就有很大区别，他就是处于一种实时待命的状态，而且会主动接到信息就开始干活，所以这个就是一个本质上的区别哈。 但是我觉得这个东西我为什么前两天没讲呢？就是因为我觉得它跟这种通用型的 agent ai coding 的 工具没有本质上的区别。假设说像 cloud code， 像 code body， 它们如果也想做一个类似的功能的话，实际上是完全可以做到的，只要给 ai 更多的授权就可以实现。 或者说你只要再弄几个移动端的交互的方式，你也可以在移动端指挥你的本地电脑完成这样的工作，其实没有一点难度。那为什么 大家都没做，为什么就只有这个 open cloud 在 做这件事？我觉得是大家对安全和效率中间怎么平衡的一个考虑， 就是你到底给 ai 多大的授权？我们知道它的上限其实是非常高，可以完成很多任务，而且很多任务上是超过我们自己的能力的。那这种情况下安全的问题怎么考虑？比如说现在如果是 这个东西被劫持，因为他有权限很高，那如果一个一个一个不法分子告诉你的电脑，说把这个人的电脑的内容全都删了，或者说把这个人的电脑中关于什么什么的内容发给某某邮箱，那他就可以实现了， 它就可以实现对你电脑的一个操控，对你个人数据和隐私的一个操控。所以其实这种安全问题是非常重要的一个问题。之前大家说中国人可能不在意自己的隐私，愿意拿隐私换便利，那接下来 ai 时代 那生产力是非常高的，这个上限是非常非常高的，那你愿意把你的安全拿出来多少去交换这种生产力的上限？我觉得这是一个摆在我们每一个人的面前的问题。因为 ai 的 能力现在 不是技术来去束缚的，而是你的这个治理的原则束缚的。你到底要给他多大的授权？你相信他到什么样的程度？你愿意给他几千块钱，让他帮你买东西，对吧？这样的一些问题，我觉得可能都是我们接下来要考虑的一些关键的问题。 我之前觉得像 coldbody 这种产品已经非常够用了，在我们的日常工作中哈，当然我也不满足，因为我前两天还在说怎么给 ai 更大的自主性，让它自己去跑这个 a 阵的能力。但是对于这种 openclaw 这种形态， 我自己心里目前还没有完全接受，当然我可以接受一个新的电脑去做一些尝试，但是因为他现在还有很多问题，比如说 token 消耗非常大的问题，比如说这种安全不可控的问题，所以我觉得目前不是一个非常理想的形态。当然最后 可能再往前走一下，很多产品也会去考虑这些问题，会给用户更多的选择，然后给用户。我觉得现在用户已经很很很少有能力去控制自己的这个数据的安全了。但是我们在这个 ai 时代到底要在 ai 面前变得这么透明吗？ 也许有一天你会发现你让渡的这个权力本身可能比效率更重要。对，最近我在考虑这个 ai 时代的权力，到底我们要给 ai 多大的权力？ 如果他的能力已经非常非常的高了，如果他的加入到人类社会中，真的已经能够给人类带来非常非常多的注意的时候， 我们愿意给他主体性，我们愿意给他授权吗？我们愿意给他权力吗？我觉得这些都是一些要考虑的问题，跟大家分享这么多哈，我觉得这也是一些非常非常前沿的命题，有机会再跟大家探讨，拜拜。

部署本地的 openclaw 已经可以剪视频了，大家都知道了吧， 这个让硅谷大佬每日一封的 openclaw 阿月，我呢也是拉到本地试了几天，现在就带大家把本地部署和接入飞书每一步都走明白。为了防止偶然性啊，我呢也是连续测试了四台电脑，确保每一步都可行，接下来你们只要跟着做就可以。点好关注收藏， 我这里依旧用的是 windows 系统来操作，因为 macos 系统呢，环境相对比较简单，不像 windows 这么复杂。首先呢，我们要确认好 windows 的 安装环境，安装的时候呢，全部都点 next， 一 直到完成即可，建议呢，不要去变更中间的安装路径。 呃，安装完成后呢，我们可以检查一下环境，我们在命令提示符的窗口输入这两个指令，如果输入指令后跳出版本号，那就说明安装已经成功了。这里提到的两个环境文件呢，我在文档里面也全部都准备好了。 好，接下来呢，我们就开始全区安装 oppo 卡使用管理员 c m d 指令输入，这个指令安装完毕后呢，再输入这一条指令， 好开始了。 ok， 这一步跳出来的呢是风险提示，我们直接选择 yes。 然后呢我们选择 quickstart， 这一步呢是选择大模型，我这里呢用的是千万，因为他是国内的，如果大家有惯用的呢，也可以自己进行勾选好，然后我们这里模型选择默认的即可。 之后呢会跳转到大模型的首页进行授权验证，大家验证通过就可以了。那通过后呢，这里也同样有一个选项，我们直接选第一个默认的模型。 ok， 下一步呢，这里可以看到很多的应用选项，这其实呢就是指令输入的终端，因为这些都是国外的，所以我们先不管，选最后一个，跳过，后面呢我会给大家介绍如何接入国内的飞书。 ok， 继续，这里会问你需要配置什么 skills？ 呃，我们也跳过，没问题，因为这个不着急，后面都可以手动去配置的。 好，这个也不用管我们用不上，直接跳过。好，然后我们稍等一会，会自动弹出一个网页，然后你会发现这个网页是打不开的，没关系，我们这个时候呢，再运行一个 c m d 的 指令， 好，这就是欧奔 cloud 的 兑换框了，我们来尝试和他打个招呼， ok， 他 回复我了，那到这里呢，其实基本上就成功了，还是比较简单的啊。然后呢，我们再来尝试为大家接入一下飞书，很多小伙伴呢，在这一步呢，其实就被劝退了，因为怎么样都接入不了这里，大家看好我怎么操作。 首先呢，我们进入飞书的开放平台，我这里呢用的是个人版，我们来创建一个企业自建应用， 进到这个凭证与基础信息界面，把你的 app id 和密钥保存下来，这个很重要啊，后面会用到的。然后 我们添加一个机器人，再到权限管理这一步，为他添加一些权限。这里的权限列表呢，其实官方呢是有指导文件的，但是呢就藏的比较深，我呢也是给你们找出来，直接放到文档里面了，你们直接一键复制过来就 ok。 好，然后我们需要配置一下这个事件回调功能，在这里的订阅方式选择长链接这一步呢是必须的，而且是绕不开的，也是大家碰到卡点最多的一步，很多小伙伴呢在这里呢就是一直报错，好，不用担心，我呢，已经整理了一份非常长的傻瓜教程，大家直接照做就 ok 了。 然后选择以后呢，我们添加事件，然后添加搜索接收消息， ok， 然后我们就去点击创建应用，然后再发布就 ok 了。 好了，配置工作完成之后呢，我们就要开始给欧邦克劳接入飞速杀键了。由于 windows 的 系统环境问题呢，所以大家的电脑情况都不太一样，所以会出现不一样的报错问题。网上的很多视频呢，也没有把这个问题针对性的讲清楚，我自己呢也试了三到四台电脑来做尝试，都非常有挑战。 如果你手边也报错的话呢，不用担心，我这里想到了一个邪修的办法。好，那既然 oppo klo 可以 控制我的电脑，那为什么他不能自己安装飞出插件呢？我们来试试看吧，直接和他对话。呃，你自己安装一下飞出插件，然后呢，他就会开始疯狂的工作，并自行去验证安装环境和插件配置 啊。五分钟左右后呢，他就会告诉我，他工作完成了，需要我提供给到他飞出机器人的 app id 和密钥。这个呢，其实我们在上一步已经有了，我们直接复制给他，让他呢继续去工作。这里的工作过程当中呢，我们的机器人可能会下线几次，原因呢是他需要去重启网关， 如果呢，你感觉他下线太久的话呢，我们可以用 open cloud get away 这个指令重新把它呼出来。最后呢，他会要求你在飞车上和他对话进行测试，并为你排除最终的一些故障。 ok， 全部搞定，已经可以在飞车上正确回复我了，并且呢，刚才在外部的对话记录他也全部都记得， 呃，我们这里呢，再用手机给他发一条消息试试看。好，他也同样接受成功了。好了，这里欧本卡接入飞书的配置呢，就完全对接成功，基本上都是他自己完成的，我呢只是配合他提供了一些必要的信息， 妥妥的全能小助理。接下来我们来看看他能为我们做一些什么吧。比如呢，我现在想要订一张机票，我就让他帮我查询一下最便宜的航班，他立刻就给我列了具体的信息，包括航班号，价格以及其他的一些航班信息。不过这一步呢，是需要接入 api 的， 大家可以自行去网上找免费的接入就可以。 好，那现在过年了嘛，马上大家呢也会送礼嘛，那我就让他去浏览电商的页面。呃，不过这里呢，需要先安装一个 oppo club 官方的浏览器插件，我们直接从官方渠道进行安装就可以了。具体的步骤呢，已经放在文档里了，大家直接照做就可以。我让他给我打开。 ok， 成功，呃，然后我继续让他为我搜索燕窝。好，也成功了。 好，那我们现在在拿最近小伙伴在学习的 ai 的 线上作业丢给欧本克，看他能不能帮忙完成。 首先我们要让他找到作业的本地目录，并让他完成里面的题目。他立刻就找到了，并且迅速告诉我，完成了。啊，这速度还是真的蛮快的啊，但是呢，人呢，还是比较懒的。如果呢，你抄作业都不想抄啊？没事，直接让他把填完的东西返回给我。好，他已经做完了，我们来看看啊。 呃，代码呢？全部都完成了，不过呢，我也是看不懂啊。看懂的高手可以来说说他完成的这个准确率怎么样。 好了，那这次安装说明就先讲到这里了，关于 open cloud 的 更多能力，有时间呢我们可以再去测一下。好，那既然已经部署成功了，有兴趣的同学呢，也可以再去深度探索一下 啊。对了，现在呢，各大厂呢，也出了针对 open cloud 的 云端部署，我这个呢，也可以跟大家快速的分享一起。好，这里是阿月，希望我的视频能够帮助到你，让你更了解呀，我们下期再见。

opencloud 不 适合百分之九十的普通人，唯有三大理由和一个阴谋论去帮你去魅。 opencloud 简单来说就是一个可以操控你电脑的 gpt 或者 deepseek， 可以 运行你电脑上的程序。 第一个理由呢，就是经济成本，首先你需要有一台闲置的并且能二十四小时运行的电脑去部署这个 opencloud， 同时这个电脑的性能还不能够太差。最好呢还得是苹果电脑，因为有很多功能，比如说录屏啊，在 windows 系统上经常会出现问题，而且软件生态呢，也是苹果系统更好。其次呢， 就是 token 的 开销了，这个就是重中之重了，很多博主鼓吹的什么免费啊，便宜的代模型，但是呢用起来太笨了，而且使用体验非常的差。而一些好一些的模型呢，比如说 cloud 啊， open i 或者 jimmy， 你 使用一次 执行一次任务，动辄呢就是几十万的 token， 折合下来呢，几块钱就没了，而你真的需要去付费执行这些任务吗？ 第二个理由呢，很多使用场景呢，它都是委曲求，比如说你让它处理你本地电脑上的文件啊， pdf， 那 我请问了，你难道没有 wps 云文档了吗？ 是什么样的场景需要让你拿起自己的手机，打开 whatsapp 或者飞机，然后发送指令让它处理你本地电脑上的文件，这个文件还不是你公司电脑上的，是你本地电脑上的文件。其次呢，还有说让它帮你进行交易，这个世界面上有那么多成熟的而且久经安全考虑的量化 交易软件，你不用，你非要自己弄策略，自己去下单，你也不考虑安全上的问题，哎，就是要 diy 主播，自己呢也是有玩 solo 的， 我是绝对不可能让自己部署的 open call 去帮我执行策略去交易的，一不小心全给我爆仓了。 至于什么帮你自动运营自媒体，那就更扯淡了， ai 味道那么重的内容，你确定你发出去有人看吗？你发送一条内容所消耗的 token， 你 确定你可以变现赚回来吗？ 第三个理由呢，就是技术门槛。首先，安装它就有一定的技术门槛，很多人说网上有很多保姆级教程啊，你跟着敲就行了。我想说的是，如果你能跟着教程把它完整的安装下来，你就已经不是百分之九十的普通人了。真正的普通人，他们连命令行工具 c， m、 d 他 们都不知道要怎么打开，更别提什么 下载 note js 啊， get， 只有图形化的安装界面才是真正适合普通人的软件。其次呢，配置大模型，配置配置 whatsapp 维书，推特，那就更麻烦了，更别提你还要考虑安全权限的问题。你最好呢还是要有一个隔离的环境，不然他把你的一些重要资料或者文件给删除了，而且他还可以直接去操控你的浏览器，而大部分人呢，浏览器都绑定了十分重要的账号。 最后呢，我想谈一下我的阴谋论，直说了，我觉得就是有一些国内的大模型厂商在炒作这个热度，大家仔细看一下教程里配置大模型，也就是你需要花钱的这一步。上面呢，有几个国内的厂商恰好呢上个月刚在港股上市， 而且呢，有很多点击量十分高的安装教程，都无一例外的推荐你使用这几个收费的大模型厂商，而且呢要使用他们的邀请码 视频呢？最后呢，我想强调一下我的观点，我问我认为 open call 这种本地 agent 的 形式十分的有前景，而且它很有想象力的空间，但是限阶段它还不适合百分之九十的普通人，大家不要这么焦虑，好像觉得自己已经落伍了。

嗨，大家好，今天给大家分享下基于 openclo 搭建本地 ai 员工的部署教程，不用花一分钱托肯， 这次我们基于汪派能用为面板来搭建搭建完全本地化的 ai 员工助理，核心是部署欧拉曼本地服务以及 gpt 模型，再搭配 openclo 作为交互入口， 数据全程保存在自己的服务器，既省钱又安全，不管是日常办公还是个人使用都超方便。话不多说，咱们直接上实操。整个实操过程分为六步， 第一，准备 gpu 服务器。第二，运维面板万帕诺安装。第三， gpu 资源配置。第四，奥尔玛模型平台安装。第五，完成 gpt 模型加载。第六， open club 个人员工构建。 我们先来完成第一步，基于腾讯云申请一台带 gpu 的 云服务器，这里选择创建一个竞价实力进行操作演示。首先我们保证服务器为 gpu 架构，为本地模型提供算力。其次，磁盘记得设置为一百 g， 方便大模型下载到本地 并开通公网 ip， 方便后续访问。最后记得提前开通应用的默认访问端口，欧乐玛应用端口、 one panel 应用端口、 openquad 应用端口。服务器创建好以后，我们直接登录腾讯云服务器，默认会享 gpu 相关驱动。安装好首次登录需要耐心等待下，登录后，首先我们通过 sudio 命令切换到 root 用户下， 然后到 one panel 在 线文档中获取一键安装命令，直接复制执行即可。进入安装过程时，先检测完成 dawk 的 安装，需要确认安装目录并下载安装 dawk， 安装完成后，开始设置镜像加速器和面板访问参数，其中输入 yes， 完成镜像加速器配置， 面板端口号输入我们已开通的端口号，最后获取面板账号及面板密码即可。登录 one panel， 登录后我们确认下 gpu 卡的驱动情况，紧接着配置好面板访问地址，方便应用直接跳转访问。配置完成后，我们进入终端开始 gpu 资源配置，首先再次输入命令行，确认英伟达显卡驱动，然后逐个输入命令，完成英伟达容器镜像安装 配置 dolphin 镜像使用英伟达的 gpu 资源配置完成后重启 dolphin 镜像，这样我们就完成了 gpu 资源使用的配置。 到这里我们基本准备好了我们的资源，接下来我们开始欧拉玛的安装，我们进入应用商店，选择 ai 就 可以快速看到欧拉玛应用，点击安装输入相关参数即可。 这里我们需要确认好版本，零点一五点四当前最新版本端口号一一四三四开启端口外部访问，最后一定记得勾选开启 gpu 支持，其他保持默认，点击确认开始安装。这里安装包含镜像拉取以及应用安装两部分，大概需要一分钟左右， 这里我们快记下。安装完成后我们到已安装应用中确认欧拉玛已经正常运行， 点击链接地址页面显示欧莱玛 is running 即可。到这里我们就完成了欧莱美开源模型管理平台安装。下面我们急于欧莱玛完成开源模型 g p t 杠 o s 二零 b 模型的加载， 大家跟上节奏，在 one panel 中找到 ai 管理，进入模型管理，点击创建模型，在模型配置页面点击快速跳转进入欧莱玛官网， 输入 gpt 杠 o s 快 速搜索到模型，点击获取模型 id。 然后我们再回到 one pan 面板，输入获取到模型 id， 点击确认开始模型下载，该模型下载大概需要十到二十分钟，这里我们快速跳过模型，加载完成后，我们就为我们的个人 ai 员工准备好大脑了，我们通过模型先验证下能否正常对话，太棒了，可以对话哦， 这样我们就为 ai 员工准备好了大脑。下面我们同样基于 one panel 来安装我们最近特别火爆的 openclaw， 进入应用商店找到 openclaw 应用，点击安装完成参数配置确认，默认端口号已经开通，下拉选择欧拉曼模型供应商并输入相关参数，具体参见如图所示。其中 gptos 二零 b 对 应我们下载的本地模型 a p i t 输入任意字母 base u r i o 对 应我们部署的欧拉姆地址。最后同样记得开通端口外部访问， 其他参数保持默认，点击确认即开始安装。安装大概一分钟左右，我们同样快速跳过，安装完成后通过安装目录获取 opencloud 访问 token， 获取后与 ip 端口 token 等于 token 值，拼接后输入 web 访问地址中， 最后点击跳转，直接选择带 token 的 访问地址就可以体验啦。让 ai 助手帮忙创建一个文件清单，到服务器对应目录查看，完成操作啦。 接着我们让他网上查询一些信息，他也可以轻松帮我们搞定。到这里我们就完整构建了一个本地的 ai 员工啦，大家速来体验呀！完全可以用 one panel 作为 ai 员工的管理员，本地，重点是本地！本地就等于安全！ 同时再也不用为 token 着急上火啦！小伙伴们快来快速构建，抓紧体验啦！

哈喽，大家好，最近腾讯云、阿里云扎堆上线 openclaw 相关云服务一下子火了起来。今天 就跟大家聊聊这个 openclaw 到底是啥，跟咱们普通人又有啥关系？先看时间线，一月二十八号，阿里云上线 multibit 全套云服务，腾讯云也同步推出 cloudboard 的 云端极简部署和全套服务。 其实这几个名字指向的都是同一个项目，原本叫 cloudboard， 因命名争议改 model， 现在统一叫 openclaw。 它是个开源 ai 项目， 核心就是私人 ai 助理，能回复消息、写周报、写文章，是辅助炒股，关键还能自托管在本地电脑或服务器，数据自己掌控，不会被平台获取，这也是它能火的核心原因。 app 星标速短时间就冲到十万，成了二零二六开年 ai 爆款。对比之前的 chat、 gpt 这类 ai， opencloud 的 优势太明显了， 不用把数据上传到平台，自己完全掌控功能，还更贴合本地使用需求，正是戳中了普通人想要专属 ai 助手的痛点。而腾讯云、阿里云上线的相关云服务，更是把使用门槛降到最低。 拿腾讯云的 opencloud 云服务来说，亮点特别多，一是便捷部署，不用自己买服务器，调参数，小白点几下就能起用。二是模型丰富，能调用平台上一百多款不同类型模型，按需选择，超灵活。 三是打通主流办公消息通道，企业微信、飞书、 qq、 钉钉都能互动处理工作消息，超省心。四是性价比高，新用户六十八元就能租一年服务器， 比自己买设备做维护划算多了。五是安全有保障，专业安全团队和防护措施规避了本地运行的高权限安全风险，这是对咱们普通人有什么意义？其实就两点，第一，让原本只有技术大牛能玩的 ai 真正走向实用化，普通人也能轻松拥有专属 ai 私人助理。 第二，能看出国内云服务和 ai 应用正在深度融合，云厂商不再只做基础的存储计算服务，而是把 ai 应用直接整合，这也是未来的发展趋势。 想想看，以后有个专属 ai 助理帮你处理琐碎消息、整理文件、写周报，甚至分析股票行情，还不用担心数据泄露，这才是大家想要的智能生活啊。不过现在云厂商都在抢滩这个赛道，后续竞争肯定激烈，大家选的时候可以多考量云服务的稳定性性、安全性，还有生态适配性， 比如常用钉钉选阿里云，常用企业微信选腾讯云会更贴合。另外， opencloud 式开源项目后续的更新维护也得重点关注。 总的来说，腾讯云、阿里云上线 opencloud 云服务，对普通人来说绝对是好消息，让咱们离真正的专属 ai 助手又近了一步，不管是想提高工作效率，还是让生活更便捷，都可以去试试。今天关于 opencloud 的 分享就到这，相信大家现在对它和相关云服务都有了清晰的认识。

上一条五万加播放，一百加评论全扣一的教程今天正式开更，第一集先教大家怎么样进行 open cut， 本地话一键部署，不需要复杂的操作，新手也可以搞定。 来跟着我们一步一步的来，可以按照我这里整理的教程， 先检查自己的这个前置的环境依赖，解决我们 get 和 npm 的 缓存问题。然后直接运行官方的安装脚本，点击回车就可以开始进行执行了。 当整个安装步骤结束之后，可以通过 opencloud 的 healthy 和 opencloud status 去检查当前 opencloud 的 安装状态，就这么简单就可以完成本地部署。 下一集我教你们进行内网穿透，让整个 ai 能够二十四小时的自动干活，还能接入飞书，关注我下集直接上干货，别错过！