如何用Open Call布置API

大龙虾这波热度呢，让所有云厂商都卷了起来，基本上都出了自己的云端部署方案，今天我就用阿里云带你跑一遍，十分钟拎包入住云端版的贾维斯 open club。 说实话，本地装不是不行，但你得折腾环境配依赖，还得自己对接模型 a p p。 对 普通人来说呢，直接劝退 好。首先，我们打开阿里云的清凉应用服务器页面，在镜像这里呢，直接选择 multi boot， 他 已经把运行环境打包好了，你不用自己装任何东西。 配置的话，镜像要求最低是两盒两 gb。 地域呢，随便选，国内国外都行，国内因为有网络 bgp 优化会贵的，这里我选择国际型。确认好我们的地域， 这里我选择新加坡，因为我不是新用户啊，新户价格首次还会更便宜，最低九块九，一个月六十八块钱呢，就能直接包一年， 或者像我这样直接想尝尝鲜啊，先购买一个月，确认这些都没问题之后，点击立即付款。付款后呢，等服务器启动，服务器起来之后，进控制台，你就可以看到我们买的服务器了。点击进入我们的服务器详情页，你可以看到这里面一共需要三步，我们挨个执行就可以。第一步啊，放通端口，页面上有个一键放通，点一下就可以。 这要是你自己部署啊，这一步我估计会卡住很多人。第二步，配置我们的 api key， 还有生成 token， 这里需要跳转到阿里云百联平台，在密钥管理里创建一个 openclaw 专用的 key， 复制过来粘贴执行。 第三步，获取专属链接，点执行命令，它就会给你分配一个专属的链接，记住这个链接啊，后面点进去就能直接进入 opencloud 控制台了。到这一步啊，整个部署呢，就算完成了。看到了吗？就这么简单，一共三步，除了等服务器创建的那几分钟啊，实际动手操作呢，用不了五分钟， 完全不用碰触任何的命令。行，你就可以拥有一个自己专属的大龙虾，而且只花了一顿饭钱，这比你去买 mac mini 简直省太多了，也不用担心关机断电这些问题。那怎么验证跑起来了？你可以直接在控制台里跟他对话， 也可以像我这样呢，接入钉钉，做一个钉钉的机器人，直接在手机上艾特他，因为模型默认是帮你接入了千问三 max 的 最新版本，推理更强，都是对话呢，你的 ai 助理呢，依然会在后台帮你联网查找资料， 整理信息。那怎么能玩一些更复杂的自动化任务呢？网上其实已经有不少博主做了详细的教程，阿里云官方呢，也写了教程文档，想要的呢，我可以发给你，感兴趣的可以自己去研究。 成本上还要说一下，模型调用呢，是单独计费的，轻度玩玩呢，基本是可以忽略的。但如果你想做一些复杂的任务呢，还是建议去百炼平台购买这种扣丁 plan， 也就是固定月费可用的 token 额度呢，会更多，也更划算。所以以后这种拎包入住的云端化，才是未来 ai 普及的正确姿势，你们觉得呢？快去试试吧！

一说到 open crowds， 好 多人就出来说，你知道这个 a p i 有 多贵多贵吗？虽然我之前也说过这样子的话，但是 是因为我自己能够订阅最聪明的 ai， 我是 烧不起海外那些最高级的 ai， 但是国内那些 ai 也不见得什么都做不了呀。那些只会说，你知道多贵吗？你知道它有多笨， 你真的觉得他有用吗？这些人你们真真正正的部署过吗？有用过吗？如果没有的话，你可以看一下我这个套餐签声明，全程无网， 反正也不会有人找我打广告。你看这个是千万的 colin plan， 他 有一个套餐基础版本，这个他刚开始用第一个月七点九，这个是 pro， 是三十九点九这两个优惠的，七点九跟三十九点九是只有第一个月可以的，后面是二十跟一百。当时为了测试，我就直接买了 pro， 在 我本机的电脑以及服务器三台电脑上部署了， 但是我们用的都不是很多，我会经常让他下任务，但是没有很多，这是我让他做最多的工作，就是帮我去挖掘我所关注的几个领域的 a k f 论文，每天定时早中晚给我推送，这是我在服务器上的管家，他的只能是这些， 这是我在本机上的管家，他能执行的任务有这些。这是我之前在网上看到一个关于 web 四点零的信息，我就让他帮我去挖掘，他找到了一手的消息，还给我整理了很多内容， 比如说这些信息，这是一个他自己生成的深度调研报告，而且我还让他搜索了更多的相关的核心链接，让他把每一篇的内容整理推送给我， 帮我挖掘到了一个有争议的事件，把每篇帖子的原文都发给我，然后他的逻辑是什么，原文是什么样子的，全都告诉我。 我想说的是，面对一个新的东西，你不要着急的去否定，你先自己去做，自己去感受，你不要老听别人说什么就是什么，就那些任务，我们三台电脑现在使用量才不到百分之五， 我就想说真的，绝大部分人你真的消耗量有那么的大吗？如果你怕没有上限的 a p i 会把你的钱包烧空，那你直接用套餐呗。 如果不是做某一个很深入的方向，它需要超级聪明的大脑的话，其实千万三点五真的很不错， 至少可以让你无痛的就把这个东西给部署起来，用起来，等你发现。哎，我的各种使用场景都都不错，搭建了一些个自己想要的自动流，但是发现现在的这个模型没有办法很好的帮我去执行这个任务， 这个时候你再去想着怎么去换模型，而且真正到那个时候你已经能够用它做一些真真正正的事情了，给他花点钱这都不舍得吗？如果你不舍得，那就说明他不是真真正正的能够帮到你， 那你就用最低的成本已经帮你排除了这个工具不适合你了，不是吗？所以说不要老在那里看听，而是真真正正的去做自己的事情。 我也不知道怎么说，反正很多人还没有开始做呢，就畏头畏尾说头说脑，哎，他能不能给我赚钱啊？他能不能怎么？你先做呗。

号称最强的 ai 智能体 opencall 保姆级部署教程来啦！附带免费 api 接入教程，如果你也遇到这些红字报错无法正常部署的话，跟好我的操作，让你轻松部署 opencall。 首先在部署之前，我们需要用到其油加速器里附带的部署工具， 打开之后先去右上角小方块里进入口令，使用实名代码蛋挞七七七添加时长用来操作 之后，我们搜索并加速 open claw， 加速完成之后，点击旁边的一键部署，等待部署完成。到这个页面，点开始极速配置，就可以看到我们已经接入了 q n， 完全免费，不用担心 token。 之后到这个页面，我们点击这个授权，它会弹出一个网页，我们登录一下自己的千问账号，没有的话注册一个就行。 等他提示认证成功之后，我们返回部署工具，就可以点击开始对话，去使用 openclaw。 好 了，兄弟们，如果还有什么不明白的地方，可以在评论区发出来，我高强度回复。

我一直以为用跟 ai 聊天的方式操控电脑离我们还有一些距离，直到 opencloud 的 出现，这玩意能 ai 自动化各种我们的个人工作流。 dehub 的 新处也是突破了十七万， 我们在 opencloud 中可以选择通过 api 接入任意国内 lm， 也可以用 lm studio 进行本地部署。 现在已经有各种成熟的工作流了，有人拿它当一个个人新闻广播，每天早上定时定点的把新东西通过聊天软件推送到手机上。甚至还有人用它全自动的点了外卖送到家，外卖小哥都蒙了，合着我是在给 ai 打工呢？ 我也是在第一时间在本地装了这只小龙虾，它的自主性和记忆力确实太惊艳了，对个人工作者的效率提升又进行了一次质的飞跃。 那么想看更多关于 opencloud 的 安装使用场景演示，关注熊仔学长，让我们一同成长。

api 设计是好的设计，相信你弄明白了这一点，这将帮助你更好的进行 api 接口的设计。我觉得好的 api 设计啊，需要同时考虑到这几个要素，标准化、兼容性、抽象性、简单性和高性能。可以说啊，这几个要素缺一不可。 对于外部 api 标准化而言，一个非常好的案例就是 rastofapi， 目前业界的 openapi 多数是基于 rascoapi 规范设计的。 需要注意的是啊， risffapi 它具有成熟度的模型，其中 level 零是普通的请求响应模式。 level 一引入了资源的概念，各个资源可以单独创建 uri 与 level 零相比，它通过资源分而制之的方法来处理复杂问题。 拉瓦奥引入了一套标准的 http 协议，他通过遵守 http 协议定义的动词，并配合 http 响应状态码 来规范化外表 app 的标准。 l 三中使用超媒体可以使协议拥有自我描述的能力。 通常情况下，成熟度模型中达到 low 二就已经非常好了。在 ratsuapi 中，每一个 ui 代表着一种资源，这里 ui 是每一个资源地址的唯一资源定位符。所谓资源啊，实际上就是一种信息实体， 它可以使服务器上的一段文本，一个文件、一张图片、一首歌曲或者是一种服务。 rest of a a p i 呢，规定了通过 get， post， put， touch， delete 等方式对服务端的资源进行操作。 因此啊，我们在定义一个外部 api 的时候，需要明确定义出他的请求方式、版本、资源名称和资源 id。 举个例子来说啊，要查看用户编码是幺零零幺的用户信息，我可以定义 get 的请求方式，而他的版本是 第一，资源名称是 usus， 资源 id 是幺零零幺。这里可以思考一下，如果存在多个资源组合的情况呢？事实上，还可以引入此资源的概念，需要明确定义出他的请求方式、版本、资源名称与资源 id， 以及此资源名称与此资源 id。 举个例子，要查看用户编码是幺零零幺的用户的全新信息，我可以定义 get 的请求方式，而他的版本是唯一，主资源名称是 uzars， 主资源 id 是幺零零，幺子资源名称是 ross， 子资源 id 是幺零幺。 有时候啊，当一个资源变化难以使用标准的 resfapi 来命名时，就可以考虑使用一些特殊的 x 命名。比如啊，密码修改接口，我可以定义铺子的启动方式，而他的版本是 v 一，主资源名称是 ussas， 主资源 id 是要 二零零幺，自然自断是他是我的。然后定义一个 x 操作是莫里反。与此同时，啊，建议不要试图创建自己的错误码和返回错误机制。很多时候呢，我们觉得提供更多的自定义的错误码有助于传递信息。但其实啊，如果只是传递信息的话，错误信息自断可以达到同样的效果。 此外，对于客户端来说，很难关注到那么多错误的细节。这时候，啊，这样的设计只会让 api 的处理变得更加复杂，难于理解。 因此呢，我的建议是，遵守约死否 api 的规范，使用 http 规范的错误码。例如啊，我们用二零零表示了请求，成功用四零零表示了错误的请求，而五零零则表示服务器内部的错误。 因此啊，当 risefa api 接口出现非二零零的 http 错误码响应时，可以采用全局的异常结构响应信息。接下来我们来讨论一下 响应的异常结构响应信息中每个字段的含义，这里出于业务差异性的考虑，我就不一一来讲。这里列出了最后常用的几个字段，讲一下他们各自表示的含义。其中扣的字段用来表示某类错误的错误吗？ 例如前面介绍的无效请求、缺少参数、未授权资源未找到资源已存在等错误。而 max 一次段用来表示错误的栽要信息，他的作用是让开发人员啊，能快速识别错误。 什么探一次段，我们用来记录发送错误时的服务器时间，他可以明确的告诉开发人员发生错误时的具体时间，便于在日制系统中，可以根据时间范围搜索来快速定位错误信息。 当然，出去之外呢，响应的内容会根据不同的情况做出有不同的响应。如果是单条数据，则返回一个对象的接近字幅串。如果是列表数据呢，则 和返回一个封装的结构体，其中涵盖 com 的字段和埃特所的字段。 com 的字段表示返回数据的总数据量。需要注意的是啊，如果接口没有分页的需求，尽量不要返回这个 con 的字段， 因为查询总数据量是好性能的操作。此外啊，埃特此次段表示返回数据列表，他是一个节省这么串的数组。

欢迎观看 openclock 配置教程， 这里给大家准备了一个 json 文件， json 里面已经把调用地址和调用模型以及智能体的模型都已经配置完毕了，只需要在这边填入我们的 a p m 密钥就行。 来到我们站点令牌管理复制密钥， 粘贴好后边保存就能够调用了啊。 保存完之后记得复制这个文件，把文件复制到你安装 open cloud 的 目录下 粘贴过来就行。现在我们就可以运行 open clock， 运行之后在网页中打开就可以正常调用了。 我们再输入一个，用谷歌浏览器打开四三九九试一下， 它也帮我们打开了。 到这里就是本期的教学了。

open code 的 第三方配置教程来了，首先打开命令行，先去安装 open code n p m i g open code a a 安装完之后就可以去命令行配置 json 文件， 这里已经安装就不演示了，开我们的 c 盘用户文件夹下，然后有个点 com fake 文件，安装之后会出现一个 open code 文件夹， 进入之后我们新建一个 open code json， 打开这个 js 文件进行配置，我们把要配置的内容复制进来。 这边我们默认的模型是 model a game n 三 pro 调用地址已经填入了，可以不用修改。 后面只要把我们站点内的密钥复制过来，回到我们站点令牌管理这边，把密钥复制下来，再粘贴到这里，记得保存，之后关闭文件， 就可以用我们的 open code 项目。 然后在 models 这里进行模型选择，我们要的是真 m i 三，就第一个发个 hi 试试， 这样就可以正常交流了， 这样就可以正常调用了。来到我们的使用日记处检查一下，是可以看到有一个调用信息的。

opencode 最受关注的玩法就是来看投资的价格了，为什么以前用 ai 不好分析投资的价格呢？因为 ai 模型里没有实时的投资价格数据。 opencode 弥补了这一点，因为它不光能接入各个大模型，还可以自动帮你连接投资市场的 api。 补全了数据加分析的 open code 能做的事情就大不一样了。现在拿起手机就可以随便问一个品种的投资价格，给你一个完整的投资分析报告。那具体是怎么做呢？一共三个步骤啊。 第一步呢，是给他一个专业的投资分析师的身份，让他明白自己的身份和干什么事情。这个提示词呢，我给大家写好了，大家一定要点个关注。第二步，配置投资市场的 apa 接口，他可以给你十五分钟左右投资的价格，投资的财务指标这些 api 接口呢，可以到这个网址去获取。第三步呢，就是 scale， 说白了就是一套题诗词加脚本，但是相比于题诗词来说， scale 更多的是专家级别的经验，有专业的分析逻辑和流程，可以作为你补充的输出。获取。 scale 呢，可以去官方的 cloud hope， 里面有一万多个 scale， 配置好之后是啥效果呢？我现在在手机上给他发一条信息，帮我分析一个品种的桃子，哎，你看他返回了什么当前的桃价啊，为什么能吃？为什么不能吃啊？想吃的话怎么吃合理？哪些实践呢？决定了桃子甜不甜等，全都是自动拉取，自动整理，格式非常清晰， 喜欢吃桃的小伙伴有喜了。而且 opencode 跟其他 ai 最不一样的一点就是主动推送消息，如果你想每天下午三点的时候，看看整体的桃子市场价格怎么样，自己的桃子啥情况都可以，让他给你一个总结汇报，只需要在 opencode 的 控制页面 点击左侧的定时任务，然后按照我屏幕内配置好的内容，就可以获得这么一个桃子小助理的角色了。那么说到这，得跟大家说一下，我后面还会出很多关于 open code 的 玩法，现在关注一下。哎呀，听我说这个账号没关注的就看不到了。 那么如果我有两个桃子，我想让他们比一比呢？配置好的桃子分析的 open code 也可以帮你对比不同品种的桃子，你看我问他这两个品种的桃子怎么样，他把两个品种的关键指标放在一起，对比了 基本情况，核心优势、主要销售地等，一目了然。那说到配置过程，我踩了两个坑。第一个呢，就是 skill 的 配置，因为我的 open code 是 跑在云端服务器上的，得用这个工具才能把这个文件传到服务器，哎，就有点子麻烦。第二个坑呢，是报告的完整性， 比如你问他一个桃子的价格，他会跟你说我正在获取实时数据，然后就没有然后了，必须得等你再追问一句，他才能把完整的报告给你，别问我是怎么解决的，问就是调了好几轮提示词才解决。 最后呢，说一个非常重要的事情， a i 分 析桃子这件事目前最大的价值是啥呢？其实是帮你快速的整合信息，然后搭建这个分析框架， 他是一个助手啊，并不是这个信号员。所以咱们这个视频呢，主要是想让大家感受到科技在投资市场中带来的变化。哎，记得关注我，咱们下期见。

如果你正在用 open call， 那 你可得注意了，因为你很可能在不知不觉中白白烧钱。不过好消息是，就改一个设置，超级简单，你的 api 账单就能直接砍掉一半甚至八十 percent， 而且你那些重要的任务一点都不会受影响。 来，咱们马上看看，这到底是怎么回事？这个比喻是不是一下子就说到点子上呢？这说的就是问题的关键呢，咱们呐，就是花了大价钱，让最聪明的大脑去干一些根本用不走那么聪明的活。 那到底为什么呢？为啥就一个默认设置就能这么烧钱呢？咱们来深挖一下，看看钱到底是怎么溜走的。 你看啊，默认情况下，所有任务，不管他有多简单，比如说就每半小时问一句，你还在吗？那心跳检查或者柴下日历这种小事，鹏鹏都交给了谁啊？交给了像 opus 这种最贵最顶级的模型， 这感觉就像什么？就像你开着一辆法拉利，去楼下超市买瓶酱油，你说是不是有点太夸张了，完全就是大材小用吗？所以你看，这就两个大问题了，第一，很明显你在花冤枉钱，为一些鸡毛蒜屁的小事付了天价。 第二呢，你的系统其实特别脆弱，一碰就倒。你想啊，万一你的主要模型提供商，比如说 entropic 突然限流了，或者出了点问题，那你的代理会怎么样？直接就瘫痪了，因为它根本没有备用方案，不会自动切换到别的模型去。 好在解决办法其实还挺聪明的，也挺简单的，这个方法就叫做模型分层。来，咱们具体看看这是个什么东西？ 这模型分层听起来好像很专业，但说白了，道理特别简单，就是一句话，好钢用在刀刃上， 不同的火用不同的工具。咱们不能再把所有任务不管大小，一股脑全扔给那个最贵的模型了，而是要根据任务到底复不复杂，聪明的分一下工。 你看这个表就说的特别清楚，比如你要做架构设计，多文件重构这种特别复杂的活，那行，你用 opus 这种顶级的专家模型没问题，但要是平时写写代码，做点研究，写点东西，那用 sonnet 或者 deepsea 二 one 这种中等模型就绰绰有余了。 至于像心跳检查、简单分类这种小事，那必须得上最省钱的经济型模型啊，比如 gemini flashlight。 好，最有冲击力的地方来了，咱们来看看成本到底差多少？你看看这个对比，简直了， opus 处理一百万个 token 大 概要三十美元，那 gemini slash light 呢？你猜多少？只要五十美分， 这可不是差一点斑点啊，这是差了整整六十倍，你想想这能省下多少钱？潜力太大了， 而且你以为只是省钱吗？不止这些，更便宜的模型跑起来速度还快的多，就拿 jamie n f l s 来说，它的速度差不多是 opus 的 五倍，五倍啊，所以你看，你不仅花钱少了，干活还快了，这不就是咱们常说的又好又快又省嘛，简直是完美的双赢！ 行，道理咱们都懂了，那接下来啊，咱们就动真格的直接上手操作，看看你的那个配置文件到底要怎么逮。 这张对比图就特别直观了，你看改之前和改之后，左边呢，是默认设置，所有任务都去找那个最贵的国王模型。再看右边，这是咱们优化过的，我们给心跳检查子代理这种任务都安排了更便宜更合适的工人模型， 专业的事交给专业的人，简单的活就别去麻烦国王了嘛。所以你看，就这几个关键的改动，就是咱们省钱和提高稳定性的秘密武器。首先， heartbeat model 这个设置让那些状态检查的成本低到几乎可以忽略不计， 然后 sub agent model 直接把那些并行任务的成本砍掉了九成。最后，这个备用链，这个就厉害了，它就像一个保障，万一你的主模型挂了，它能立刻自动地切换到备用模型上，这就保证了你的代理永远线上绝对不会掉链子。 而且啊，改起来真的超级简单，就三步小白都能搞定。第一步，找到那个配置文件。第二步，把咱们新的配置代码复制粘贴进去。这就是我们刚才说过那些改动地方。把 hardbay 模型改成便宜的 jimmy fash， 把三维整的模型换成会思考但便宜很多的 dsc 的 思考模型，把备用链的也配置好就搞定了。如果小伙伴需要这个配置文件，请在评论区留言哈。 第三步，保存重启，代理搞定，就这么简单。好了，现在到了大家最关心的环节了，改完之后你到底能省下多少真金白银呢？ 如果你只是个轻度用户，平使用的不多，每个月也能轻轻松松省下六十五个令的费用，这是什么概念呢？就是说你本来可能要花二百美元的账单，现在一下子就降到了七十美元左右。 那如果你是咱们大多数人这样的普通用户，那省下了钱就更可观了，每个月能省下大概六百美元。六百美元啊，每个月？这个不是开玩笑的， 那要是重度用户呢？就是那种同时抛好几个代理，工作量特别大的，每个月能省多少？说出来你可能不信，高达一千七百美元，这数字简直太疯狂了。 这时候肯定有人会想，哎，那干嘛不直接用免费的模型呢？你看啊，例如 open router 的 免费模型，或者英伟达提供的免费模型，一分钱都不用花。嗯，问的好， 关键问题就两个字，可靠。你想啊，免费模型通常限制特别多，速度又慢，像 open router 的 免费模型，你的龙虾连续发几个指令， 免费的接口就会立马罢工了。而且说不定哪天服务商一不高兴就给你停了，连个招呼都不打。所以，如果你是正儿八经的用它来工作，那花个几美分买一个稳定靠谱的服务，这笔账怎么算都划得来，对吧？ 好了，到这省钱的秘诀你已经拿到手了，那现在问题就留给你了，你会愿意花上那么两分钟去改一下那个配置文件，然后亲眼看看自己到底能省下多少钱吗？

兄弟们， opencloud 的 中文版出来了，现在有人已经开源了我们这个 opencloud 的 中中文版的，然后就不需要梯子，然后通过这个命令就可以直接安装，然后这个启动，然后这个做配置 像安装是非常简单了，然后涉及到就是密钥的配置，就是我们英伟达免费 api 的 配置，这个之前也讲过了，然后就是后面补充了飞书对接的这个，呃，文档，然后一步一步也这个文档，一步给它弄好了， 怎么配置，然后最后怎么添加上去啊？因为在最后连接的时候会有一个问题，其他配置都比都是蛮简单的，这个配置按照步骤执行下来就可以了，就是到最后一步。呃，这个会提示一个报错 啊，这里会提示一个应用未建立长连接，如果你点击保存的时候会报这个错的情况下要怎么解决？就是 这个，因为你前面一定要先把这个配置连上，能够对话，能够对话之后，然后你就把你的这个问题反馈给 open call 的， 他就可以帮你解决。解决之后，然后你再点保存就能保存上啊，这个保存上之后你再发布新版本 啊，发布新版本之后，在你的你的那个飞速上去搜索你那个机器人的名称，然后给他发了一条消息，他就会给你反馈一个配对码，你再把配对码啊复制之后再发给 ai 助理，然后他就可以完成这个整个对接了。

你想不想拥有你自己的 ai 小 牛马，并且通过域名去访问它？哈喽啊兄弟们，没错，还是我。今天我将手把手教你部署 open club， 并且实现通过域名访问。 相信我真的十分简单，只需要一步一步跟着我去操作。那么废话不多说，现在开始。首先你需要一台云服务器和一个域名，还有一个可用的 a p k。 云服务器的选择尤为重要。 这里我推荐使用优誉云的香港服务器，这也是今天演示使用的服务器。我们先来看一下服务器延迟，把测试 ip 粘贴到 itdog， 可以 看到全国全绿，平均延迟四十一毫秒。 注意尽量选择香港五区的机型，因为这个区按照主播的教程，百分之百可以部署成功。主播今天使用香港五区 b 型进行演示，我已经替你们试过了，一合一既带不动，这个已经是最经济实惠的方案了。咱们直接点击购买 系统，选择乌班图二四即可。然后来到用户中心，找到你的机器，单机来到控制面板，在上方复制你的机器 ip， 然后来到 finno 首，接下来跟着主播操作， 机器的名称随便填写，主播这里就写香港币了。主机，这里粘贴刚才复制的机器 ip。 然后咱们再回到优域云，复制一下机器的密码，粘贴到密码一栏， 用户名填 root， 然后点击确定。 如果你还没有安装 fanout， 那 么在左侧菜单的技术支持中找到资源下载。在这里我已经放好了最新版的 fanout， 直接下载安装即可。好的，咱们回到 fanout， 双击刚才创建的连接，连接上服务器会来到这个页面， 接下来打开我的技术簿克，点击 opencll 部署教程。接下来复制第一行命令，回到非那上，再输入框粘贴执行，执行完毕，再回到技术簿克，复制下一行， 依旧是粘贴执行，这里是在安装 n p n 包管理器，执行完毕，复制第三条命令，回到非 no 手执行，这里是在安装 nojs。 安装完成后，回到技术博克，复制下一行。再次回到翻招社执行，这里是在使用 n p m 安装 openclaw 主体，这一步的时间会长一些，在这个过程中会伴随数条警告信息，这个是正常现象，不必惊慌。 安装完成，再次回到技术簿克，复制下一条，回到非拿手执行，这里会卡住一段时间，耐心等待即可。这一步是在出使画 open 框，出使画完成会出现 open 框字样， 这时用鼠标点击一下输入框以外的区域，然后用方向键切换到 yes 同意协议，然后选择默认的 quickstart， 快 速开始，直接按下回车确认即可。接着来到模型配置页面， 这里随意选择你需要配置的模型。主播，这里使用 g l m 四点七进行演示，因为主包购买了智普的编程包， 你可以选择别的模型进行配置。来到对应平台的控制台，复制你的 ipad key， 回到 fna 手，在输入框内粘贴执行。接下来选择模型，直接回车，选择默认的即可。 接着来到对话方式的配置页面，因为今天我们将用到的是 y b y， 所以 直接选择 skip 跳过即可。接下来的操作和主播保持一致即可。 这里需要按下空格后再按下回车，这里是需要你配置生成图片，生成语音等平台的 api， 一 律选择 no 跳过即可，如果之后需要可以再配置， 接着等它加载完即可显示视频中的内容，即加载完成。接着咱们回到技术博克，复制下一行命令，回到非拿手执行这里，发现刚才执行完没有退出，按下 ctrl 加 c 退出即可，然后再次粘贴命令，回车执行， 这里再安装一 panel 面板，用于反带输入。二、按下回车，选择简体中文，这里保持默认，直接按回车，这里问咱们是否安装 dak， 输入外后按下回车。 dak 将用于 openrest 的 安装。接下来设置面板基本信息，主播这里全部保持默认，直接全部回车了。 一、 panel 安装完成会显示面板登录地址，账号密码等信息，这里直接复制外部地址，然后在浏览器打开输入账号和密码登录， 然后点击左侧应用商店安装 openresty， 出现 t s k n d 后关闭页面， 然后来到你的域名的控制台主包，这里使用阿里云的域名演示，点击域名解析，如果你也使用的阿里云，则需要关闭这烦人的广告。然后点击添加记录 主机记录，填写你想设置的子域名主包，这里填爆它。回到 finner 手，在左上角复制你的 ip， 粘贴到记录值一栏，然后点击确定， 接着回到一 panel， 在 左侧依次点击网站证书， 点击申请证书主域名，填写你的子域名加主域名主包，这里填写 b o t， 点 l i h u， 点 s i t， 接着选择手动解析，然后点击确认，再点击申请 复制你主域名前面的点的前面的内容，回到域名解析页面，点击添加记录，记录类型改成 txt 主机记录，这里粘贴刚才复制的内容，然后再回到 epson 复制记录值，粘贴到记录值这里，然后点击确认， 然后回到 e mail， 点击确认，在右侧会自动开始申请证书，显示申请成功后关闭页面即可。然后再点击左侧网站，点击创建网站， 选择反向代理域名，和刚才申请证书时填写的一样主包，这里是 b o t 点 l i h u 点 s i t e 勾选起用 h t p s 艾克密账户选第一个代理地址，填幺二七点零点零点幺冒号幺八七八九，注意一定要是英文冒号，然后点击确认。接着咱们来访问这个网址， 那么恭喜你拥有了自己的小牛马。页面右上角可以切换量，按主题 还可以看到当前 open com 仍不可用。 回到 finner 向上翻找，找到 dashboard 信息，复制偷看等于后面的一大串代码。来到 opencore 的 overview 页面，再给退 token 这里粘贴刚才的内容，然后点击 connect 会发现仍不可使用，但报错变化了。 此时再次回到我的技术簿克，复制管理设备部分的第一行代码，回到 finner 内粘贴执行，执行完毕会看到一个设备 id， 然后回到我的技术簿克，复制最后一行代码，回到翻到手，粘贴到输入框，使用上方的 request id 替换掉代码内的替换 id， 然后按下回车执行。出现以下信息则是执行成功。现在再回到 opencll， 点击 connect 会发现现在已经可以开始使用了，可以在首页给他发送消息， 可以给他设定一个人设 channels 页面，可以设置聊天 app， 比如主流的纸飞机、 whatsapp 等。 skills 页面可以安装更多 skills， 让你的 openclaw 更加强大。 好了，那么今天的教程就到这里，咱们下个教程，再见。拜拜。

大家好，这期我从零带你安装 openclaw， 手把手教你更安全更稳的部署，也分享我踩过的坑和技巧，让你尽快用出价值。 我发现很多人分两类，要么不敢装、不会装，要么装上太兴奋，一次想做太多，结果浪费时间和偷啃，最后就不用了。所以这期我带你走一遍全新安装流程，从准备环境到跑通，第一次对话一步不落。中间我也会提醒常见误区，帮你少走弯路。 每个关键节点我都会停一下，告诉你该看哪，怎么选，确保你跟得上，不容易走偏。我会教你把它接到 telegram， 让你可以在手机上随时跟他对话，再给你几条安全提示词，帮你把部署加固的更牢更放心。 open crawl agent 其实能扫描它所在的设备，理解你是怎么部署的，并给出加固建议，哪些需要关，哪些需要开， 他会说的很清楚。我还会教你配置 api key， 用不同的 ai 模型配置网页搜索，快速讲清楚各个 md 文件是什么，首次对话是怎么跑起来的，为什么他会先问你那些问题，最后再给你一些我前几天最实用、最省 token 的 使用建议，帮你少走弯路， 别一上来全都做。我建议先缩小范围，先熟悉两天，把流程跑通，再把目标难点任务交给 openclock， 让他梳理下一步怎么走。 openclaw 安装其实不难，但别装在你的主力电脑上，尤其是你登录了各种账号，存着机密文件、文档或密码的那台， 因为一旦 openclaw 被攻破，它可能就能访问你电脑上的那些文件。更好的做法是用一台专用设备，比如闲置旧笔记本、 mac mini、 树莓派， 我用的就是这个，或者 vps 虚拟服务器。用虚拟服务器的话， openclaw 不 建议用第三方的一键镜像，一键部署就是像 digital ocean 这种按钮，点一下就会在服务器上直接拉起一个预配置的 openclaw hosting 也类似，点一下就部署好了。 一键镜像的好处是上手快，但坏处是后面你想改配置时可能很难，甚至改不了， 因为你用的是别人预先配好的 open call。 很多路径、权限、服务参数都不按你的需求来，官方更推荐从空白环境自己装，这样每一步你都知道发生了什么，出问题也更好排查。 比如你要换模型、换网关加安全策略，自己装会更可控。我今天用树莓派演示，你用 linux 服务器，家里小主机，流程也差不多。开始很简单，复制这条命令，在要安装 opencloud 的 设备上，打开终端粘贴执行。接下来它会按步骤带你走完整个安装和引导。 我这边用树莓派操作，打开终端，把命令粘贴回车。这条命令会把大部分事情做完。先检查系统版本，依赖内存空间不满足就提示并自动下载所需内容。 第二步会下载并安装 openclo， 第三步收尾，然后启动引导过程中看到拉取依赖、创建目录、启动服务都正常就行。我建议先别纠结选项， 用 mvp 思路把最基础配置跑起来，先能用再优化，先用几个小时甚至一天弄清楚你到底想拿它做什么，怎么用，哪些权限必须，哪些可以掀不开， 更明确后直接删掉重装，再走一遍引导，再有针对性的配配置和安全选项，效率更高。 open call 的 安全文档也说了，没有绝对安全，只有更适合你场景的取舍和边界。 先想清楚谁能跟机器人说话，他能在哪行动，能碰什么。先跑一遍，感受到能力再选，避免反攻，继续勾。我理解安全风险，选手动引导 本地网关和目录先默认网络，先别折腾，能跑起来最重要。模型建议先用 open router 一个 api key 接入多家模型切换方便也好，空成本注册配置也省事，新手不易踩坑。熟了再按预算和任务类型逐步加权限，换网络、调目录，并把安全策略补齐。 别追求一步到位，先把第一条消息跑通，确认链路正常。它能用 openai、 谷歌 antropica 模型，也能用不少开源模型，一把钥匙全打通， 开源更便宜，每一百万输入 token 零点三美元，输出一点一零美元，跑任务压力小很多。据说效果能对标 clor 的 oppo 四点六，日常也够用，具体还得看任务，但起步选它很像，先用它把流程跑顺再说。 对比下 oppo 四四点六的价格是每一百万输入透坑五美元，输出二十五美元。有些场景你可能还想用它，比如推理或写作质量更高或更复杂的长文任务，稳定性也更强。 但我最近在试 mini x， 入门和日常主力都好用，性价比也高。价值在于用 open router 的 一个 api key， 就 能接入这些提供商和模型，按任务随时切换，不用改配置，也不用找不同控制台维护，更省事省时间。这里选 open router， 回车 注册后去 credits， 先充五到十美元，再到 api key 新建 key 取名，点 create t 复制备用，别泄露。 把 key 复制出来，粘贴到这里，回车。接下来我先选 cloudsonnet， 四点六回车，端口也先回车默认。因为我这台机器上已经有另一个 opencloud， 实力占了这个端口，所以我得改一下端口 回车。 get 腿为 bind， 用 loopback 不 变 token， 选推荐的 tail scale， 先关掉回车，生成 token， 然后配第一个渠道，选 telegram bot 测试最直观也省事儿。登录 telegram 跟 bot father 新建对话，输入 new bot 回车。给机器人取名，方便区分。第二个名字必须以 bot 结尾，不能用短横线，要用下划线， 很多人会卡住。回车。创建成功，把 bot token 复制出来，粘贴到这里，拉到 finished， 回车等会用它发第一条测试消息，确认网关和权限正常，也是面朝网络防火墙和代理，没拦截，收不到消息就从这里一步步排查。 现在配置私聊，也就是 dm 访问策略，就像安装说明里说的，你必须非常明确机器人部署在哪，谁能跟他说话。我这里更推荐用允许名单 allowlist， 就是 填用户 id 或用户名，只有在名单里的人才能跟机器人聊天，要加同事或家人，也只要更新 allowlist。 回到 telegram， 先拿到你的用户名或 user id， 点左上角菜单进 profile。 用户名有时不好使，就看页面 u r l 里有没有数字，那就是 user id 只复制数字。粘贴回车。我建议先别配 skills， 先跑通流程预制工具，先跳过空格选 skip 再回车。 其他 api key 先不加，后面再补一路选 no， 然后把 hooks 全部起用，完成后回车选 yes， 安装 getry service node 也选 yes， 回车起用 bash， 导致就完成引导了。 openclaw 已装好，上面能看到 dashboard 就 绪。把带 token 的 u r l 复制出来，粘贴到终端，打开就是你的 openclaw 仪表盘。发条消息测试 hi there 你 看，回复出来了，首次对话很关键，他在让 agent 理解他是谁，你是谁，目标是什么。 每次在 openclaw 里部署新 agent 都是这样，现在只有一个，但也能在 agent 页再部署，比如研究一个写作，一个暗需拆分。 每个新 a 阵的首次对话，都会问你是谁，他是谁？用途是什么？这一步花五到十分钟聊完就行，别追求一次配完美，也别一上来就塞太多工具。先装起来，先了解他能做什么，再决定怎么用。 先把第一轮过掉，确认沟通顺畅，后面再慢慢加工具加权限。五规则。重点是这个 agent 会去读他自己的文件，而且会把这些文件当成长期记忆和工作说明书来用。也就是说，你在界面里看到的那些 md 文件不是摆设，他会真的去打开理解，再根据你的要求改写。 你让他总结目标，固化规则，记录项目进度。他通常会写回到对应的文件里，之后你再给他任务，他就会基于这些内容继续执行。所以配置文件写得越清楚，他就越稳定，越像一个长期合作的助手。建议你把关键约束写具体一点，比如输出格式、禁区审批流程， 后面省很多沟通成本。接下来我就带你认识这些文件分别是什么，第一次对话为什么会生成它们？ agent m a d 用来写代理配置说明， 还有 user md 基本就是你在他眼里的资料，你可以写名字，拾取沟通偏好和项目背景， 时间久了，这些文件会不断进化。比如做研究型 agent， 可以 让他建 research jam md， 把研究碎片都放进去，他也能暗虚编辑和规划。聊完第一轮后想挑他说话方式很正常，直接让他更新配置文件就行， 也可以把常用指令固定输出模板写进去。后面一句话附用，我刚跟 openclaw 完成首次对话，定义了我是谁， agent 是 谁，目标是什么，然后重置绘画，准备重新开始 took telegram， 回到 bot father 看 agent 消息来了。我更喜欢用 telegram 当入口，手机随时能说正式派任务前先加固，让它审计设备和 openclaw 修风险。 然后是 user 点 m d， 它就是 ai agent 眼里的你，相当于个人档案和沟通说明书。你可以写名字时区，沟通偏好，比如先结论还是先过程，要不要列清单，项目背景当前优先集合敏感信息。比如你希望他称呼你什么，默认用中文还是中英混牌 回答，要不要带步骤和事例都可以写清楚，以后会不断迭代，越用越贴合。研究型 agent 还可以建 research， 点 md， 放资料链接，假设实验记录，你也能让它按固定格式整理成条目。过两天想改它的说话方式，直接让它更新配置文件，比你每次重复说明省事，也更不容易跑偏。 我刚跟 open crawl 做完第一次对话，定义了我是谁， ai agent 指是谁以及我们的目标。为避免引导内容影响后面的演示，我把绘画先重置了，等于清空上下文，方便从头跑。后续步骤， 测试 telegram 回到 bot father， 打开和机器人的聊天，从这发起第一次对话。你看， ai agent 的 消息来了。我更喜欢用 telegram， 手机随时能说，也更像日常聊天。 正式派任务前，用两条提示词加固安全，一是审计设备和 open cloud 部署，列问题清单和优先级确认后让它逐项修复并说明改动。二是开启日制脱敏， 避免把 api key 或用户 id 写进日制，必要时清理旧日制，并检查权限和访问记录，最后再跑回归测试，确认功能没被影响，这样能降泄露风险，也方便排错，更适合长期稳定运行。 这个扫描很值得做。默认情况下，有些 token 会铭文出现在日制里，不注意就有泄露风险， 尤其是你把日制同步备份或分享给别人时，更容易出事。 ai agent 会给出一堆加固建议，你可以直接回，我同意你的所有建议。开始执行吧， 它就会自动修好，包括开关配置、调整权限、补齐缺项等。做到这一步，我觉得你只用这两条最基础的提示词，就能把实力安全性翻倍，还不影响使用，而且成本很低。现在更放心了，我们可以开始研究这个 ai agent 能帮你干什么。后面会更偏个人化，我会给你一些方向和例子， 然后它就会去处理，并把该改的都改好，该关的关掉，该补的补上，该收紧的权限也会收紧。 到这一步，我会说，你仅仅发了这两个最基础的提示词，就已经让实力更安全了，而且是马上见效的那种提升， 基本不用你再手动折腾。接下来你就有余地了，可以开始真正探索他能为我们做什么。先从一个小任务试起，比如整理今天的代办或总结一份文档，再逐步加功能，加工具，加自动化，这样节奏更稳，也更不容易浪费偷啃。你也会更清楚 哪些能力值得开，哪些权限应该收紧，哪些要先观察一段时间再放开。接下来给 ai agent 加一个能上网搜的能力，这样他就能查最新信息，补齐引用来源。 我们要配置 brave 的 api key 默认有两个选项， brave search 或 perplexity。 我 现在用的是 brave search， 它会送你一些免费的 api 额度，建议先从这个开始，成本低，流程也简单。或者你既然已经在用 open router park cloud sonnet， 也可以直接用 open router 接 perplexity 的 网页搜索，省一次配置。 我们先去 free 把 apikey 拿到，注意别泄露到截图或网址里，拿到后再回来把开关启用。注册账号后，不用先充值。这个套餐现在是每秒一次请求，其实够用了， 你也可以让 ai agent 把请求节奏放慢一点，避免一下子把额度打满。每个月一共两千次，请求量其实挺大了，够日常查资料和做自动化。点这里添加 apikey， 起个名字点添加。把 key 复制出来，先自己保存一份， 然后回到和 a i a 阵的对对话里，把 key 发给他，让他帮你把 brave 网页搜索配好。如果你更想手动来，也可以按这里的说明复制这条命令。 在终端里，你可以接着上一段绘画继续，也可以新开一个终端，粘贴回车就行。这里选本地，然后起用 brave 的 网页搜索，再把 api key 复制一次，粘贴到这里，回车确认，再把 web fetch 也起用，这样他不光能搜到结果，还能把网页内容抓回来。总结配置完成， 我们验证一下，让 ai agent 调用 brave api， 顺便告诉我有没有报错，配没配成功。很好，网页搜索有了。接下来做第一个日常任务，每天早上八点给我发最新 ai 新闻。 小建议，先从小任务开始，别一口气上复杂流程，一般我会先跑两三天，看输出稳不稳定，格式合不合胃口，再慢慢加需求。 跑着跑着，你再跟他说，发 ai 新闻时顺便报天气，或做一页小报告，或给我 youtube 选题，让他先把一个任务打磨好，再慢慢扩大范围，再给你一个更实用的建议。善用这些 md 文件，把需求写进可附用的说明书。 前几天别急着堆一堆 agent， 先把你的想法、目标、关注点用语音发给 openclaw， 让他帮你提炼要点，去重补全背景，然后整理成独立的 md 文件。比如把固定输出格式、时间点、信息来源都写清楚，后面就不用反复解释。 比如让他建 research， 点 md， 整理研究任务，或建 travel， 点 md， 把出国旅行、本地办事都规章，也可以建 work， 点 md ideas， 点 md， 收代办和灵感，再加 reading， 点 md， 记录文章和书单，按主题分开后，你解锁和回顾会更快。 过几天你自然会攒出两三份扎实的 md 文件，里面带着一堆可执行任务。回到主 ai agent， 这些 md 文件已经有了，能不能帮我拆成多个 agent？ 比如研究、写作日程各一个，各自只管自己那份文件和任务，权限也最小化，它很快就能把多个 agent 配好， 把任务发下去直接跑。你只需要在指挥层验收结果，做最终决策，你还能让他给每个 a 诊的定边界和输出格式，比如输入来源、交付物模板以及不该做的事，避免互相打架等。跑顺 你会感觉工作更清楚，沟通更省心。后面我会继续做 open 可否系列，把进阶用法和踩坑点讲透，方便你复刻。 下一期我会讲怎么搭建 ai agent 团队，以及做一个指挥中心，让你能同时跟多个成员协助，一个负责搜索，一个负责整理，一个负责产出，还能按优先级自动排队。想第一时间看到更新，记得订阅、点赞或留言说你，期待我们下期见！

本地欧拉玛模型接入软件教程本教程适用于若手内容管家、若手 ai 重命名等有 ai 能力的软件。欧拉玛的安装在网站上面有教程， 有需要的可以搜索若手软件，到网站看一下本教程，跳过它的安装及模型下载，直接进入 ai 配置环节。首先我们确保欧拉玛运行后，进入软件，点击 ai 配置，直接填写 ai 配置信息就可以了。如果是欧拉玛部署在本机，把这个地址更换成为 local host， 后面的不需要做修改。我这里是局域网内其他电脑部署的，所以需要更换为局域网电脑的 ip 地址。模型名称这里填写已经下载的模型名称。 apikey 可以 随意填写，只要是字母数字都可以，厂商这里可以随意填写，填写完成之后保存即可。保存完 apikey 配置信息后，再次来到 ai 配置，点击测试功能，验证 api 的 可用性，选择文本生成测试，点击开始测试，等待结果返回之后， 说明我们的本地 a p i 已经可以正常使用了，可以开始进行批量任务了。另外，如果在安装使用过程中遇到问题，可以联系我们远程解决。最后我们搜集了一些各大 ai 平台免费的模型，大家有需要的可以去自取。