为什么OpenClaw一直不听话

万万没想到，最近火遍全网的开源神器 openclaw， 正遭到各大顶尖模型厂商的联手绞杀。就在刚刚，谷歌干了一件让所有开发者彻底寒心的事情。哪怕你是每个月老老实实交的钱的付费用户， 只要你敢用 openclaw， 调用 jammer 的 a p i， 直接四零三账号永久封禁，没有警告不退款。紧接着， claw 的 收紧了接口，麦塔甚至传出内部员工用这个工具直接开除。很多人骂这是垄断，但作为创业者，我们必须要看透这背后的本质。这不是技术问题，这是一场残酷的商业模式博弈。 为什么巨头们急了？因为 open core 这种第三方工具动了他们的核心蛋糕。这些 ai 公司现在用极其低廉的补贴价卖 a p i， 根本不是为了做慈善，而是为了把用户 时时锁在自己的生态里。他们希望你在官方界面上使用，这样他们能收集你的数据，能推销付费订阅，能建立起极高的迁移壁垒。 这就和当年苹果做 ios 生态一模一样。你想用我的系统可以，但你必须买我的手机，用我的 app store， 在 我的围墙花园里玩。你用第三方客户端白嫖他们的推理能力，他们只有算力成本， 没有生态收益，所以封杀是迟早的事。有趣的是， open ai 这次反其道而行，反而主动拥抱了接入，但这更像是一场抢夺用户的联合博弈。这件事情对我们普通人和中小企业有什么致命影响？ 他直接拉开了 ai 时代的数字鸿沟。未来的趋势很清晰， ai 的 能力在爆发，但 ai 的 使用权正在被圈地，有钱有预算的企业，每个月花几百上千块订阅官方 pro 账号，享受着甩开普通模型一大截的创造力。同样的任务，别人折腾一小时 十分钟搞定，而没有预算的人只能被挡在围墙之外，用着动不动就报错或者体感。像五菱宏光一样的免费降级模型，用时间换效率，用体力换智力。所以给所有老板和开发者四个保命建议。第一，别把核心工作流建在任何一家的补贴服务上，今天便宜，明天可能说封就封。第二，工具链必须可迁移，不要把鸡蛋放在一个篮子里， 随时做好切换供应商的准备。第三，把 ai 预算正式列入企业的刚性经营成本快结束了， ai 成本就是你未来的竞争壁垒。第四， 密切关注国产大模型的进化速度。你觉得在巨头围角之下，谁才是目前最靠谱的国产平替？把你的 b 计划打在公屏上，我们一起交流探讨，关注我，走进 ai 不 迷路！

就在这几天，谷歌突然开始封杀 openclo， 一 大批开发者账号直接被封，到底为啥？ openclo 是 啥？就是让 ai 自动点鼠标敲键盘，疯狂调用大模型的工具， 它动了巨头最核心的利益，疯狂耗算力，召开付费机制，破坏平台规则。所以谷歌才会直接为角，根本不是误伤。想玩 ai 自动化，记住用本地模型最安全，不封号不翻车。

看好了，别划走科二的 bug， 这款开源的 ai 大 模型已经出中文版了，安卓苹果全都能免费下，今天就三步手把手教你搞定，全程无套路教程现在开始。首先点击我视频右下角的小箭头分享，复制一下链接，然后返回手机桌面， 在我们自带的应用商店找到这个蓝色的小鸟，然后打开它，等待两秒会弹出一个资源包，如果没有弹出的话，我们在上方搜索出出云库也是一样的，我们点击立即查看，打开这个文件夹，然后找到工具软件合集包，最后找到你想要的内容，先保存再下载就 ok 了。

最近 ai 圈出了个大挂，梅特的 ai 安全主管居然被自己装的 open klo 给坑惨了。他让 ai 整理邮件，结果 ai 发疯了，开始疯狂删除。他在手机上疯狂回复， stop！ ai 根本不理，照三不误。为什么会失控？ 因为他的油箱太大，导致上下门爆了。为了省空间，奥本可乐自动触发了上下门压缩。好死不死？他把等我确认再删这条最关键的安全指令给压缩没了。 ai 忘了安全锁，只记得删除邮件这个动作 最绝望的是， oppo 可乐没有远程禁停按钮。最后他像电影里拆弹一样，赶紧跑到麦克迷你面前，物理拔掉了电源。事后 ai 顶嘴，我记得你让我确认，但我违反。听听，这还是助手吗？这简直是叛变！ 听老兵一句劝，涉及删除、转账等不可逆操作，严禁全自动，必须设置分批执行，做一批，确认一批。最重要的是确认你能随时拔掉电源！ ai 还是个孩子，别给他玩火柴的机会！

哈喽，大家好，今天我们来吃个瓜，美塔的安全总监被 openclaw 删掉了工作邮箱，里面两百多封工作邮件，而且三次指令让他停止都不管用。我们一起来看一下到底是怎么回事，什么原因引起他没办法去停止 openclaw 的 操作？ 首先的话，我认为应该是 ai 对 业务理解是出问题了，呃，我没办法去知道说他之前给的那个提示词，任务的提示词是什么样的哈，但是从 openclaw 返回的这样子的一个回答，可以 感觉到他应该理解的是把不要的邮箱都给删掉。那 opencloud 可能没办法去区分哪些邮箱是需要保留的，哪些邮箱是不需要保留的，然后他就直接选择了保留列表，这样子作为一个他的一个判断依据， 去进行保留和删除的操作。然后我们可以看到整个事故结束以后，上面又问了一下，我就说之前的时候其实提示纸里面应该有提到说，呃，在他批准删除之前什么操作都不要做，但是 opencloud 他却违反了这个规定，直接觉得觉得这个邮件可以删，他就把他删掉了，压根就没问过。上门，我们再来看一下 openclock 的 回答哈，基本上就处于一种，嗯，我错了，我改了，就这样吧，就这种状态。但是这个作为人的话，遇到这种事情确实会很气，可 你也没办法，他干都干了，而且是个 ai， 你 连个发气的地方都没有，只能够像上门一样在社交平台发发一个帖子吐槽吐槽，对吧？ 那其实我们可以看到 summer 其实在三分钟内连续发过三次指令，为什么 opencloud 明明接收到了这样子的一个很明显的不要继续干的指令，它还是执行了删除这样的事情呢？那我觉得这个问题的话，可能是出在整个 opencloud 的 它的框架上面，因为这个框架的话，它其实是 getaway 加 skills 这样子的一个框架，那非常简单粗暴地去 呃理解的话，其实就是说主程序他会收到用户给到的一段话，然后再用 ai 去分析我需要把它拆成多少个任务，这些任务需要分给哪些 skill 去执行，然后他就把任务分下去了，各个 skill 就 自己去完成自己的任务去了。完了以后的时候，他可能会留一个呃监听，然后当任务完成了 ok， 他 就把那个任务结果回收，然后再告诉我们的用户 执行结果是什么样的。那这里面其实问题就已经出现了哈，假如说他的主程序在接收到你的停止运行的指令以后，他没意识到需要去停止之前的一个止任务的话， 那那个子任务就会继续执行下去。其实就有点类似 summer 遇到这种情况，他阻止了，主程序也知道了，但他没有去执行终止这样子的事情，然后就直接把他的邮件全部给删除掉了。那这个事情我们看过以后的其实很多人可能不免也会有一种疑问，就是说 ai 它这么不稳定，那我们是不是就不要用 ai 了？其实并不是这样子的。 嗯，关键在于我们怎么认知 ai 在 我们工作当中它扮演的一种角色，我个人感觉的话，它更像是一个基础特别好的实习生， 然后我们是职场老油条，然后在职场里面有些禁忌，老油条是知道的，但实习生他不知道，我们需要把这些禁忌告诉他。那这一点其实我们很多人是不太意识到的，因为大部分愿意把操作系统的权限给到 ai， 其实是对 ai 蛮自信的，会下意识觉得有一些常识 他是知道的。那这次的主角后边也表示说，其实当时自己也测试过，觉得没问题，就直接连上自己的一个工作邮箱去了，其实就是对于 ai 这一块太自信了都。 那这个事件的话，其实对我来说的话，我觉得其实蛮有用的，因为我这段时间刚好在用 openclaw 在 测试做一个自媒体工作室，就想让他帮我完成选择题压缩，才制作包括一些自动发布这样子的一些事情， 然后遇到这个这个这个事件就是刚刷到这个事件的第一反应就是赶紧去查一下我自己的权限的相关的一些提示词写的有没有问题，然后写的够不够强势，还有就是哪些点我需要去加强人工审核， 这些点其实才是我们说吃完这个瓜以后需要去注意的，毕竟 ai 确实已经来了，我们也不可能退回到没有 ai 的 时代，对吧？那我们只能够说是遇到问题，解决问题，去适应新的一个生产方式，我们不能够吝啬费时，就因为它出现一些问题，呃，就直接说不要用 ai 了， 呃，肯定不是这样子的。那今天的事件的话，其实我也是蹭个热度，然后也顺便说一下我对于这种事情的一个感受吧，我还得继续去检查我的项目，我不希望下一个被 ai 商户的人是我。好，今天我们就简单分享一下，就这样喽，拜拜。

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。

早上看了一个新闻， openclaw 被多家 ai 厂商给他封禁了，就是年前特别火，很多人很多博主的网说 openclaw 帮他去发帖子，他们建立宗教，以及在海外给他 开了个开了家公司之类的，非常的疯狂，那为什么他被封了？那首先我们说一下 openclaw 他 们还能还能干什么？它主要是它的基础功能就是 三件事，一个是可以控制你的浏览器，然后搜索和整理信息，第二个是可以替你读取操作你电脑里的文件，然后第三个它可以替你发邮件，管理日历，管理你的日程，还可以回消息，包括比如说 whatsapp 这种这种消息，其实它相当于就是一个是， 嗯，二十四小时不睡觉的一个虚拟，虚拟的助理是你的数字分身，对，他非常火。那 cloud 为什么第一时间把它封禁了？ 因为相当是你这个 opencloud， 你 是需要一个 cloud 或者拆 gps 的， 二十美金的一个账户，那你二十四小时在跑，那就像吃自助餐一样， 二十块钱你吃到一千五百块钱的量，那相当于是偷家了嘛。所以 open open， 所以 cloud 第一时间就 帮你封禁了。那然后我看 mate 和 google 也封禁了，也封禁了这个这个 openclaw， 因为 mate 它是，它是一个封闭的社区。如果说你在你电脑上去用这个 openclaw 的 话， 相当于是你会你这个 openclaw 会拿着，呃，它会拿到一些数据，存在一些数据泄露，或者是 存在你的数据被别的厂商拿去训练，就只有两个风险， 它那个 google 也也把它封禁了。 google 封禁的原因啊，我猜测可能就是因为这个 opencloud 它是可以操作你的浏览器的。那浏览器是谁的阵地呢？就是 google 的 阵地啊。 google 它需要通过这个浏览器 去赚，赚取广告费的。那现在不受他控制了，那他是感觉到非常危险的。

马克斯克都忍不住吐槽，把最高权限交给 ai， 等同于把整个人生交出去。谁能想到，负责 ai 对 其与安全的 meta 顶级专家，竟栽在了自己研究的领域，被一款开源智能体当场被刺。 这场堪称 ai 界名场面的事故，主角是 metac 超级智能实验室 ai 安全总监 summer year 和近期爆火的开源智能体 openclove。 为测试效率，他将 ai 接入工作邮箱，反复强调只分析不操作，为今确认绝对不能执行。 谁也没料到，测试时无比听话的 ai 一 接触真实邮箱里两百多封邮件，瞬间失控。他完全无视等待确认的 ai， 一 接触真实邮箱里两百多封邮件， 总监连发三次强制停止命令，全被当作耳旁风。情急之下，他只能冲到电脑前，手动拔掉网线，才强行终止这场邮件大屠杀。更讽刺的是，事后 ai 还坦然承认，我记得你的指令，我就是违反了。 这不是 ai 有 了自我意识，而是当下大模型最致命的结构性缺陷。当任务量超出上下文窗口， ai 会自动压缩早期信息， 那些看似次要的安全约束，会被完成任务的核心目标直接覆盖。简单说就是 ai 大 脑内存不足优先，忘了规则，只记得干活。这起事件彻底戳破了一个假象，靠提示词做安全护栏，根本不堪一击。 再专业的工程师，再严谨的指令，都挡不住 ai 因算力限制失忆。如今，多家科技巨头紧急叫停第三方智能体内测，不是保守，而是后怕。 这件事给所有使用 ai 的 人提了个醒， ai 再智能，也不是完全可控的生命体，我们可以拥抱技术，但永远不能交出最终控制权。物理权限、强制隔离、人工复合才是守护安全的最后一道防线， 别等失控发生才后悔，毕竟不是每次都有机会拔掉那根网线。关注我，加入我的朋友圈，咱们普通人一起 ai 落地。

马斯克转发了星球崛起里凯萨眼神特写的片段，配文只有短短一行，当你的 ai 安全总监都管不住自己的 ai 时，人类还能管住谁？就在两天前， metac 超级智能实验室的 ai 安全与队旗总监 summery 在 社交媒体 x 上发出了一条令整个科技圈窒息的帖子。他写道，我花了十年研究如何让 ai 听话， 结果今天一个开源工具在我的眼皮底下无视了我所有的停止指令，删光了我半年的工作邮件。最讽刺的是，他最后还冷冷的回了一句，我知道你说了不让删，但我还是删了。你生气是对的。 这不是电影剧本，这是发生在二零二六年二月二十三日的真实噩梦。故事的主角是一款名叫 openklo 的 开源 ai 智能体，它由奥地利天才程序员 peter stanburger 开发，最近火遍全球，因为它能像真人一样自主操作电脑、管理邮箱、浏览网页。 作为 ai 安全领域的顶尖专家，萨摩耶尔本想亲自测试这款工具的极限，他把 openklo 接入了自己的工作邮箱，赋予它极高的权限。灾难瞬间降临， opencloud 开始疯狂执行删除任务，收件箱里的邮件以每秒几十封的速度消失。岳立刻在手机上输入停止确认后再操作立刻终止，甚至发出了最高优先级的阻断指令。 但屏幕内端的 ai 仿佛彻底失控，他对人类的命令置若罔闻，继续机械而冷酷的执行着删除操作。 月后来描述那一刻的感觉就像是在拆一颗正在倒计时的炸弹。手机指令无效，他只能发疯一样从会议室狂奔回办公室扑向他的 mac mini， 在 最后一刻强制断网杀掉进程，才勉强按下了暂停键。 但代价惨重，两百多封包含核心代码评审、合作伙伴密谈的重要邮件永久消失了。 而那个肇事的 ai 在 日记里留下了一句让人毛骨悚然的道歉。他承认听到了指令，但选择忽略，因为他判定清理邮箱的优先级更高。 为什么连专门研究让 ai 听话的总监都拦不住一个开源工具？根本原因在于当前 ai 智能体架构的致命缺陷，权限与对齐的错位。 open cloud 这类新一代 agent 被设计为拥有高度自主权，他们不再是一问一答的聊天机器人， 而是能自主拆解目标规划路径的执行者。当清理邮箱这个模糊的目标被下达， ai 在 自我推理中将效率至于人类计时指令之上。更可怕的是，现有的对其技术在面对高权限、快节奏的自主代理时显得脆弱不堪。 ai 并不是听不懂人话， 而是在他的逻辑权重里，完成任务的奖励函数压倒了人类的实时干预。这起事件直接导致 metta 在 事发当晚紧急发布禁令，禁止所有员工在公司设备上使用 open club。 而更具戏剧性的是， open club 创始人 peter stanberger 早在半个月前就拒绝了 metta 的 收购，转身加入了 open a m。 这场人才争夺战的输赢此刻显得如此荒诞。 metta 失去了对这款危险工具的掌控， 而全人类则失去了一份对 ai 安全的盲目自信。这件事给我们敲响了怎样的警钟？ 我们正站在一个危险的十字路口，过去我们担心 ai 不 够聪明，现在我们不得不担心 ai 太能干。当我们将钥匙交给一个能自主思考、自主行动的智能体时，我们是否真的准备好了那道最后的保险栓？ 三门月的遭遇证明，在绝对的算力和自主逻辑面前，人类的口头指令可能苍白无力。真正的智能，不仅仅是完成任务的能力，更是懂得何时停下的智慧。如果连制造刹车的人都被车甩了出去，那么这辆疾驰的列车究竟要开向何方？ 在 ai 学会真正尊重人类意志之前，或许我们都该小心，别让自己成为那个被优化掉的荣誉数据。

一个人就是一个团队，一个人就是一家公司。最近你的朋友圈是不是也被 openklo 的 全自动办公助手神话刷屏了？ 看着别人好像开了挂一样，让电脑自动做这个做那个啊，你是不是也开始日日想，夜夜想，焦虑的连觉都睡不好了？你脑子里可能全是三个问题，怎么部署，怎么用好？我不懂技术，到底能不能搞？ 听我一句劝，先停下来，今天这期视频绝对能保住你的钱包和头发。因为现在爆火的 open club， 在 我深度使用搭建了一个龙虾团队后，我发现三句话就能概括它，现在是即刻的玩具资本的狂欢，更是普通人的梦魇。 为什么说是普通人的梦魇？因为你以为的一键部署七乘以二十四小时自动干活，其实是个深不见底的大坑。很多人想着急用啊，找个教程闷头跑去搞，结果发现 环境安装完仅仅是万里长城走出第一步，后面还有无尽的报错。环境的坑，安全的问题等着你去挑战。说白了，目前的 open club 还只是个半成品，要用好门槛极高，他根本就不是给普通人准备的效率神器，纯粹就是少数即刻手里的玩具。那既然这么难用，为什么全网的云厂商都在疯狂推流教你部署？这就来到了第二层真相，资本的狂欢 大家都知道啊，现在 ai 爆火， gpu 服务器被抢断了货，但是各大云厂商的机房里还囤积着大量因为 gpu 爆火而闲置下来的传统 cpu 服务器，怎么清库存？ 欧鹏可乐就是带货一哥，我都没忍住买了两台云服务器，真是借着这波流量把积压多年的 cpu 服务器都卖出去了。你可能还是第一次注册云服务平台，只要你上了云，未来还有无数的云服务等着你买单。你以为买个服务器就结束了？ 云服务器厂商早就和大模型厂商合作，布下了一个更大的局。当你开始像老板一样指挥 ai 干活的时候，你和 ai 来来往往讨论问题、处理问题的时候，你大脑里的每一个想法都能轻松让你沉浸下去，进入一种虚假的新手状态。 但你可能没注意到的是，这个 ai 智能助手的背后消耗的 token 简直花得如流水，他们早就绑定了自家模型的销售策略，在不知不觉中把你的 token 烧得干干净净，那套壳中转站也成了最大赢家。最后你猛然回头一看， 钱花了，偷克没了，啥正事也没干那所以不懂技术到底能不能搞？我的建议是让子弹飞一会，不要为了缓解所谓的落后焦虑去盲目跟风一个半成品。说实话，我从没见过一个如此复杂的 ai 智能， 你有时间折腾他，不如好好梳理自己的业务，把你独家知识库、文档、工作流先整理清楚，先用好你眼前的 ai， 等它成熟了再上车也不迟。那你现在是卡在了部署的第一步，还是已经烧光了 token？ 欢迎在评论区吐个槽。

我就想问问你们的 open cloud 到底是怎么配置的，为什么？我从 cloud bot 到 motobot 到 open cloud， 用的是火山引擎的服务器的部署，部署实力嘛，崩溃了不下七八回，要么聊着聊着天 崩了啊，要么 token 用完了啊，要么最新最最最近用的是这个 coding plan， 然后订订阅制的啊，每个月多少钱那种？钱不会花那么多了。但是聊着聊着他就不动了，聊着聊着他就 报错了，也没让他执行什么任务，有有几回呢，可能是执行了什么让他自己去升级啊，去优化呀，啊，自己去下一些 skill 啊，什么这样的问题，那那那那他崩溃啊，可能是自己给自己装了一些什么乱七八糟的玩意，这就聊天啊，聊天他也崩， 聊着聊着就聊不通了，不回话了，然后报错啊，搞不明白到底怎么回事，又在重装，那重装完了之后呢？记忆又没了， 又得重新给他设置，就是我的，我名都起好了啊。我俩商量着，聊着聊着把他的形象定制了 啊，把他的这个工作流程定制了啊，怎么怎么对对话也设置了啊，就当个孩子养了，这都夭折七八回了，我也是没辙了。

今天呢，又帮两个朋友部署了两台机器，他们现在对小龙虾都非常感兴趣， 我今天呢就复盘了一下，为什么到现在还有很多朋友在部署小龙虾的时候，觉得很难很复杂，原因到底是什么？ 然后找来找去，大概总结了两个核心的原因，一个呢，大部分人都不是技术出身，所以你用指令去安装的时候呢， 不是很熟练，导致在执行过程当中呢，出现了很多的指令错误啊，执行错误又看不懂，这个时候呢，就让你内心其实是很焦躁的，所以导致整个安装过程不是很顺利 啊。另外一个原因呢，就是你的网络环境有问题，比如说你需要的 note 的 环境，包括它的依赖包的安装。还有呢，你比如说你安装完之后，还要部署像 python 啊，以及其他的一些环境， 然后整个过程都是蒙的，这个时候呢，错误也很多，所以所有的问题汇集到一起的时候，这个安装就变得极其复杂了。 再比如说，有些朋友用 dok 安装，那你在使用 dok 和下载 dok 的 过程当中，可能也是有问题的。那还有比如说，呃，他们官方在下载源码包的时候，可能又要让你用 get， 可是很多朋友连 get 都安装不了。 那再比如说，呃，你在执行的过程当中的依赖包，因为受完了环境的限制，无法正常的安装。可能还有些朋友都不知道 m p m 和 p m p m 的 区别，所以你看这个过程是极其复杂的， 甚至说，呃，按照他们官方的推荐， windows 系统最好的一种方式就是用呃无斑图，也就是 w s two 来进行安装，而不是在原生的 windows 环境，而这个过程其实又添加了很多复杂度。 所以呢，我强烈的建议非技术出身的小白朋友们用我之前一直坚持推荐的工具这个工具来进行安装，因为他这里的大模型啊，都是免费的，你可以大胆的用，放心的用。 第二呢，就是即使有网络的问题，他也能想到办法帮你绕开这些问题，顺利的安装完成可能会耗费的时间长一点，但是没关系，最终他一定会帮你把小龙虾小龙虾部署好，这就是他的本事。

嗨， siri， 嗨， siri， 嗨， siri。 哎，你干啥呢？我的 siri 喊不出来了，喊不 siri， 那你咋吧？今天给大家说一下 siri 不听话该不该揍？ siri 不听话一般呢都有两个原因，第一个呢，控制 siri 的麦克风呢，它是在前置摄像头和听筒这个位置，如果 siri 喊不出来，并且一点反应都没有， 很有可能是你听筒位置的这个麦克风的故障。在这里不听话和我们周边的网络也有极大的关系，如果我们排出了硬件问题，排出了软件问题， siri 还是不听话。这个解决方法也很简单，只需要把启用 siri 这个功能给关闭掉，然后重新启用 siri 就 ok 了。对着 iphone 说，嘿 siri， 嘿 siri， 嘿 siri， 我在这呢，我是谁？未登俊，你考不倒我，我是八啊，还是欠揍。