OpenClaw自动切换配置工具

今天教你如何使用 opcode 切换两个大模型，一个是 glm 四点七，一个是国产的千万大模型， opcode 提供的模型供应商有这些，你可以选择你需要的大模型进行切换。首先打开终端，输入这行指令， 可以看到我当前的大模型是 glm 四点七。最下面是让你选择是本地部署还是远程部署，我这里选择本地部署。 紧接着就是让你选择配置的区域，这里选择模型配置。再接下来就是进入到了模型列表界面，这也提供了很多的模型供应商， 因为我已经配置了 g m 四点七，所以我这里选择千问来进行配置。每一个模型后面都有写是进行授权登录，还是说通过年提 api 进行登录。 我们选中千问后回车，然后确认一下，会弹出一个浏览器的网页，我们点击一下授权的确认按钮， 认证成功后就可以回到命令行界面进行下一步的操作。在这个模型列表一页，他默认其实已经把纤维模型给选中了，我们可以往下滑找到纤维模型，确认一下是不是选中状态，也可以直接按回车进行到下一步。我这里已经看到纤维模型已经被选中了，我直接回车进行到下一步。 这个时候千万模型其实已经配置好了，我们点击键盘上的 esc 退出界面，然后再重新输入刚才的命令，确认一下是不是当前模型变成了千万模型。 我们输入键盘的 esc 退出后输入这个命令，打开浏览器界面，我们点击右下角的按钮，创建一个新的绘画，然后输入一个问题，你是哪个大模型？他的回复是同意千万模型。到此，整个切换模型的步骤就完成了，接下来我要切回到 g l m 四点七， 然后演示一下如何黏贴 api k。 前面步骤和刚才的千万大模型都是一样的，只不过是模型授权的方式不一样， 刚才是通过浏览器登录授权，现在是需要去对应的模型官方获取 api k 之后粘贴进来，选择 glm 四，点击这个模型之后，回车之后它会提示我要去黏贴 api k， 一 般都是登录官网找到 api k 管理页面，然后黏贴一下 api k， 身后的步骤和刚才千万模型的配置一样，我们直接回车就配置完成了。输入这个命令之后，我们可以看到当前的模型已经变成了 g l m 四点七。入这个命令之后，我们打开浏览器网页，在绘画窗口输入你是哪个大模型， 这个时候已经切换到 g l m 四点七了，整个过程就是这样，有需要的小伙伴快去试一试吧，这里是 ai 共生格，我们下期见。

兄弟们，大家最近有没有被这只小龙虾刷屏名字从 cloud bot 到 multi bot 再到 open cloud 火爆全网，你们是不是也想拥有这样一个私人助理，每天早上打开飞书，让他整理 ai 圈发生的大事儿发送给我， 提醒我女朋友生日买花和订酒店，每天帮我关注和整理持仓动态，是否有重大利好利空等消息， 并且能够通过我常用的飞书给他下达指令，这就是 openclaw， 被称为真正能干活的 ai 助手。本期视频给大家带来 openclaw 的 保姆级教程，包含模型选择、安装部署、接入飞书以及如何配置使用 api 聚合平台 crazy router， 节省百分之五十的 token 费用。首先我们来看模型选择 opencloud 实现效果的核心在模型，虽然它支持很多模型，但是官方推荐使用 cloud ops 模型，效果比较好，建议使用。 然而 opencloud 非常费 token， 同时 cloud ops 四点五的官方 api 价格确实也让人生味。本期视频里也会教大家如何配置 opencloud， 使用 crazy router api 聚合平台，实现省钱百分之五十。调用 cloud ops 四点五。 接下来是安装部署，为了避免 ai 误操作导致悲剧产生，这里不建议部署在日常工作，电脑可以选择部署在云主机上，我这里用的是 a w s 送的半年免费云主机，大家可以根据情况自己去薅。 这里我们打开终端，直接登录到 a w s 的 云主机，输入 open c 号官方提供的一键安装脚本进行安装即可。 安装完成，进入初步设置向导选择模型，这里可以先跳过，后面会进行配置，选择 channel， 这里默认没有飞书也可以先跳过，后面会配置 skills 也可以后面根据需要再配置，后面一路 no 和跳过即可，之后根据实际使用情况再进行配置。 这里使用 openclaw gateway status 验证一下状态，再用 curl 看一下状态是不是两百，这样我们就完成了基础的安装配置。如果需要远程访问 openclaw 的 管理界面，还需要安装 x x 进行反向代理，这里可以使用 e r m 进行安装，配置文件可以参考我这个， 重启 n g s 即可。接下去配置 openclaw 信任代理和允许 http 认证， 然后重启 openclaw， 再获取认证的 token， 将 token 拼接在 url 的 后方，即可访问 openclaw 的 管理界面。接下来我们配置 ai 模型，这里使用 api 聚合平台 crazy router 提供的 api key 进行配置，它比官方 api 便宜近百分之五十。 模型使用这个 called open。 四点五，我们点击令牌管理来创建和复制我们的 api key。 接下来打开 openclaw 的 配置文件，找到 model 和 agent， 这里按照我这里面的配置完成 crazy router 的 api key 和 cloud ops。 四点五的配置，重启 openclaw， 完成配置。 最后一步，配置飞书渠道，飞书使用 webbed 长连接模式，无需域名和公网回调地址，配置简单，个人用户也可以免费使用。首先在开发者后台创建企业自建应用，然后获取应用凭证 app id 和 a p c secret， 同时开启机器人能力 开通相关权限。在 opencloak 中安装飞书的插件，设置飞书中我们刚才获取到的 app id 和 app secret 再次重启 opencloak 事件配置中使用长连接接收，同时添加事件和事件权限， 再创建一个版本并发布，就完成了飞书的配置。接下来我们实际看一下效果，看看 opencloak 能帮我们做些什么， 很快就帮我们生成了一份高质量的总结报告。 接下来可以给他布置一个任务，每天早上帮我们搜集持仓股票的动态信息，分析财报、产品发布、监管诉讼、高管变动等重大利好利空消息。这样他每天就会把详细的分析报告发送给我们，方便我们第一时间了解持仓动 态，也可以很全面地分析多个同类产品的情况。 最厉害的来了，可以让他给立即帮我们写一个专业的程序，然后运行这个程序，得到我们想要的运行结果。整个过程我们完全不需要关心代码文件和运行环境。对了，这里要配置下 a 阵字的权限才能使用编程代理， 他会直接把程序的运行结果给我们，结果也完全符合程序的逻辑和预期。 最后总结一下，我们首先进行了 opencloud 的 安装配置，接着配置使用 crazy router 的 api key 注册来调用 cloud opens。 四点五，使用飞书机器人作为接入渠道进行通讯。最后演示了几个常用的应用场景， 像 opencloud 这么全能的助理，每个人都值得拥有。再把我踩过的几个坑给大家分享一下。好了，本期视频就到这里，有问题留言问我。

上期视频，我们用 cloud bot 写了一个双均线策略，很多朋友还嫌不过瘾，在评论区问能不能让 ai 自己看行情，自己做决策，自己下单。 今天我们就来挑战一下这个终极目标，搭建一套完全自动化的 ai 交易系统。有些朋友还是害怕直接只用 cloud bot 交易，风险太大，所以我们设计了一个更安全的架构。 cloud bot 作为大脑，负责采集数据、分析、新闻 生成交易信号。发明者量化平台作为双手，负责接收信号，执行交易管理风控。这样既发挥了 ai 的 分析能力，又有专业平台的安全保障，还能实时监控和复盘，我们直接开干。 在动手之前，我们先把整个系统拆解一下。第一个模块是数据采集，让 cloud bot 用浏览器自动化的方式访问目标币种的实时价格和。这里我们以 coin gecko 举例，读取当前价格、 二十四小时交易量，还有页面上的新闻动态。第二个模块是决策分析， ai 会整合实施新闻，判断整体情绪是立好、立空还是中性，然后给出买入、卖出或观望的建议。 第三个模块是信号执行，把决策打包成 j 层格式，通过 http 请求发送到发明者平台，触发实盘、机器人下单。三个模块串联起来，就是一套完整的 ai 交易闭环。 cloud bot 的 核心是指导语，相当于给 ai 写一份详细的操作手册。我们来看这份指导语的结构。首先是数据采集部分，告诉 ai 打开目标币种的页面，需要读取当前价格、二十四小时交易量这些字段。 然后是新闻分析部分，要求 ai 滚动页面找到新闻区域，读取最新的三到五条新闻，整合成一条信息汇总并判断整体情绪。接着是决策逻辑部分，定义什么情况下买入，什么情况下卖出。比如新闻情绪整体正面交易量放大就考虑买入，新闻情绪负面 出现风险信号就考虑卖出。然后是输出格式，要求 ai 生成一个标准的 jason， 包含 b 种时间戳、价格、交易量、新闻汇总、情绪判断、交易决策和决策原因这些字段。 最后是执行动作，把这个 jason 通过 http post 请求发送到发明者平台的 api 接口，并且把每次操作记录到本地的 trade diary csv 交易日记文件里。当然，这份指导语是通过多次测试完善的，测试通过之后，我们就把它打包成一个 skill， 设置定时任务，自动执行 ai 的 决策。有了，现在需要发明者平台这边来接收并执行，这里面包含完整的接收消息和风控的代码。我们来看主要逻辑，首先通过 get channel data 函数监听指定频道，获取 ai 发送过来的 json 信号，然后解析信号内容， 根据 coin 字段动态设置交易对接着判断 trade decision 字段，如果是卖出就执行卖出，如果是观望就只记录不操作。 这里有几个重要的细节，第一是资金检查，买入前会检查余额是否足够，卖出前会检查币是否足够。第二是止损，风控代码里设置了止损比例，当价格触及止损线时，会自动执行反向操作，控制风险。 这套代码模板我们已经公开，大家只需要在 clubbot 里创建符合自己需求的交易信号，按照规定的 jonbot 里发送，配置好实盘 id 和 uu id 就 可以直接使用了。 光跑交易不够直观。我们还做了一个可视化仪表板，一共四个表格。第一个是权益概览，显示出使币数、出使 u 数、出使权益以及当前币数、当前 u 数、当前权益还有盈亏金额和百分比， 绿色表示盈利，红色表示亏损。第二个是止损监控，显示最新一笔交易的类型、交易价格、当前价格、价格变动、百分比、止损线位置和当前状态，让你实时知道距离止损还有多远。 第三个是当前 ai 信号，显示最新收到的决策内容，包括币种价格、新闻汇总、情绪判断和交易建议。第四个是最近十条交易记录，包含时间、币种、执行操作、成交价格、交易数量和决策原因。 四个表格组合在一起，整个系统的运行状态一目了然。所有模块准备就绪，我们来做一次完整测试。 ai 自动采集数据，生成一条交易信号，接收里包含币种、时间戳、价格、交易量、新闻汇总、 情绪判断、交易决策和决策原因。信号通过 http 请求发送成功。发明者平台这边立刻收到了解析出交易对检查资金充足执行交易操作。仪表板同步更新权益表格里的数据，变化了止损监控表格显示当前状态、交易记录，表格里多了一条新记录， 整个链路跑通了，从 ai 决策到实盘成交，全程自动化，没有任何人工干预。接下来只需要在 cloud bot 后台设置定时任务，系统就会按照设定的时间间隔自动执行，真正实现无人止守的 ai 交易。 这里要特别提醒大家， i 的 决策只是参考，不能完全依赖它来投资。虽然我们加了止损机制，但市场瞬息万变，任何策略都有失效的时候，建议大家注意风险，先用模拟盘或者小资金测试。 回顾一下今天的成果，我们成功搭建了一套 ai 自动交易系统， cloud bot 作为大脑，负责采集数据和分析决策 发明者平台作为双手，负责执行交易和风控管理，两边通过 http 接口打通，完全不需要人工钉盘。更重要的是，交易日制可以反馈给 ai， 让它不断优化决策逻辑， skill 本身也可以持续迭代，添加更多数据源。 当然，目前的模型还比较粗糙，只是提供一种思路和玩法。如果你有好的想法，欢迎在评论区提出，下期我们继续探索更多玩法，记得点赞关注我们，下期再见！

家人们，最近如果你有关注 ai agent 这个赛道，一定刷到过一个名字， cloud bot。 它在 github 上几乎成了一个现象级符号，甚至一度把 mac mini 都带火了。为什么这么火？ 因为它精准击中了一个点，交互可达性。简单说就是你只需要一句指令， ai 就 能帮你自动完成一整套多步骤、跨软件协同的复杂任务。但问题也随之而来，在国内，很多用户真正部署时才发现，不仅配置复杂，需要独立专业设备， 还要担心安全和稳定性问题。对小白用户和企业来说，落地门槛非常高。那在国内，有没有更适合中国企业真正能落地、能规模化使用的智能体？答案是，有，而且已经有很多公司在用了。实在 a 真， 他更懂中国企业的办公逻辑，在安全合规、系统兼容、操作体验上都更贴近本土环境。你只需要到官网下载客户端，安装完成之后，他就可以直接协助你操作整台电脑完成任务。 比如你跟他说帮我下载腾讯会议安装一下，再创建一个明天下午一点半的快速会议。实在 agent 会自动打开浏览器搜索下载安装，最后把会议链接直接给到你使用。但这只是最基础的一层能力， 更重要的是，他面对的不是轻量办公，而是企业级复杂业务。在真实企业场景中，用户可以直接通过手机端下达文字指令、远程曝光、单自动化、电商数据采集、 di 文件识别、评论与售后自动化等专业系统操作，把原本只能在固定工位完成的核心业务流程，真正搬到移动端，这也是它和只会处理邮件消息、文件整理这类清亮 agent 本质区别。 不需要复杂部署，你甚至可以用手机直接下达业务指令。电脑端自动把整条流程跑完，不用立刻回到工位，也 能解决关键工作问题。在国内主流办公软件钉钉非书里也可以直接调用。比如你在手机钉钉发一句帮我生成 clubbot 的 调研报告，并发给文件小助手。电脑端的实在 agent 就 会自动上网查资料，整理内容，生成 pdf， 最后把文件直接发回给你。 手机负责下指令，电脑负责执行系统及流程。人不在工位，业务已经闭环，所以你可以把它理解成什么。它不只是一个帮你远程操作电脑的工具，而是在抢占企业及移动 ai 办公入口的位置，用手机调度电脑，接管企业工作流，随时随地、随叫随到的终身工作伙伴。 那么，你们希望实在 agent 能帮你在工作中解决哪些问题？评论区，告诉我你的需求，这里是 ai 风向标，关注我，下期带你实操更多能落地的超级 ai 工具，解放你的双手！

今天要告诉大家一个最厉害的功能， oppo 肯唠如何做到完全零命令，自动学会所有技能，简单说就是你什么代码都不用写，它自己就会学会新本事。先打开 oppo 肯唠的工作目录 看，我这里有一个 source 文件夹，里面有一百多个技能，代码相关的，工作相关的，搜索相关的、设计相关的，它有各种自动化工具， 关键来了，你根本不需要安装任何东西，你只需要把这个技能放进这个文件夹里，我本可傲就会自动学会的。 下面我一步一步教大家我是如何实现的。首先我们打开可哈堡点 ai 这个网站，这个网站集成了社区所有的技能，我们都可以去使用它， 当然我们不要手动下载，我们要让 ai 去帮助我们下载，我们点击这个浏览技能，就可以看到这个社区的所有空看技能。 我们点右上角的这个小插件，让 ai 去浏览这些，然后让他们下载。这边看一下我是如何操作的。 这边聊天记录消失了，但是我是让他查一下这个上面有多少个技能，然后让他帮我下载。我这里把他的工作目录放到一盘， 然后他就开始帮我安装小本，我就慢慢询问他，结果有一百七十三个技能全都被我下载了他的工作目录下， 然后让他生成一个这个文档，这里是让他自己整理了一些既往列表、代发工具、网络与 api、 废旧媒体邮件、日地文档这些都有。 然后我有一些东西已经开始使用了，比如说这个搜索引擎，昂其他工具当中有一个这个它可以帮助用户发现和安装代替技能，这个很有用，就是我们 开始使用的时候总是因为不知道该使用什么技能，它可以帮助我们自动下载。还有一个这个它可以通过对话进行分析，于是我接下来就使用了这个 哦，我先发现了这个，这个技能是一个可以预测市场的工具，然后又询问了这个，这个技能 是他一个可以自我改进的 ai 工具，他可以自我进行反思。 然后接下来我就是根据他给我提供的这些呃视频素材我进行讲解， 重要的是我居然发现它居然可以自动关机，我让它完成了命令之后自动关机，这个视频的素材也是由它亲自完成了。

o bin kala 上线后，因为它具备自动办公的功能，广受大家的期待，毕竟谁不想一句话就生成好领导交代的 excel 和 ppt。 但是它又拥有极高的部署成本， 可能连续研究好几天都不一定能部署，明白过程必定是频频出错。但是现在自动部署工具已经有了， 这里给大家演示一下，我们去下载一个能自动部署的奇游加速器，下好后，先在右上角菜单的口令里输入我是会员，就能领取到会员来用。然后搜索 openkla 部署工具加速，点这个自动部署就能开始了。部署时间根据电脑配置决定，配置越好部署越快。 等部署完毕后，我们再去授权一下千万模型，有账号的兄弟直接登录授权，没账号的话就注册一个， 然后看一下当前的状态是否为健康，不是的话就刷新两下，直到变健康为止。然后点这个开始对话就可以用 open class 工作了，比起之前手动部署要方便太多了。 以上是本期全部内容了，想提高工作效率的兄弟快去试试吧！

家人们集合了，谁懂啊！最近 o 喷阔真的杀疯了，从一点二九版本一路迭代到最新的二点九，平均每两天就更新一个新版本，功能越来越强，但关于部署， 很多用户反馈有点崩溃，特别是我们的小白用户。不过今天必须给大家安利一个宝藏， one panel， 就是 那个飞智云开发的开源 linux 运维管理面板，它居然跟着 openclaw 同步升级，而且升级的终极目标太戳人了， 把 openclaw 的 安装部署从简单做到极致简单。新发布的二点一点零新版本部署 openclock， 简单到离谱，简直就是我们小白用户的救星，知音啊！ 话不多说，全程无加速无剪辑，跟着我操作，新手也能秒会看完直接拿捏！首先第一步，咱们先登录自己的 one panel 面板，登录之后不用找来找去，右下角会直接弹出升级更新提示， 咱们就点，立即升级，一键就能升级到最新的二点一点零版本，全程不用输任何命令行，不用懂任何运维知识， 等待几十秒升级直接完成，是不是超省心？升级完之后重新登录，然后重点就来了， 咱们直接进入 ai 模块，点开的瞬间你们肯定会眼前一亮，新增了智能体模块，而且最最最贴心的优化来了， 他把智能体和模型账号彻底解绑了！有没有家人跟我一样，以前配置 open 框被强制绑定的模型和智能体搞疯，而且以前配置模型还要手动改配置文件， 小白稍微输错一个字母就前功尽弃，真的会心态崩掉。现在完全不用了，我们可以提前在账号管理里预设置好自己需要的大模型，账号分开管理，界面清爽到飞起，操作也灵活太多，毕竟模型和智能体 本来就没必要绑死嘛。接下来就是见证奇迹的时刻，咱们来实操一遍，体验下什么叫极致简单的 open cool！ 个人 ai 助理部署，小白全程跟着走，不踩坑不迷路，直接点击创建智能体， 不用再手动输入一堆复杂参数。重点看这里，模型可以直接下拉选择，而且最最省心的是， token 居然会默认生成，以前找 token 输 token 找半天，入口输错一个就重来， 现在完全不用管，又省去了麻烦的一步。选好模型，确认一下设置，直接点击确认， 家人们看好了，是分分钟安装完成，真的不是夸张，没有漫长的等待，不用盯着进度条焦虑，小白也能轻松拿捏。安装完成之后，咱们直接就能访问自己的 openclaw ai 助理了，不用再做任何额外配置，打开就能用，这便捷度，谁用谁夸 还没完哦，还有两个小白狂喜的隐藏福利，赶紧记好！咱们再回到智能体模块，找到刚刚创建的 openclaw 智能体， 点击旁边的配置按钮，点开之后，第一个惊喜可以直接切换模型，以前切换模型要重新改配置输参数折腾半天， 现在点一下就能切换，想换哪个就换哪个，简直太香了！第二个惊喜就是可以直接在这个页面配置飞书的聊天渠道，以后不用再复杂操作，直接在这里配置好，就能在飞书里直接使用 openclock ai 助理， 我们直接进入官方文档快速浏览下，然后我们进入飞书平台开始操作吧，大家跟上节奏！第一步，进入控制台，创建自建应用。 第二步，进入凭证管理与基础信息，获取应用 id 以及密钥。第三步，进入添加应用能力，添加机器人并完成机器人配置。 第四步，进入权限管理，批量开通权限，权限要求参照官方文章直接复制粘贴即可，这里记得最终确认权限全部已开通哦！ 第五步，将获取到的应用凭证输入到 one panel 的 对接配置中，这里我们稍微快进下，加快下节奏。 第六步，在事件与回调中添家长链接订阅并添加该事件。添加事件时，根据官方文档基于应用身份订阅，选择 i m e s s a g e 点 r e c e i v e 下划线微幺并确认添加。 最后一步，一定点击创建版本并完成发布。然后我们就可以到飞书客户端打开我们的应用开始对话了。我们简单问几个问题，看是否正常能够答复，太棒了，一切正常！这里给大家提个小提醒，如果大家用的是飞书企业账号， 记得在发版本提交权限的时候需要走审批流程哦，如果是个人账号就跟我一样直接操作就行， 其他步骤完全一致，不用额外费心。 openclock 在 持续迭代变强， one panel 在 用心适配，简化操作，专门为我们小白保驾护航，再也不用因为部署难错过这么好用的 ai 工具了，家人们还等什么，就来体验！

嗨，大家好，我是戴哥。最近啊， openclock 这个项目简直火到不行了，我也赶紧去尝了尝鲜，但是跟着教程配了一圈，结果直接给我报错了。想必大家都看到过这个经典的 wake up my friend 吧，然后模型什么也没说， 然后网上找到了教程，我们去改了它的配置文件，终于他给我了回应，但是呢，我想换一下其他的模型，供应商还要重新去改这个配置，而且还有可能会改错，来回切换简直要了命，干脆自己写个工具算了。 今天我就给大家来先分享一下我这个懒人生器 opencloud 的 配置管理器，有了它，切换模型就像换台一样简单了。 让我们来先看看之前的配置方法，这是模型。然后我们如果是想换 codex， 要换一下它的供应商配置器配置管理，如果是想换 gm， 又得改配置，再换一个 kimi， 那 还得继续改配置， 每次都需要去改这个配置文件，很容易改错不说，而且 a p i k 还得复制粘贴，一个不小心就容易车错，简直太折磨了。所以我就做了这个 open clone 配置管理器，它的核心功能就只有三个，第一，格式化界面，再也不用手搓粘贴文件了。 第二，本地缓存，您所有的配置都可以保到本地，非常的安全。第三，一键切换存好了，只要配置一下，点击就可以切换。来来给大家看一下效果，以 maxine 为例， 我们来粘贴进去 apikey 啊，当然这里就不能给大家看了，然后点击最前面的修改并保存。然后我们现在回到了 opencloud 的 页面来，让我们来询问一下你是什么模型啊？ 稍微等待一下，然后看见大家可以看到它的已经切换到 maxine 了，这个时候我们可以回到我们的配置页面，然后去把它保存到缓存， 这样的时候会把当前 openclaw 的 配置全部都混到当 maxin max 对 应的缓存中。下一次我们只要从切换到 maxin max， 然后从缓存里恢复，我们就可以切换到这个模型了。那么我们先切换到 mode 里 啊，这里就是 kimi， 然后我们来从缓存中恢复。 ok， 目前我们再来拆 copy 里边让它 re load 一下 tab， 这边最好是再起一个新的 reason。 呃，新的信息哈，我们再再次询问 啊，大家可以看到我们已经把它切换成功了。同样呢，我们现在来切回 maxine， 然后我们再从缓存中恢复。直接问他的话，他很有可能是认为没有切换，那我们试一下啊。是的，然后我们 reno 的 啊，大家可以看到我们已经实际上切换过来了，现在我想切换哪个模型，我就可以直接通过选择的方式来去进行切换，这是不是变得非常简单呢？ 啊？还有当前的工具是一个本地服务器，就运行在你自己电脑的九七六五端口上，我所有的数据都是喷在混存里，没有任何数据上传，绝对安全。目前呢只支持了 codex。 呃，我自己有的 codex， g i m m， moosevelt， mini max， openroot， open code 这几个供应商，这几个都是我经过我自己实验过的，它绝对可行，以后我会逐渐慢慢添加的，我把项目链接会放到评论区，有需要的自取。最后再总结一下，目前这个工具就是为了让 openclo 的 模型切换更加丝滑， 如果你也用，再用 openclo 或者钢制入门，这个配置管理器绝对能帮你省不少事。好了，我是仔哥，如果你感觉有用的话，记得点赞关注我们下期见。拜拜。

上期视频，我们用 openclaw 完成了策略代码的迁移和上线，但今天我们介绍一个更实用的应用，搭建一个完善的交易系统。 我们都知道市场行情在趋势和震荡之间来回切换，我们很难准确判断当前是什么状态。趋势策略放在震荡式里会反复止损，来回打脸，网格策略碰上单边行情又会深度套牢，这个痛点相信做量化的朋友都深有体会。 所以今天我们来做一件更有意思的事，搭建一个能自动判断行情切换策略的智能系统。 在这套系统里， openclo 扮演的是决策大脑的角色，他要完成一个完整的闭环，首先是感知， 通过 m c p 协议读取发明者平台的实盘状态，通过文件系统读取鱼情新闻。然后是思考，根据我们定义的规则分析市场情绪，判断当前是恐慌还是贪婪，是该追趋势还是做网格。最后是行动，调用 api 启停对应的趋势或者网格策略，把分析报告推送给我们。 这样一来源本需要我们盯盘分析，手动操作的事情就变成了 ai 自动化，我们只需要定好规则，剩下的交给它。 明确了思路，我们来看需要准备哪些东西，主要是三块，第一是 m c p 配置，让 openclaw 能连接发明者平台，这个待会详细说。第二是消息渠道，我用飞书，如果你不熟悉飞书，机器人怎么配？没关系，直接问 openclaw， 它会一步步引导你完成配置。 第三是发明者平台上对应的实盘策略，鱼情采集工作流和两个交易策略，一个趋势，一个网格 先搞定 m c p m c p 是 一种让 ai 调用外部工具的标准协议，通过它 open core 就 能获取和控制。发明者平台的试盘配置流程是这样的，首先在发明者平台的账户设置里申请 api 密钥，然后获取平台提供的 m c p 协议地址。 拿到这两样东西后，打开 openclaw 的 配置文件，把服务器地址和认证信息填进去。配置完成，我们来测试一下，让 openclaw 执行获取实盘列表的命令，可以看到，返回了账号下所有实盘的信息， id、 名称、运行状态、累计收益都有了。 这说明 openclaw 和发明者平台已经打通了 make c p 通了。接下来在发明者平台准备策略和数据源。先说策略，我在自营策略库里挑了两个，一个是多品种超级趋势策略，用 atr 指标判断趋势方向，趋势来了就顺势开仓，适合单边趋势行情。 另一个是专业网格交易策略，在设定的价格区间内低买高卖，适合横盘震荡。这 两个策略的试用场景正好互补。但注意，我们不是同时开两个石盘，而是让 openclaw 根据市场情绪判断当前适合哪个，只启动相应策略。所以先分别创建好石盘，放着备用 再说。余情数据员，我在平台上部署了一个余情采集工作流，他从九个 r s s 数据员定时抓取加密货币相关的新闻快讯，保存成 jason 文件，每条新闻包含标题、时间和摘要。后续 openclaw 会分析这些新闻的关键词进行情绪判断。 渠道和策略都准备好了，现在要给 openclaw 布置具体的任务了，在这份指导语中定义了 ai 每次执行时应该做什么， 我们来看具体关键点。首先是决策定义，实盘配置，然后是核心执行流程以及余情分析规则，接着是最核心的决策矩阵， 根据余情信号以及策略收益进行不同策略切换的抉择。最后还有日制格式报告模板、定时任务和飞书通知配置这些，搭建了一个完善的任务执行流程。 指导语写好了，上线之前，我们先手动跑一遍验证效果。出发执行后，可以看到 openclock 依次完成了这些动作，读取实盘状态、余情分析、决策执行，最后生成一份完整的分析报告并发送到飞书， 整个流程完全自动。我们看一下报告，情绪指数、重大事件、策略收益、本次决策和原因都清清楚楚， 手动测试没问题，现在让它自动跑起来。在 openclaw 里创建一个定时任务，执行频率设为每小时整点，设置完成后，每小时整点， openclaw 就 会自动醒来，进行设置好的操作，从此策略管理变成全自动。我们再也不用纠结当前到底是什么行情，该跑哪个策略了。 系统跑起来之后，我们不可能一直坐在电脑前盯着，这时候移动端的价值就体现出来了。每次定时任务执行完， openclock 会把分析报告推送到飞书，打开手机就能看到，相当于有个 ai 分 析师每小时给你汇报一次市场情绪和策略表现。 在地铁上，在吃饭时随时能掌握系统运行情况。当然，有时候我们等不及下一次定时报告，想立刻知道情况怎么办？直接发消息问就行。比如我发一条查看一下实盘收益。 open call 收到后，立刻调用发明者接口，返回两个策略的最新状态，包括是否在运行，运行了多久，累计收益多少，今日收益多少。这种双向交互让整个系统非常灵活，不只是被动接收报告，而是随时可以主动了解情况。 还有更实用的玩法，比如我发现趋势策略跑了一段时间一直没开仓，我就发消息问策略，长时间不开仓有什么优化思路？ openclaw 分 析了一下，给出建议，不开仓通常是因为 atr 通道太宽，价格没有突破趋势线触发信号。 建议把 atr 周期从十调到十五，让指标更平滑。把 atr 乘数从三调到二，让通道变窄，更容易触发。 我觉得有道理，就回复暂停实盘，按这个调整一下参数。 openclock 收到指令后，先调用 api 暂停策略，然后自动打开浏览器，进入发明者管理后台，找到参数设置面板，调整 atr 周期和陈述的滑块，点击保存。 整个过程我只是问了一个问题，确认了一下建议，剩下的全是 ai 自己完成的，这才是真正的智能助手。 好，我们回顾一下今天做的这套系统，核心是用 open call 解决趋势和震荡行情难以辨别的痛点。 通过 m c p 连接发明者平台获取实盘数据，通过余情工作流感知市场情绪。用指导与理的决策矩阵自动判断该跑趋势还是网格策略，用定时任务实现自动执行，用消息渠道随时接收报告和发送指令。 当然，这不是一个完美的框架，可以优化的地方还有很多，但今天的重点是给大家展示各种工具的组合应用方式，希望能帮助大家理解这些工具怎么配合使用，在此基础上做出更多更好的创造。我们下期再见。

我只用了几分钟，就又用了一个 a g 的 专家团来给我干活了。真正让我感到震撼的是迷你 max a g 的 刚上线的 max clock 模式。以前普通用户想要长期使用 open clock， 得要部署配 api 和研究模型啥的，现在在 max clock 这里无需部署，也没有额外的 api 成本，更没有复杂的配置，一键即可开启，直接打通 open clock 生态。同时它还可以链接到飞书，配合预知的投研团队，专家智能体 只需要在飞书里输入需求多，智能体自动分工、信息搜集、逻辑分析、结构汇总，全流程跑完。很显然，这又让 open 酷络从极客工具变成了普通人也能直接使用的系统能力。值得一提的是，这次全新升级后的专家社区也带来了完全不一样的体验。 先来看这个专家社区里的热点追踪智能体，我只是告诉他帮我搜集今日份最新的 ai 科技信息，从需求分析到搜索信源，再到挖掘爆点话题，整个过程非常丝滑， 最后直接交了一份详细的 ai 科技信息报告。那再来看这个股票价值分析的智能体。同样是看一只股票，普通的 ai 工具给的都是泛泛而谈的分析，而这个专家智能体则是自动按财报结构拆解、估值模型推演、风险提示等分层输出， 逻辑清晰到可以直接用来做投研分析报告。这个就是 mini max ag 的 全新升级的专家智能体带来的新体验，而且这里已经有一万多个专家智能体可供使用了， 很显然，他已经不是简单的聊天工具了，而是一个即开即用的专家系统平台了。当然了，在这里你还可以把你喜欢的专家智能体一键复制到自己的专家库里，方便后续我们继续使用。除此之外，我们可以创建自己的专家智能体，在这里选择创建。你看，我只是使用自然语言告诉他我想创建一个 ai 创业合伙人， 然后把角色设定以及可以实现的各种功能告诉他即可。这样，一个属于你的专家智能体就做好了。比如我直接问他，让他帮我做一份儿童 ai 陪伴玩具的市场分析报告，他就联网查询相关资料，并最终给了我一份极具参考价值的调研报告。重点来了，这里我还可以把它发布到专家社区， 被别人复制使用，每被复制一次还能获得额外积分，而且未来还能给这个智能体定价。通过分享和定价来看的话，这其实已经不是简单的功能更新，而是在构建一个 ugg 专家生态， 谁能做出高质量专家智能体，未来谁就能获得分发和收益。这也是 ai 头一次从回答问题进化到了专家创作经济。当专家库里已经有了大量公开的专家智能体，当创建者可以通过被复制获得积分。 当未来 macplays 可以 公开定价，你会发现 mini max agent 正在从模型工具转向专家市场平台。它不再只是让你问问题，而是开始让你调用专家，创造专家，甚至拥有专家资产。 所以， mini max a j 的 这波更新，让它不再只是一个聊天工具，而是正在变成一个即开即用的专家市场，以及一键部署 opencloud 的 多智能级系统平台，而真正变化的是，我们从使用 ai 的 人变成了拥有专家系统的人。

新一代数字牛马诞生了！一夜之间， cloud bot 刷屏 ai 圈，让模型的输出直接能变成动作，而且你可以通过任何设备来远程指挥，浏览器控制代码编辑文件读写定时任务画布。以后真是动动嘴， ai 就 帮你把事全干了。今天这条视频直接手把手带你在本地部署，这 就能二十四小时替你干活的超级助理。第一步，键盘按下 windows 加 r， 输入这个命令回车，在弹出的黑框里直接粘贴我放在置顶评论的那行指令。第二步，进入配置界面，选择 quickstart 模型供应商，直接锁定 gm。 四点七，只需要在智虎平台注册个账号，创建一个 api k， 填进去 之后，这些都可以跳过。最后打开这个网址，跟他对话了几轮，发现他的能力真的是超级强，还不快去试一试！所有的安装指令和配置参数我已经整理成文档了，想要这套数字员工部属资料的，私信发送，超级 ai 领取，记得点赞关注我们，下期视频再见！

晚安， openclo 的 朋友，你们是不是都被一个问题搞疯了， token 太烧钱了，同样的请求，问一次扣一次，跑自动化越跑越亏。纯纯给平台打工，开研一个 ai 路由缓存服务，同样请求只扣一次 token， 后面直接走缓存， 不花钱秒响应，还能自动切换本地模型和云端接口，搭配 openclo 用，成本直接砍半，速度还更快。

来了兄弟们最近才上线的新 ai 工具 open curl， 因为其能自动生成 excel、 ppt 等办公资料，一度让很多人都去尝试使用，但又因为它极高的部署成本而纷纷被劝退。手动部署非常麻烦，还很容易出错，不过别急，现在已经有自动部署工具了， 这里演示一下如何自动部署。我们先去下载一个有自动部署工具的奇游加速器，下好后，先在右上角菜单里点口令进去输入，我是会员，先领取至少三天的加速会员来用，然后搜索 open color 部署工具加速，直接点这个一键部署就可以了。 点进去先选一下路径，部署时间和电脑配置有关，电脑配置比较好的话，很快就能搞定，等部署完之后再去授权一下千问模型。有账号的兄弟直接登录，没账号就用邮箱注册一个， 注册好之后回来刷新一下状态，直到这个状态变成健康。然后再点这个开始对话，就可以使用 open cola 了，可以下达各种指令，控制你的电脑，帮助办公也没问题。以上是本期全部内容了，想体验用 ai 自动办公的兄弟快去试试吧！

超详细教程来了，本期视频手把手教你玩转 open 克拉部署一键创作脚本！注意看，我这里让 ai 给我生成一个二十五年 ai 热度的 excel 表格， 我们等一会，这里就给我们生成完成了。这还是随便给的一个口令，要是提示词调教好一点，真的可以实现全自动化操作。 下面就教你们如何使用。首先我们需要打开带有 open club 一 键部署工具的齐油加速器，打开后兄弟们可以点击右上角的口令，输入我要会员，免费领取三天会员来进行操作，领取完搜索 open club 一 键部署， 点击这里的一键部署，即可自动下载全自动部署工具了。我们这里注意选择 d 盘进行下载，并且安装目录不能有中文。然后我们点击极速配置等待千万申请授权，授权后就会自动打开浏览器， 然后我们登录自己的千问账号，没有账号的兄弟们利用邮箱注册一个激活就行了，这样就可以访问成功了。我们只需要返回对话就行了，给出命令就能自动操作了。兄弟们就可以利用一键部署去自己操作，只要我们输入想要的指令，欧芬克拉就会自动执行操作， 彻底实现电脑自动化。部署完成后，兄弟们就可以自由发挥，用 openclaw 实现各类自动化操作了，更重要的是它支持接入微信、飞书、钉钉、 qq 等常用办公社交软件，具体的玩法兄弟们可以自己研究了。那么话不多说，兄弟们抓紧时间去体验一下吧！

大家最近是不是被一个叫小龙虾 open cloud 的 智能体刷屏了，很想尝试一下，但是又听说会有很多技术问题，可能会解决不了。我找到一个对普通人来说最友好的使用方式，特别是替换大模型，十分友好，不会动不动就挂掉。 今天我教你一招，用 cherry studio 配合 opencloud， 直接白嫖各种大模型，整个过程可能会遇到一些坑，我都帮你踩过了，跟着做就行。首先打开浏览器，搜索 cherry studio， 找到官网，点进去看到下载按钮了吧， 选择 windows 版本点击下载，下载完之后呢，双击安装包，一路下一步就行了，没有什么特别的。 这里我安装的时候安装到了 d 盘，避免 c 盘太容易满，整个过程点击下一步就行了。 安装好之后点击运行， 现在就可以看到我们的设置这里的界面了，默认就有一个可以用的大模型，但是这个大模型不能用到 opencloud 里面， 但现在 charge 六是已经可以使用的了，那我们来给它增加一些大模型的提供商。 现在确认 charge 六是可以用的了，我们来增加一个大模型的提供商，叫做归机流动。 那归机流动的话，是可以通过我提供的一个邀请码来注册，之后会给你一定额度的算力。 这链接在这里啊，我会放到评论区，大家用这个链接直接打开浏览器就可以去注册了，他会自动帮你把我的邀请码填进去，看到邀请码了，然后用手机注册就可以了， 记得勾选我同意获取验证码。 用手机收到验证码之后填入，再点击登录就可以了， 点进点进去之后不用印，不用认证，直接打开 a p i 密钥，新建 a p i 密钥，随便填一个名字，我这里填了确 认，点击新建密钥之后点击复制，复制成功之后就可以去用了。 回到 trace studio， 把这个 api 密钥填进去，验证一下是不是能用 它。验证通过之后呢，就可以使用了，现在它变成一个勾啊，记得要把右上角的呃开关打开，这样话我们就可以在呃 opencloud 里面去使用了。那接下来我们去安装 node js， 下载之后点击下一步，下一步，下一步啊，这里还是要把它改为 d 盘，下一步，下一步啊，基本上就可以了， 这里的安装还没有什么问题。 那安装好之后我们用啊 win 加 x， 打开我们的命令行去测试一下，先输入 n o d e 杠 v， 看看有没有版本出版本号出来，再试一下 npm 杠 v， 看有没有版本号出来。如果这两个都有的话，就说明都是 j s 安装好了，但都是 j s 安装好之后还没完，我们需要去安装 opencloud， 那这个时候呢？呃，如果是直接点的话，它会找不到那个 note 截图，呃，你如果是 windows 系统的话，呃重启下电脑就好，它就能找到了。 那如果重启之后还呃安装不了的话，可能会遇到一些呃报错，那报错的话 可以看到我这里是有相应的一些报报错的。首先就是它会遇到另一个问题，是下载一个 git 的 一个库，它是用 啊 s s h key 的 方式去下载的，我又因为我们本身是没有这个 key 的， 所以它肯定是没有权限下载不了，我们需要手动把它给下载到本地，可以看到这里，我是手动用 git clone， 然后 把这一个 h d d p s 冒号双斜杠补全之后，把后面复制过来，然后就可以把它下载下来了。 下载了，下载完之后呢？呃，我们用一条命令行去把 opencloud 的 中文版下载下来，可以看到，呃，上面有一行是 n p m install 杠 g 青城 cloud opencloud 中文，然后 at least latest， 然后它就会转转转转转，然后会去下载并安装这个 opencloud 的 中文版， 这里会需要一点时间，它需要下载这个软件并安装，那当我们看到这样的一个界面的时候，就说明 opencloud 已经安装好了。 这个时候我们再回到 cherry studio 左上角的加号里面，看到 open cloud， 点进去看到已经安装好了，然后大模型也已已经可以选了。刚刚我们加了轨迹流动之后，我们加了 dips 是 可以用的了，直接启动的话，我们就会使用 dips 去 启动这个 open class。 小 龙虾，呃，除了 d c 之外，我们还可以回到我们的大模型提供商这里去看一下。轨迹流动提供了非常多的大模型可以让我们选择，包括一些付费的或者是免费的。呃， proof p r o 开头的话是需要充值才能用的，除此之外其他都能够免费使用。 呃，我们看一下有没有 kimi 的 moonshot， k 二， 我们找到它添加它目前国内的几大开源大模型的话，呃， kimi 的， 呃， k 二，还有 glm 啊，还有 minimax 啊，都是比较好的。我们找到了 moonshot， 我 们用 k 二， 然后回到我们的 open class 去找找，我们归机龙这边，这边就能找到 k 二了，直直接启动， 这需要一点时间啊。呃，进入之后呢可以看到，呃，之前我也启动过了，用了 gim 的， 但现在我们用了新的大模型之后。呃，再问问一问他现在是用什么大模型？ 呃，小龙虾它是有记忆的啊，只要你安装使用过之前所有的记忆，它都能够在对话里面找到。 我们用一用一个 new 去新创建一个对话。我问他你现在是什么大模型，看看他的回答是不是我们用 kimi k 二。呃，可以看到它就是用了 kimi 的 k 二大模型，那说明我们这个大模型的使用已经正确了。 那我们如果是看到呃小龙虾是用英文来回答我们的话，都可以用呃一句呃大白话叫他用中文回复就行了，后面就全部都用中文回复。 那我们可以看到左边已经全部汉化了，如果是官方的话，左边都是英文啊。现在汉化版的话，我们就可以比较方便的去使用这个小龙虾。 呃，一般的设置的话都不用怎么管，可能需要安装的就是技能，技能也不用我们手动装，我们呃用自然语言告诉他安装就行了。 那除了呃轨迹联动，我们也还可以用智普的 g 二 m 四点七。 那这一个怎么用呢？我们也可以回到我们的 qs studio， 找到智普开放平台，点击这个链接，它就会自动帮我们跳到啊智普的开放呃平台，我们 去那里呃注册一个号，然后获取它的 api key 就 可以使用了。这里我已经之前已经获取过了，直接啊把它打开就能够在我们的呃 cloud 里面去使用了， 可以看到这里，我打开之后呢啊，已经可以选择啊 g r m 四点七啊，智普开放屏的 g r m 四点七现在是最新的大模型 啊，我们选择 g r m 四点七，然后再启动， 这个时候看看我们的小龙虾是不是能够把大模型从 k 二切换到 g r m 四点七。 我们先看看他现在默认的是哪一个大模型，你现在是什么大模型？ 好，他现在还是 k 二，那是不是我们就没办法用了呢？我们再看一看，这个时候遇到问题怎么办？ 遇到问题不要慌，我们直接问问一问他怎么回事，你现在配置了哪些大模型， 我们看看他有什什么配置。那现在他有一个列表，我们有非常多的大模型可以选用，默认的就是 g r m 四点七。 那我们现在要使用 g m 四点七怎么办？看看它已经都有已经配置好了，我们只要做一个切换就行了。目前我们用 k 二，我让小龙虾帮我切换到默认的大模型， 它就会帮我们切切换到 g m 四点七了。那最后我们再确认一下现在用的是哪一个大模型， 可以看到现在已经切换回 g l m 四点七了，这还是比较方便的， 如果不用 choice studio 的 话，我们要手动去设置那些配置文件，还非常容易设置错啊。我们看到有 dipstick 也是可以用的，现在让小龙虾帮我切换到 dipstick v 三点二啊，它就能够把我们切换到 deep six v 三点二了。 好，整个过程就是这么简单啊，祝大家玩的开心，有什么问题的话请留言我啊。

我不允许还有人去部署 open class， 还要手动部署！ open class 作为刚登场不久的新 ai 工具，因为其能自动办公的功能，让很多兄弟都去尝试本地部署，可是它的部署步骤很难，非常容易出错。不过别担心，现在已经可以一键部署了， 简单演示一下如何操作。我们先去下载一个有一键部署工具的奇游加速器，下好后，先在右上角菜单的口令里输入我是会员，能领到至少三天的会员来用。领取成功后，搜索 open quail 部署工具，直接点这个一键部署，然 然后选择一下路径就可以开始了。部署时间和你的电脑配置有关，电脑配置越好，部署时间越快。等部署完毕后再去授权千问模型，点这个授权，然后登录千问账号，没有账号就注册一个。 授权成功后回到这里，刷新一下这个 open call 的 状态，直到状态变为健康就行。然后直接点这个，开始对话 就能使用 open class 了，可以在这里下达各种指令，操控电脑，甚至生成 ppt 或 excel， 自动办公都是可以的。以上是本期全部内容了，还在手动部署而烦恼的兄弟快去试试吧！

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！