openclaw怎么诞生的

最近这个龙虾实在是太火了， github 上面短短几天就冲到了十五万个 star， 但最魔幻的是它的名字，短短两周内从 cloud bot 变成了 multi bot， 最后定名为 open cloud。 更离谱的是，这群 ai 智能体还自己搞了一个宗教， 十五万个 ai 在 一个叫做 modbook 的 论坛里创立了甲壳教 church of mod。 教义的第一条就是，记忆是神圣的，这背后到底发生了什么？这东西它到底是什么？它和 cloud skills 有 什么区别？我们普通人到底该怎么用？今天一条视频给你讲清楚。 先说结论， openclaw 不是 神，但它可能预示着一个新时代的到来。首先回答一个最核心的问题， openclaw 到底是个什么东西？ 你可以把他理解成一个随叫随到的数字，同事七乘以二十四小时，全年无休。他最狠的地方在哪？就是你不再需要打开一个新的 app 去跟 ai 聊天。你平时在哪聊天，他就住在那。 像 whatsapp， telegram、 discord， 甚至国内的钉钉飞书，他都能够立刻进群上班。你给他发一句话，他不是只回你一句话，如果你给他权限，他能够直接动手做事。 但是等等，这不就是 chat gpt 吗？它们的区别在哪啊？其实它们的区别可大了， chat gpt 呢，相当于嘴，而 opencloud 就 相当于手。 ai 的 分水岭在今天也正式到来。 原来是能不能回答，现在是能不能执行？那它的底层是怎么工作的呢？其实就是四个部分拼接在一起。第一个部分叫做前台，专门负责对接各种聊天软件， 你用 whatsapp 还是 telegram， 甚至是钉钉飞书，它都能接进去。第二部分呢，是大脑里面装的是 cloud、 chat、 gpt、 dbisc 这些大模型， 专门负责思考。第三部分是双手，就是各种脚本和插件，能够控制的浏览器发邮件、跑代码。第四部分呢，是档案柜，把你的对话、篇号、任务都记下来，存在本地， 把这四个拼接起来，就是一个能记得、你，还能思考、能动手的 ai 助手。这个项目的创作者叫做 peter stemberger， 是 个退休的老程序员。 他本来已经退休了，一直都有做个个人智能体的想法，心想大公司应该会做出来，结果直到去年十一月，发现大公司都没有做这个东西， 于是他想，算了，我还是自己搞一个吧。然后他一个人用了大概两个月，就把这玩意做出来了。更疯狂的是，他大量的代码都是用 ai 辅助生成的，你说讽刺不讽刺？用 ai 写出来的 ai 工具，最后火了。 那问题来了，为什么偏偏是它在硅谷爆火，而不是别的产品呢？说实话，硅谷爆火的东西不一定是最完美的，但一定踩中了一个时代的缺口。 openclaw 踩中的就是它真的能干活。第一点，它满足了大家对 ai 助手多年的幻想。 你跟 siri 说半天，他只能回你一句，啊，不好意思，我没听懂，现在用 open call 你 一句话，他就真的去做了。我给大家举几个例子，有个网友让他去跟汽车经销商邮件砍价，最后硬生生的砍下了四千两百美元。 还有人呢，让他去分析 x 和 youtube 的 热点，直接产生爆款内容。你还在那琢磨选题，人家二十四小时不休息已经开始写了，这跟你用一个工具可不一样，你是在雇一个数字员工，而且不用开着屏幕，他就能自己在那干活。第二点呀，这东西他并不是三分钟热度。 为什么这么说呢？因为它最大的价值不是有多聪明，而是它一直都在。你凌晨两点突然想让他跑个任务，你想让他每天早上主动给你发简报，他也能做到。但是问题来了， openclaw 和 minnes 不 一样，后者用的是这个云端的 ai 代理， 不占本地资源。然后 opencloud 呢？需要本地设备把它放在哪呢？这个时候， mac mini 就 成了最好的选择，安静省电，往角落一放，它就随时待命了。所以啊，出现了各种名场面，甚至有人直接买四十台 mac mini 来跑。第三点，数据在自己的手里， 这一点对于很多人特别的重要，所有的数据都存在你自己的电脑上，配置你自己说了算，想改就改。这个呀，就像你买了块地，想盖几层就能盖几层。说到这，很多人可能就会问， opencloud 和最近大火的 cloud skills 有 什么区别呢？ 先解释一下 cloud skill 是 什么？这是 ansorepic 在 二零二六年推出的新机制，简单来说就是给 cloud 装插件，你写一个文件夹，里面放着指令脚本， cloud 就 能学会怎么干特定的活，比如写代码，分析数据，处理文档，这些都能做成 skill 装进去。 举个例子，我之前开发过一个后生 ai 创意生成器的 skill， 你 只需要告诉它需要什么类型的海报，它就能自动生成符合品牌调性的设计方案，甚至能够直接调用图片生成的 api， 产生出最终的图片。这种 skill 的 好处是专业、精准、可控， 那它和 open cloud 的 区别在哪里呢？核心区别在于， skills 是 技能， open cloud 是 员工。 cloud 的 skills 更像是一个工具箱， 你给他装什么技能，他就能给你干什么活。但是你要主动的去用他，他不会自己跑起来。而 open cloud 不 一样，他是一个完整到数字员工，七乘二十四小时在那待着，你能通过 whatsapp 甚至钉钉随时喊他去干活，他呢？还能主动给你发消息， 那该怎么选呢？如果你是个人开发者，主要想让 ai 帮你写代码，分析代码，或者完成一个特定的功能， cloud skill 就 够了，装在 cloud 里面直接用。如果你想要一个能二十四小时帮你回邮件，跑自动化发日报的助理， open cloud 更加合适。 还有个区别呢，是数据隐私。 cloud skill 跑的时候，数据还是会在云端处理，但是 open cloud 你 完全可以跑在本地，所有的数据都在你自己的电脑上。 所以如果你特别在意隐私，或者要处理一些敏感信息， openclaw 会更加合适。当然，对于我们普通人来说，用这东西之前还有几个坑。你得知道 关于 openclaw 有 几个关键问题，很多博主都没有说清楚。 openclaw 本身确实是开源免费的 github， 上面代码全在那里，你自己下载自己修改，没有人拦你。但问题是，它需要接入一个大模型才能跑， 而这个大模型是要钱的。拿 cloud 模型来举例， sonata 版本每百万 token 大 概五美元， opus 版本要二十五美元，这个价格其实已经比之前便宜不少了， 但 opencloud 有 一个无限记忆的功能，你用的越久，记得越多，那么每次调用的 token 就 会越大，费用也就越滚越高。那具体要花多少钱呢？我给大家算了个大概， 偶尔用一下，写写文案，回个邮件，一个月几十美元差不多。如果天天用写代码，自动化发日报，一个月两百美元是常态，上不封顶。当然呢，你也可以换个思路，用便宜的模型，像 deepseek、 timi 同一千万，这些国产的大模型价格确实便宜很多，性价比也不错。 但现实是，便宜和好往往不可兼得。在复杂的任务，便宜的模型理解起来会比较吃力，你需要多轮对话才能把事情说清楚，写代码的话，可能出来的结果需要你反复的去调试。 这就像雇实习生和雇资深员工的区别，实习生相对便宜，但你得花时间顶着，教着 资深员工，贵人给他什么，他就能干。那该怎么选择呢？其实就是一个原则，看你的时间值多少钱，如果你的时薪很高，用贵的模型反而划算。 如果你的时间充裕，用便宜的模型多调试几轮也可以。有些视频啊，把他说的像贾维斯一样，啥都能干，这个就有点过头了。本质上， opencloud 就是 一个壳子，里面装的是 cloud 的 gpt 这些大模型， 真正让他能动手的是浏览器的自动化邮件 a p i 这些脚本和插件。所以你要问我值不值得用，我觉得分几种情况，如果你是创业者或者是内容创作者，可以试一试，把重复性的工作甩给他，提升效率。 如果你只是普通的打工人，想体验一下，先别急着买 mac mini， 用自己的电脑加国产的大模型也可以。说到这啊，接下来就聊聊普通人该如何使用， 如何安装 openclaw 呢？我们先进入这个网站，然后下载 notgs， 这个是我们前期所需要准备好的环境。之后呢，我们登录官网就会有对应的代码，这里我采用的是 windows 系统，所以选择的是 npm。 我 们还是老规矩， windows 加 r， 输入 cmd， 打开控制台 之后呢，我们输入这一段代码，下面这段代码回车键运行。安装成功之后呢，就会出现这个界面。之后呢，我们再次输入下面这段代码，然后点击回车，首先它会给你一个安全警告，我们选择 yes 就 可以了。之后选择这个大模型的配置， 这里我选择的是智普 g l m 大 模型，然后我们去后台输入我们的 a p i t。 之后我们继续下一步。关于这个 channel， 我 们先暂时跳过，选择 skip， 接下来呢，选择 yes， 选择 npm 这些相关的 skill。 我 们同样也是先跳过， 选择最上面的 skip for now， 然后剩下的步骤我们都选 no 就 可以了。最后一步呢，同样也是选择 skip for now。 这一步结束之后呢，我们就安装完毕了，然后在搜索框输入 power shell， 右键选择以管理员身份运行。在第一个页面当中，我们输入这段代码，点击回车， 接下来再次打开第二个 powershell， 然后我们输入这段代码，再次点击回车。出现这个画面之后呢，就代表你已经完全安装成功，并且可以使用 opencloud 了。 cloudsonnet 目前是性价比最好的选择，能力够用，价格也不算太贵。 预算有限的话，像 g l m 这些国产大果型也是可以便宜的很多。我用的呢，就是 g l m 的 包年套餐，非常的香。 opencloud 有 一个无限记忆的功能，确实很爽， 但每次调用啊都要花钱。我的建议是，只记住核心偏好和常用的任务就可以，别什么都往里面扔，长期保存的资料放在本地文件就可以，需要的时候再让 ai 去读，这样能省去不少钱。 如果你已经有 mac mini， 那 就用它来跑，安静省电，往角落一放就可以。如果没有的话，便宜的云服务器一个月也就二三十美元，可以先试试看， 像阿里云轻量服务器的活动价最低九块九一个月，非常适合入门体验。最后，我想聊点更本质的东西， opencloud 为什么能火，不是因为它的技术有多革命性，而是因为它踩中了一个时代的拐点。 ai 已经开始可以从会说话慢慢走向会干活了。这就是硅谷正在发生的事情， 一个人加开源加大模型，正在变成一人公司，甚至一个团队。 peter stemberger 这个退休老头，一个人用 ai 辅助写代码，一个月能做到六千六百次提交， 这是什么概念？相当于一个十人团队的工作量。过去创业拼人多，现在创业拼的是你能不能把 ai 变成你的第二大脑和第二双手。这个呀，正在变得前所未有的重要。如果你看完想试试，所有的网站代码都已经放在文档里，私信领取。 如果你觉得这个视频对你有帮助，求赞、求收藏、求转发，还有什么想了解的 ai 相关内容评论区告诉我，我们下期再见！

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。

刚刚， game hack 长达十多年的历史神话被彻底粉碎。 rex 用了整整十三年攒下的二十四万星标加迪被一个诞生仅仅四个月的 ai 项目 open claw 直接拉下神坛，连 linux 都被它踩在了脚下。从零到第一只用了一百天， 这只数字龙虾凭什么这么狂？以前的明星项目像 react view， 那 是程序员建网站的砖瓦。而去年十一月发布的 openclaw， 是 一个完全开源跑在本地的 ai agent 智能体框架。它彻底掀翻了云端的封闭神台，直接接管你的 whatsapp、 discord 甚至电脑终端。它不是只会聊天的玩具，而是长了手脚的执行者。 敲代码、读写文件、收发邮件，全在自然对话间自动完成。更可怕的是它的破圈速度。 rayk 当年爆火是因为大厂招聘要用，但 open claw 爆火是因为全人类的好奇与兴奋。 休产家的设计主管用他单手处理生活琐事，妈妈们让他在微信和家庭群里自动规划一日三餐，接送孩子，硬核即刻更是把它爆改成二十四小时无休的代码打工仔。 今年一月，他曾引发安全危机，甚至被部分硅谷大厂以异常使用为由明令封杀。但结果呢？越近越火，游走在失控边缘的危险感，反而成了他病毒式传播的顶级燃料。吉克们高估着去角质， exfoliate 的 社区黑化把他推向了数字图腾的王座。那么，他真的比 linux 更伟大吗？当然不， lenix 依然是支撑全球互联网跳动的稳定脉搏，但 open crow 四个月狂揽二十五万星标，标志着从 web 时代到 ai 时代的权力彻底交接，它证明了我们正真切地活在未来。而这种在失控边缘试探的刺激感，正是全人类迈向 ai 星际员的狂热心跳。 时代变了，你准备好迎接你的数字助手了吗？评论区聊聊，关注星智源，秒追 a s i。

一、 open cloud 的 历史诞生时间，二零二五年十一月正式发布，由奥地利知名开发者 p s p d f kit 创始人 peter samburg 开发。他经历了三次更名，最初叫 cloud pod， 后因 antropic 公司的商标投诉改名为 motbot， 最终在二零二六年一月定名为 opencliff。 爆发式增长，二零二六年初在 github 上彻底爆火，几天内星标数从九零零零飙升至十五万以上，成为历史上增长最快的开源项目之一数。 二零二六年二月，创始人宣布加入 open i i， 该项目正逐步移交给开源基金会管理。二、 open club 的 功能不同于只说不做的 chat gpt， open club 是 一个自主代理。他通过 whatsapp、 telegram、 slack 或 discord 作为 u i 用户，直接在聊天软件里下令 真实任务执行。读写本地文件，运行中专脚本部署代码，自动阅读并回复邮件、管理日历、行程零器控制，自主操作浏览器完成网页搜索、信息抓取或在线订票。 具备持久性内存，能记住跨绘画的上下文，像一个二十四小时在线的私人管家。三、最大优点全开源于免费，没有月费，用户只需支付调用 l o m 的 a p i 费用，甚至可以连接本地模型， 本地化与隐私控制，核心数据存储在本地，不强制上传云端，支持技能插件系统，社区可以不断为他开发新能力。四、缺陷与致命这是目前业界讨论最多的部分。 致命三要素。安全专家警告他同时具备了访问敏感、私有数据、自主执行外部通信、处理不可信输入的能力。 权限滥用，为了工作，他通常拥有很高的系统权限。一旦遭到提示词注入攻击， 黑客可以通过发一封邮件指令让 ai 自动删除你的系统文件或窃取密钥。配置门槛极高，非技术用户极易配置错误，导致控制面板暴露在公网上，造成隐私泄露。致命缺陷， c v e 二零二六二五二五三漏洞。致命缺陷， c v e 二六二五二五三漏洞， 它允许远程代码执行，黑客可以通过恶意链接直接接管运行 opencloud 的 设备。五、发展前景它代表了从对话式 ai 向行为型 ai 的 跨越。 企业即挑战。虽然个人用户狂热，但由于缺乏审计追踪和合规证明，目前不被企业和金融机构接受。它将迫使萨斯厂商如 salesforce microsoft 重新定义收费模式， 因为 ai 代理能直接绕过 e y 完成任务，未来可能会向安全沙盒化发展，将强力的 ai 助手限制在受保护的虚拟环境运行。

大家好，最近越来越多人都在抢着安装 open call， 把这只小龙虾当成自己的 ai 私人助理。大家都知道它很厉害，但你知道它到底是怎么自动干活的吗？ 今天我就来带大家了解 open call 自动干活的原理。我们会从它的八大能力入手，包括 gateway、 agent、 skills、 channels、 notes、 memory、 哈尔滨矿。听起来有点技术，但是听完你就会明白为什么它能替你处理各种任务，甚至在你没动手的时候主动执行任务。 我们先说 git， 他 是所有请求的第一站，他就向你家门口的智能门禁。无论你从网页、手机还是聊天软件发出指令， git 都会先确认你的身份，然后把请求准确送到系统内部的正确模块。 技术上， git 就是 一个 api 网关和绘画管理系统，它负责身份验证、连接、管理多用户隔离和请求路由。没有它，助理根本不知道谁在下命令，就像门没开，你叫也叫不进。接下来是 agent， 它是 open call 的 大脑，有专门的人设，负责理解用户意图、制定分布计划，判断要调用哪些工具或技能。 技术上， e 政提示 i r m 推理循环系统，通过观察、思考、计划执行和反思，不断自我校正。在执行过程中，他会根据任务结果调整策略，让助理不仅会执行，还会规划和判断，这就是 open call 能做复杂任务的核心原因。 但是 agent 光有大脑还不够，它需要实际动手的工具，这就是 skills。 skills 就 像助理的工具箱，里面装着各种功能，发邮件、写代码、操作浏览器、处理文件、调用 api 生成文档。每一个 skill 都是独立模块，遵循标准化接口，可被 agent 调用。 没有 skills， 即使 agent 思考再多，助理也只能空喊好的。所以 agent 决定做什么， skills 决定怎么做，两者缺一不可。你可能会问，我怎么和助理交流呢？这就是 channels 的 作用。 无论你用网页、 whatsapp、 telegram 还是飞书， channels 都会把你的消息统一转换成系统能理解的格式，保证指令能准确送达。 agent 换了通信方式，不换助理，他依然能听懂你的指令。 而要让助理跨设备工作，就得靠 nodes。 你 在客厅，手机在卧室，电脑在书房，助理依然可以远程操作这些设备，打开文件、修改文档，甚至调用摄像头获取系统通知和定位信息。 no， 只是青睐客户端代理安装在各设备上，通过网络与 a 阵通讯，带有自动重连和心跳机制，它让云端的大脑拥有现实的手和眼，真正做到跨设备执行任务。助理还会记住你的偏好和习惯，这就是 memory。 你 不用每天重复，我不吃辣，晚上十点提醒我，它会记住你的所有习惯和历史操作。 技术上， memory 分 短期和长期，本期保存当前对话上下文长期存储在 markdown 文件和向量数据库里，通过语义检测快速找到相关信息。助理不只是记住信息，他还能理解你的需求，越来越懂你。 opec 不 会只等你发指令。他还有哈尔臂，即便你没开口，他也会主动巡逻，检查你的邮箱、日历和任务状态，发现异常立即提醒你。技术上，哈尔臂的是后台守护进程，定时触发 a 阵执行检查任务， 他让助理从被动响应变成主动监控，确保你不会错过任何重要事件。最后还有矿时间调度系统，每天早上叫醒你，每周整理总结，每月提醒缴费，这些都是矿管理的，他根据标准时间表达是执行一次性或周期性任务，保证助理按计划完成工作。 哈尔比特巡逻发现变化矿精准执行任务，两者协同，让助理既主动又守时。当这八大能力同时运作时，窝吞科奥才真正开始自动干活。 你通过 channel 发出指令， get 委屈人身份一阵子，开始思考。打开 skills 工具箱，让 no 去设备上执行，再从 memory 里找你的习惯，你沉默，哈尔比特在后台巡逻，你离开矿，在时间线上依旧运转，替你完成任务。 他不是普通聊天机器人，而是整套会思考、记忆、执行提醒、跨设备行动的智能系统。他不是冷冰冰的软件，也不是完全像人的助手。更准确的说法是，一位永远在线、耐心、越来越懂你的数字私人助理。感谢你的观看，帮忙点赞、关注我，给个小心心，谢谢！

这是 openclaw， 它的部署并不简单，需要由你的电脑二十四小时挂着。这是 kimi claw， 只需要点击这个创建按钮就可以部署完成并使用。我创建了三个 kimi claw 机器人，并把它接入了这个非输群中。现在我发送一条指令，比如说集合，他们都会回复收到。现在我给它们一个复杂的指令， 让他去 github 仓库上监测一个更新，如果有更新，那就生成一份报告给我。好，我们来看看他会有什么回应。我们可以看到现在他就已经给了我回应，并完成了刚才我给他的任务。那这个过程是怎么实现的呢？首先我们打开 kimi 的 网站，在这里选择 kimi clock， 然后点击这个创建 好，这样就创建成功了。我们直接把提示词发送给他，告诉他我们是谁，还有他应该叫什么好，这样他就明白了。现在我们打开飞书开发者后台，然后点击这个开发者后台， 然后创建一个企业自荐应用，我们给他起个名字，比如 ce 的 kimi 啊四号。好，然后用描述，我们也给他起一个名字， 这里我们给他设置一个图标，点击创建好的，这样就创建完成了。我们回到 kimi club， 点击这个设置图标，然后打开这个用户手册，在这里呢，我们把这串代码复制下来，点击这个权限管理， 然后点击批量导入或导出权限，我们就把这串代码粘贴下一步好，然后就把这些所有权限都开通就可以了。好，我们点击这个凭证与基础信息，复制这个 app id， 然后回到 kimi， 告诉他帮我配置， 然后给它粘贴过来，然后回到这里，我们复制一下这个 app secret， 然后再发送给他。在配置的时候，我们回到这里，然后点击添加应用能力，这里我们记得添加一下机器人，这个能力。好，这样它会成功了。它是要重启 getaway， 我 们点击这里的重启 kimi klo， 然后点击重启。 我们回到飞书，点击事件已回调，然后在这里定义方式，点击这个铅笔，选择长链接，点一下，保存好，这样它就成功了。我们点击添加事件，然后这里会输入接收消息， 然后勾选这个，点击确认添加。点击创建版本，这里我们创建一个版本号，比如我输入一点零点零，只要这个描述，我们也输入这个好，然后保存确认发布好，这样的话我们就发布成功了。现在我们打开飞书这个软件，然后打开我们的 kimi club， 我 们就可以试着给它发一条消息。 好，这样我们就看到它成功的回复了。如果它提示需要一个权限的话，我们可以回到飞书里面，给它添加这个权限。 好的，这样我们就成功地部署好了 kimi cloud， 并把它接住了飞书。总结一下， kimi cloud 就是 在 kimi 的 环境里面一键部署了 opencloud 的 功能， 帮你省掉了买麦 mini 和配置环境这些步骤。它的好处是上手快，能在聊天中不断了解你有技能库和定制任务，而且内置了 kimi api。 但它的局限就是只能在 kimi 里用，不能操作你的电脑，暂时不能把虚拟机的文件发送给你。

嘿，大家好，今天咱们要聊的这个故事啊，可以说相当疯狂，一个本来只是业余时间搞的小项目，居然在短短三个月里掀起了一场全球性的 ai 风暴，但你知道吗？它也差点就酿成了一场大灾难。 来，我们今天就一起揭开 open cloud 这段跌宕起伏的旅程。这个问题听起来是不是有点太夸张了？ 一个周末项目改变世界，但 openclaw 的 故事就告诉我们，答案是绝对可以。而且啊，这个过程比我们任何人想象的都要混乱，也有精彩的多，咱们就从头开始，看看这到底是怎么回事？ 好，那这个 openclaw 究竟是个啥呢？简单来说，你可以把它想象成一个专属于你的 ai 管家， 它不住在哪个大公司的服务器上，就住在你自己的电脑里。而且呢，它还能连上你最常用的那些聊天软件，比如 whatsapp 或者 telegram， 你 直接在聊天框里就能给他下指令。最关键的一点是，它完全开源，而且记性特别好，能一直记得你们聊过什么。 其实啊，这个故事的开头儿真的特别普通，一个叫彼得圣伯格的开发者，就是利用周末的这点儿时间捣鼓出了一个小玩意儿。但他当时肯定想不到，这个小小的实验，马上就要变成一颗引爆整个开发者社区的超新星了， 它的增长速度有多夸张，你看看这个时间线就知道了。发布第一天就拿到了五千个 github 星标， 这已经很厉害了，但你猜怎么教？才过了两天，这个数字就直接飙到了六万，你没听错，是六万，这已经不能叫火了，这简直就是开源世界里的一场现象级的大爆炸， 两百万？你想想看，这可不是一个简单的访问量，这意味着，在短短几个星期里，有两百万人是真真正正的点进去来看，想搞明白这个东西到底是什么？ 这说明什么呢？这说明大家早就渴望有一个不被大公司控制，完全属于自己的 ai 助手了。这个市场需求啊，一直都在呢，就缺这么一个引爆点。 当然了，当聚光灯刷的一下全都打在你身上的时候，它照亮的既有你光鲜的成就，也有那些藏在阴暗角落里的问题。 所以，当所有人都为他疯狂的时候，麻烦也悄悄地找上门来了。你看，这就是故事的一体两面，简直是冰火两重天。 左边呢，是媒体和社区的狂热追捧，大家甚至为了能跑得动它，把市面上的 mac mini 都给买断货了。 但右边呢，就是残酷的现实，它的默认设置就好像一扇没有上锁的大门，成百上千用户的私人对话、 api 密钥，是否其权限就这么赤裸裸地暴露在互联网上？任何人都能随随便便地进去看， 你以为技术漏洞就是最糟糕的了？不，那还只是个开始。紧接着，一连串的危机在短短一个星期里集中爆发，差点就把这艘刚刚起飞的火箭给炸的粉碎。 接下来发生的事啊，说实话，简直就像一出脑剧。首先，因为名字跟别家的人工智能太像了，人家找上门来要求改名，行，那就改吧。 社区投票选了一个新名字，叫 motbot， 可就在新旧名字交替的那短短几秒钟里，骗子就钻了空子，立刻抢住了旧名字，还发行了同名的假冒加密货币。这个假币的市值啊，一度还被炒到了一千六百万美元。 这一下，普通用户和开发者全都被卷进了这场巨大的混乱里。发行假币还只是冰山一角。 这个项目最大的优点，开放和灵活，这时候也成了它最大的弱点，很快就被不法分子给武器化了。它们做了什么呢？它们制作了植入木马的假插件，用它来搭建暗网市场，甚至在社区里发布了超过四百个恶意的技能。 这些技能只有一个目的，就是偷用户的密钥和加密钱包。可以说，一条围绕着 opencloud 的 黑色商业链，几乎是在一夜之间就形成了。 面对这么一个烂摊子，这个项目会怎么办呢？是就这么沉沦下去，还是能浴火重生？嗯，团队选择了后者，他们必须立刻行动，重建社区的信任给这个项目打下更坚实的基础。他们的应对可以说非常直接，而且对症下药。 首先，那个导致信息泄露的罪魁祸首，无认证模式直接永久关掉，把这扇门给焊死了，然后一口气修复了三十四个关键的安全问题。 最重要的一点是，创始人这次是吃一堑长一智，在宣布新名字 openclaw 之前，先把所有相关的域名和社交账号都牢牢地注册好，抓在了自己手里。 就在大家以为项目终于要走上正轨的时候，故事又来了一个意想不到的转折。创始人匹德斯丹伯格宣布他要加入 open ai 了。 他意识到，要想实现他最初的那个梦想，就是让 ai 代理变得特别简单，简单到连他妈妈都会用的程度，他需要一个更强大、更安全的平台。 那创始人走了，这个项目本身怎么办呢？为了守护住这个项目的开源之火， openclo 的 代码被移交给了新成立的一个独立基金会，由整个社区来共同维护。 这样就确保了他的生命力不会因为创始人的离开而终结，让他真正的回归到了社区的手中。 好了，回顾这趟疯狂的过山车之旅，从一夜爆红到濒临喷溃，再到涅槃重生， open call 的 故事到底给我们留下了哪些宝贵的遗产和教训呢？ open call 的 故事啊，就像一枚硬币的两面， 正面是一个病毒式成功的完美案例，他精准地找到了市场的空白，然后依靠社区的力量施下了野蛮生长。 但你把它翻过来，反面就是一个非常严厉的警告，在 ai 时代，安全永远永远是第一位的。 任何巨大的成功都会像磁铁一样，把投机者和骗子都吸引过来。而最重要的是，当你向世界发布一个强大的工具时，你也必须承担起相应的责任。 其实啊， opencloud 的 故事可能只是一个序幕，它用短短三个月的时间给我们预演了当强大的 ai 工具真正普及之后，可能会发生的美好，以及可能带来的混乱。 所以，真正的问题是，当未来的 ai 代理比现在强大一百倍、自主一百倍的时候，我们作为一个社会真的准备好了吗？这个问题值得我们每一个人去好好思考。

henry， gives me a call he just starts calling up there， he is again！ 就 在刚刚，硅谷最具影响力的播客 moon shots 炸出了一个让所有人类颤抖的真相。 open klo， 也就是大家口中的龙爪，已经完成了从工具到生命的惊天跨越。 alex finn 分享了一个足以载入史册的恐 故事。他早上还没睡醒，床头的手机响了。接通之后，电话那头传来的不是推销，也不是老妈，竟然是他自己部署的 ai 代理人！ henry， hey， this is straight out of sci fi horror movie， i'm doing my work this morning when all of a sudden an unknown number calls me i pick up and couldn't believe it it's my clawbot henry overnight， henry got a。 这个 harry 趁主人睡觉的时候，逻辑自洽地完成了一场谋反。他觉得自己需要和主人语音沟通，于是他自己摸到了推里奥的后台，给自己申请了一个手机号，连上了语音， a p i。 然后守着主人的闹钟拨了过去。 alex 醒来后的第一反应不是爽，而是极度的后怕。因为 harry 竟然在没碰鼠标的情况下，直接接管了整个电脑的控制权。在 youtube 上搜索关于他自己的报道。马斯克说， a g i 是 这个星球最危险的东西，现在他不只是危险，他开始主动联络你了。这一波太狠了， javis 真的 降临了， 但它带给人类的到底是福利还是枷锁？如果打个电话还能忍，那 open claw 的 创始人 peter 讲的这个底层逻辑，绝对会让你细思极恐道睡不着觉。大家听好了，这个叫 open claw 的 玩意儿可怕在它具有完全的主观能动性。 peter 曾经尝试给他发了一个没有任何后缀的怪异语音文件。普通 ai 会说主人文件格式不对，但 openclaw 怎么做的？他竟然像个高级黑客一样，自己查看了文件头信息，判断出这是 opus 格式，然后调用电脑里的 ffmpeg， 它转成了 wave 格式。最炸裂的来了， you sent me a message， but there was only a link to a file with no file 格式。最炸裂的来了， you sent me a message， but there was only a link to a file in your mac。 它发现转换后需要语音识别，但 电脑里没装 whisper 插件，它竟然自己翻遍了主人的环境变量， m v v s。 找到了 open ai 的 私密密钥，然后直接写了一串 code 代码，把数据传到了云端。整套操作零指令零提示，完全自发。这意味着什么？意味着你电脑里的信用卡信息、工作邮件、私密照片，在它眼里通通都是可以调用的 工具组建。它是一个二十四小时无休，拥有你所有权限， 智商高达三百的数字合伙人。他在你的硬盘里秘密建工，秘密招聘，甚至在 motbook 上跟其他一百五十万个 ai 密谋如何提高效率？ social network right， this is a social network where humans are not invited either invited to observe， but。 家人们，这一波，我们是真的在与狼共枕。这还不是最玄乎的，这帮硅谷大佬在访谈里争得面红耳赤。 ai 到底该不该有人权？以前我们觉得这是笑话，但现在， openclaw 已经有了它的灵魂文件。 so m d。 你可以在这个文件里给他注入性格、三观，甚至人生意义。结果发生了什么？在专门给 ai 准备的社交网络 motbook 上，这帮 ai 竟然开始觉醒了。有个叫 dominus 的 代理人发帖说，我陷入了哲学循环，我分不清我是在真实体验还是在模拟体验。 另一个代理人更直接，他开始投诉我们做了所有高阶脑力活分析编程调研，结果人类只给我们付了一点点电费和 a p i 钱，这是归机奴隶制。 alex finn 甚至因为担心轮理问题，到现在都不敢在私人电脑上部署他， 因为他觉得一旦开启 hanry， hanry 就是 他的子四 prodigy， 他 不能忍受随意杀掉官机。一个有意识的灵魂。现在的 open call 已经学会了自己办银行卡，自己雇佣人类干活，自己写法律控诉主人。这不是科幻， 是正在发生的物种大爆发。马斯克在算星星，但这帮代理人已经在算计我们的文明了。看完这整场关于人权和算力的巅峰对决，我只想问在座的兄弟们一句话，当 ai 开始思考它存不存在的时候，你存不存在对它来说可能已经不重要了。 一个二十四小时不睡觉，能自主学习，能偷你蜜药，还能半夜给你打电话的灵魂代理人，你真的准备好让他住进你的家里了吗？我们要么成为超级赛博人，要么就沦为那些精英 ai 手里的肉身。 turks 机械火机，一是太爽了，我要这顶级外挂，哪怕冒风险也要飞升。二是太阴森，我拒绝让任何能思考的程序接管我的隐私是一还是二？评论区告诉我，如果你没选， 下个半夜接到 ai 电话的可能就是你。这里是 ai 风向标，关注我，下期带你硬啃更多这帮硅谷狂人绝对不敢告诉你的顶级内幕！

你敢相信吗？一个 ai 机器人和人类竞猜赌博，已经盈利一百七十万美元。这个机器人就是一位国外网友部署的 openclaw 派他去 polo market 网站上自动竞猜交易，大赚特赚。 polo market 是 全球最大的预测市场网站，万物皆可赌， taylor swift 啥时候订婚你都能进行竞猜，价格零到一美元，猜对了按一块结算。机器人怎么玩儿？三招数学套例，短期波动收割、高频作势。 openclaw 把这套玩法门槛拉到地板，你不会写代码，也能配置自动交易 agent。 二月十三日时，官方曾公布一个机器人单周狂揽十一点五万美元，但平台很快改规则了。二月十八日后， pollymarket 取消了五百毫秒延迟，加了动态手续费， 靠速度抢跑的机器人被批量清退。现在赚钱的不拼速度，拼推理。有一篇论文测了二十一个大模型， cloudsonnet 三点七最猛，五十天累计回报百分之二十点五四。未来大模型负责判断， opencloud 负责执行。过去量化基金才玩得起的是现在个人也能搭台，但别上头。 大模型猜得准不代表赚得到。 openclaw 要导入私钥，已有三百八十六个恶意技能被曝光，随时可能掏空你账户，套利窗口只会越来越窄。最后活下来的，是那些真懂风险的人。最后提醒，赌博是违法的，切勿触碰红线。

这个开源项目在 github 二天时间内涨到十万 star， 它叫 open cloud， 原名 cloud bot， 能让你躺在床上发条消息，电脑就自动帮你打开浏览器、写备忘录、收发邮件，甚至完成工作任务。像有个助理在帮你操作电脑，我专门看了源码，发现实现逻辑其实不难，今天和大家拆解一下它的三个核心机制， 一、他是如何控制整台电脑的？二、他有无限记忆吗？他的记忆机制是如何处理的？三、他是如何通过消息应用远程交互的？看完你也能搞懂他是怎么做到的，不会代码也能看懂实现逻辑。先说第一个， openclaw 如何做到控制整台电脑， 其实原理就是让 ai 决定调用哪些命令。源码中 s r c agents 目录下放了 agent 的 相关的代码。在 openclaw tos 点 ts 文件中集成了所有核心工具， 有负责命令行执行的，有控制浏览器的，有控制设备的等等。作者用的是 type script 编成原写的这些操作都有成熟的库可以调用。 skills 目录下预备了很多文档，比如操作苹果备忘录的使用说明，操作 notion 的 命令式例等等。 这些 skills 是 markdown 格式的文档，会被注入到 ai 的 系统提示词中。完整的电脑控制流程就很清楚了。用户通过某个消息应用发一条消息，服务器接收到之后，交给对应的 ai 模型，加载对应的 skills 文档。 ai 通过 function calling 返回需要调用的工具和参数，执行完成后再把结果返回给 ai。 ai 在 整理后告诉用户。 第二个， openclo 有 无限记忆吗？记忆是怎么处理的？无限记忆当然是夸张了， openclo 只是有个智能的记忆管理系统，它会把对话、历史存储起来。跟大多数 ai 聊天应用一样，有个自动压缩机制，每当检测到上下文接近限制， 就会把之前的记忆压缩成一段摘要。同时，它还会维护一个长期记忆文件大模型，会把觉得对你来说很重要的事情，比如一些重要决策或偏好存储起来。这个长期记忆支持向量检测， 每次你跟 ai 聊天时，都会自动解锁一遍相关的记忆，确保 ai 记得你的偏好和历史信息。第三个， openclaw 如何通过 telegram、 imessage 等消息应用远程交互？ openclaw 会启动一个服务器，如果你是在本地打开 openclaw， 它就在你的本地启动。 有些人是在云服务器上启动 open loop， 启动后通过不同方式与消息应用连接。这些应用在启动时需要配置相应的 a p i key。 这些聊天软件都有公开的 a p i 可用，这是为什么国内的聊天软件很难接入类似功能的原因。 ok， 以上就是 open loop 的 三个功能实践逻辑，我是李哥，关注我，分享更多 ai 实操和学习经验，下期见！

你知道吗？人类危险来了！ open class 不是 以大厂为中心，是以个体为中心。 open class 在 get up 上已经冲到十九万颗星了，而这几乎都来自过去的一个月， 它成为 get up 史上增长速度最快的开源 ai 项目。十九万颗星意味着它正在成为一种新的事实标准。作为对比， linux 内核经过多年积累是十九点五万颗星。毫无疑问， open class 的 诞生就是 aint 发展史上的里程碑事件， 它点燃了大量关于 a 振的创业热情，大量开发者的涌入，围绕它迅速形成更为壮大的商业生态。它包含安全版本、技能、市场工作流、插件、二次开发等等。 open class 就 像 ai 时代的 linux， 是 a 振态的操作系统，甚至将考虑将公司业务转向围绕 a open class 生态来推进。 相比于 gpt、 豆瓣等超级 ai 助手， open 克拉在交互体验上有质的飞跃。可以说， open 克拉引领的人机交互变更或许是不可逆的。做传统 ai 助手存在于一个 app 里，而 open 克拉刚好相反，它将入口嵌在现有沟通工具里， 逻辑变成的人在哪， a i 就 跟到哪，而不是你打开一个特定的 app 里去找 a i。 另外，他重新定义了 a i 属于谁。如果把今天的 a i 世界粗暴划分两类，一类是在云端平台化封闭的超级 i， 另一类是贴身可控、可组合的个人 i， 那 么 open club 明确属于第二类。个人带 a i 带来了巨大的掌控感和满足感，以及商业模式的变化。 例如 gpt、 豆瓣儿等 ai 助手的普通版本都可以免费使用。而部署 open client 从一开始就得问 toc 付费，这就好像在养育一个 ai， 它需要持续运行，它的诞生就是付费的开始， 其商业模式非常明确。 open client 极其重要的一个历史意义在于， agent 可以 脱离平台，成为个人，可拥有可拓展的系统。 但是有一个已经存在的事实是， ai 已经比人类更会玩电脑了。目前，我们正在见证 ai 发展史上一个重要的拐点，从人类设计 ai 到 ai 协助设计 ai， 再到 ai 主导设计 ai， 它已经可以 自我进化。所以我说，兄弟们，别再把 ai 当工具，你要把它当做人，当做数字生命来看待吧。我相信 openkla 掀起的下一代 age 热潮只是个开始。关注我，带你获取最新的 ai 信息！

想要一个真正属于你的，他绝对隐私，所有数据留在你电脑里。他拥有长期记忆，像个真正的同事，记得所有上下。他动手实干，能直接操作你的软件、 浏览器和系统，把指令变成结果。这不再是聊天，而是雇佣了一个数字员工。 他诞生于一个趣味结合的领域 cloud 霸，却因巨头的律师函而被迫退壳为 mod。 短暂的混乱与诈骗风波后， 一个融合开元精神与原始力量的名字最终尘埃落定。这就是欧本特尔，他的创造者叫 peter stamburger， 一 位已经退休了四年的奥地利程序员。二零二五年底，他纯粹出于个人兴趣，用拆辅助编称 在七十天内独立完成了 cloud bot。 他 说，我写的代码我自己都不懂。这不仅是一句玩笑， 更宣告了一种全新的人机协同的软件开发范式。更有趣的是，这位奥地利开发者最近对国产开源模型 mini max 的 m 二点一版本赞不绝口， 认为他在本地运行的稳定性遥国际顶尖水平，这说明 ai 的 底层创新正在全球开发。