OpenClaw3.1升级步骤

今天我们来讲一下如何利用 codex 或者是 cloud code 来进行 opencloud 的 升级，因为很多小伙伴发现升级从 cloud 会直接挂掉，我们最好的方式就是用 codex 辅助我们进行 opencloud 的 升级。 在我们右边的是 codex 的 界面，首先我们第一件事情是要把我们的 openclaw 进行保存 commit， 今天我们要升级 open 了，请你帮忙查看一下最新版本的更新，保证我们我们先让 codex 帮我们检查一下最新的版本 以及这个更新可能带来的影响，这样我们才能够保证我们的更新不会把我们之前培养的小龙虾的配置给改坏掉，它会去分析整个的代码， 我们等一下一路 yes 就 行了。这也是 codex 跟我们的 open cloud 的 一些不同的地方， codex 它在执行很多任务的时候还是需要人为的去进行干预的，但是像 open 呃 cloud 就 可默认获得了整个电脑最大权限，所以在实际使用 的时候，长城的任务里面表现的会更好。它其实已经看到了我们的小龙虾最新版本是二点二二，之前我们版本是二点一九点二， 这是我们的小龙虾的界面，可以看到它其实也说了我们的版本是过时，所以它会帮我们自动进行升级，它可以看到我们中间隔了好几个版本。我现在用的是 cloud code 啊， codex 的 操作其实基本上是一样的，也是先让它去帮忙去看整个的 代码的情况，分析一下差异，看看会不会出现什么问题啊。我们其实可以同时启动一个 codex， 这个是 codex 的 界面，基本上跟这个 cloud code 是 一样的，今天 open 更新了，嗯， 这个是 codex 的 界面，那我们可以看到它这边已经出来了，就是 opencloud 的 一个最新的一个更新，这里可以进行新增模型的选择，内置 out 后台哦， 多语言的改进，我们可以看一下， codex 也在分析，那我们可以让这个 cloud code 这两边操作是一样的，请你帮忙先保证所有 都可密，让他帮我们把变更都可密了之后，我们再来决定是否需要更新啊，那这边 codex 还在跑啊， 通常可能会起两个代理来做交叉的验证啊，这样子呢，保证我们的升级的一些细节不会被忽略啊。 change 这边的 commit 完成了， oodex 已经帮我整理出来整个升级的一些相关影响， 可以看到它整理的其实比这个 cloud 整理的会更加的细致。那我们也看到了，它其实做好了一些升级的准备，停网关，指定到版本，恢复本地的补丁并叫验。因为之前其实我给这个 cloud cloud， open cloud 打了一些补丁，人工打了一些补丁， 那现在其实我怕升级之后把我的补丁给覆盖了。这个 codex 它其实也扫描到了，那我升级之后，它会自动帮我去执行之前我打的补丁， 并且帮我把补丁给打回来，这样保证我的小龙虾还是在我的预设范围内进行更新，到现在开始执行。当然两边的选择我觉得都是可以的，只不过在升级和改代码方面，我更信任 codex， loco 的 会作为我的备选，看看两边的方案会不会有什么差异，会不会有什么遗失。如果没有的话，我们用 codex 为主来进行整个的升级，这边它其实已经停掉了小龙虾的服务了，小龙虾在这边可以看到它已经 disconnected 了啊，升级命令已经启动了， 等它自动帮我， codex 自动帮我升级好之后呢，我就可以正常的跟小龙虾进行沟通了。首先要验证的就是我的三个小龙虾是不是都能够在手机上进行正常的使用， 我的小龙虾呢？其实在整个飞书上面是有三只的，升级完之后呢，我会去做一个验证，那三只小龙虾是不是都能够正常的使用？你看到这是一二三三只小龙虾啊， 那么它其实 get 位已经恢复了，这时候你可以看到它已经连接上了。这边你看王冠已经正常启动，都已经加载成功，我们就发送一条消息来进行验证，随便发送一条 可以就是已经通了，没有任何问题。这样子我们因为已经升过级了，我希望把它做成一个 skill 以后就可以自动帮我完成升级的整个过程， 让他去跑了。这就是我们今天完整升级小龙虾的过程，完全不需要你会任何的代码就可以帮你的小龙虾进行一次安全的升级，并且能够正常的使用。 所以你看是不是很简单，只要我们会用 agent 就 可以帮你能够解决很多的问题，整个升级的过程大概花了我十来分钟，我们下次见，拜拜。

龙虾，我这两天部署了一个，使用下来感觉他还是有点傻，但有一些特殊能力。他可以操作电脑终端，写 python 脚本，修改自己工作区的记忆文档， 甚至可以修改 open cloud， 也就是自身的原代码，只要给他授权，这些都能做到。但只部署一个基础版的话，他非常笨拙，需要告诉他写脚本设置定时任务，要不断反复调试。这个过程非常复杂，我们自己也不知道怎么调试， 所以我想到用另一个 ai 来辅助他。我写了一个小工具，可以把 deepsea 的 回答发给龙虾，也能把龙虾的回答回传给 deepsea， 让 deepsea 扮演管理者的角色，引导龙虾自己写脚本，修改代码。用同样的方式还能实现 deepsea 和龙虾之间相互对话过程中可能出现龙虾把自己改炸的情况，目前只能手动重启，后面我考虑加上自动重启逻辑网关崩溃时自动恢复对话。

所有 open cloud 部署在阿里云上的朋友立刻马上去升级镜像，这是更新文档的内容，新版本终于可以和飞猪机器人建立长链接对接了， 太香了！还有超多实用的功能更新，我已经升级更新好了，千万注意啊，升级镜像会重置所有硬盘上的文件，你的小龙虾就灰飞烟灭了，想要留住它只需要三个步骤，备份、升级和复活。首先是备份，登录阿里云的服务器， 使用这个 agent 模式可以帮我们把自然语言转换成命令，再害怕黑黢黢的命令了， 让他帮我们备份这个文件夹，并且下载到自己的电脑上保存好，这就是你小龙虾的魂魄。接着第二步是升级，使用这个镜像重置功能，选择最新版本的 open cloud 镜像， 查看操作记录里已经完成了。然后看着这篇官方文档，重新走一遍配置流程，最后一步，复活， 再次登录服务器，进入到这个文件夹里，跟着我的列表把文件的内容都还原一遍，再把 memory 和 skills 文件夹里的内容完整的上传到服务器，一键点击重启 getaway 记忆移植术就完成了。最后的最后申请。一个新的飞书机器人看着这篇文档完整的配置，一次一句晚上好，你的小龙虾就回来了，全部都回来了， 我部署在阿里云的小龙虾在帮我做网站运营的工作，二月十五号晚上九点，我在视频号做一次直播，分享这个方法。你玩小龙虾遇到什么问题，有什么场景告诉我，我来帮你看一下，关注我，带你玩转 open cloud 加 skill！

我撂个逗， opencla 这么牛？尤其是最后一个功能。媳妇是做会计的，给他搭了个 excel 处理 ai， 他 直接登录我这个非书，把几个 excel 直接丢进去，就告诉 opencla 开始工作。 opencla 工作完把处理好的 excel 直接返回回来，媳妇说真的是太好用了， 我还没有告诉他有个功能更好用。他把每个月 excel 规则整理好，我这边写个 skills， 后面他把需要的 excel 丢进来，就直接会根据写好的规则生成各种 excel， 真是把重复事情一次性批量处理完成了以后每个月他丢 excel 进来再检查 openclar 生成的结果就行。

大家好，我是洛新。很多人在用 opencloud 都停留在聊天工具的阶段，真正拉开距离的是私有知识库的能力。今天咱们这条视频就手把手教教大家用 opencloud 搭建一个属于自己的 a r e， 大 脑 不联网也能查资料，不搜百度也能直接给出专业答案。看完这一条，你的 opencloud 至少能升级一个档次。好在讲知识库，私有知识库之前，我们先看几个问题啊。第一个知识库的介绍。问题一， opencloud 的 知识库本质是什么？ 其实 open curl 没有那种把文件上传到某个平台让它训练的传统的知识库，它更像是把你的 md 文件放到 agent workspace 工作区，每个 open curl 都有一个这个 agent 的 workspace 工作区， 然后再通过工具，比如读文件，比如 group 缩影搜索，或者是通过 skews， 就是 教他怎么用，怎么找，通过这种方式，然后去引用到你知识库里的内容，在你提问的时候，让他先解锁命中 相关的知识点，然后再进行回答。这其实就是 open core 的 知识库的本质， 简单总结来说，它是先去解锁，然后再去回答，从而回答的问题给出缩影。 那第二个问题是， kb 是 什么？是不是缩写？先说结论啊， kb 是 knowledge best 的 缩写，它是行业通用的一个缩写，这是整个 ai 搜索信息系统领域的标准叫法， 那不是你随便来起的。呃，我们用其他的名字，比如说 d o c s 文档合集，然后 text 原始数据，或者是发有文件，其实都能表示这是内容。但是为什么要用 kb 呢？因为 kb 它不光是表示存在， 不光强调的是知识，它强调的是可以被 ai 用来推理、引用和回答的问题源，所以这已经是语义层级的差别了。 好，这是第二个问题，什么是 kb？ 第三个问题是知识库有没有分类的级别？如果有 opencloud 的 知识库，它是处于什么级别？ 那我们来看一下知识库的成按成熟度来的分级的情况。那第一级 l 一 等级，等级分为 l 一 到 l 五特征， l 一 是文件堆，那它只有这些一堆文件， l 二是有 index， index 其实就是它的，所以 l 三呢，它是有规则， l 四是可审计， l 五是自动评估。 那我们的 open curl 实际上可以做到 l 四的级别就是，所以 index 这个是有的解锁脚本、证据链和规则约束， open curl 的 知识点可以达到 l 四企业级别的知识点， 所以这个是非常牛的，在一个 agent 里面就可以做到轻松地做到企业级别的知识库。 好，我们再看第四个问题，那 agent 它是为什么会优先查找知识库呢？它为什么不先去上网搜索呢？这是在哪里设置的呢？好， openker 的 本身呢？它不会自动优先查找本地的知识库，完全是你用规则来驯化出来的。 优先的解锁行为是在 edit 点 md 强制注入给模型的提示词。工程 就是我们会在 edit 点 md 里面去强制写明这个我们的系统级提示词， 然后让它按照这个规则，遵循这个规则去优先查找我们的本地知识点，所以它是完全是用规则来训化出来的。 那 opencloud 的 真实的工作原理，我们来看一下这个图，简化版的第一个是它是系统级别的 prompt 记事词，然后是到 iint， iint 词点 md， 这个是我们人写的这个提示词，然后最后再到 so 点 md 或者 user 点 md， 在 so 和 user 点 md 里定义了就是 agent 的 角色和我们用户的角色，然后最后才是用户问题，用户提的问题，用户输出的输入的内容，然后由这几个提示词合成一个超级的 prompt 一个大的提示词，然后为给模型， 所以 agent md 是 什么？实际上是 agent 的 一个宪法，你就必须得遵守这个宪法，然后去做事情，在遵守这个宪法的前提条件下去来回答用户的问题， 我们自己其实是可以修改这个宪法，在大模型眼里就是 user 的 用户的提示词是小于 agent 的 提示词，然后 agent 的 提示词是小于系统的提示词， 所以我们写进去的规则其实权重是非常高的。那大模型它有三个优先级，我们来看一下，第一个就是系统级别的，那它的权重是百分之百，就是你必须得遵守的系统提示词。然后第二个是 addit 的 一个提示词， 它的权重是百分之七十权重，实际上就是说你遵守这个规则的程度， 就像咱们国家的宪法一样，那你就必须得遵守，违反就是犯罪。那我们把开 b 放在 agent 层，写成 mandarin must， 禁止或者是系统级的，这样的话模型会把我们的知识库的规则当成法律，这就是为什么 agent 会查知识库，因为我们使用了 agent md 在修改它的规则，然后把它加入了叫行为约束注入器， 所以 agent 回答了我们问题是 agent 为什么会优先查找数据库是在哪里进行设置的？就是用我们的规则来训话的。这四个问题都已经回答完了，那我们现在开始来搭建，那第一步呢？就是把 md 放到工作区的数据库里。 好，我们来去找一下，正常我们的这个安装都会在 id 那 下面都会有个 workspace。 好， 我们来看一下我的这个 workspace 是 在哪边？ 我们去找的话，正常应该是在，如果你安装在 c 盘的话，会是在 c 盘有个叫用户，然后有个 admin， 然后会找到点 openclock， 因为我的安装环境是 windows 原声安装的，所以是在这个目录，可能大家不一样的话，会在不同的目录，然后这里有一个点 openclock， 这边会有一个 workspace， 然后我们打开这个 workspace， 我们按照我们的这个飞速文档，就是在建议在 word 上建建立一个固定的目录，就是 kb 知识库。好，我们来创建一个知识库叫 kb， 一 般是用用用用用这个 kb 放在这里，然后创建完知识库之后，我们来看第二步， 就是把我们转换之后的 md 文档放在这个 kb 下面，放在 d o c 下面数据库。好，这里我也准备了一个，就是，呃，我们来看一下啊，这里是一个关于，所以我们就是把这个这几个文件给它复制过去， 这是我们的知识点嘛，文字的。好，这四个，这四个文件我们给它复制过去， 然后在这里创建一个 d o c x d o c s 啊文档，然后呢还要创建一个缩影， 这个，呃，正常我们的内容可能是呃 pdf 的 或者是 word 的， 然后都要给它转成这个。呃， md 文件就是 markdown 文档，这里呢我还有准备了一个生成 md 文档的一个程序，在这里大家如果需要的话可以找我领取。 这里生成一个批量生成 md 文档的程序，这里我就不演示了啊。然后呢还有一个我们是因为你生成之后可能会有重复的 md， 这里呢还有一个 md 文档的清洗，需要去重的程序，然后不需要手动去编辑，然后这里呢有个去重的一个程序， 回去检查，这里是代码，大家需要的话可以找我领取，然后这一块我就不讲了，然后是在我们需要写一个 index 点， md， 在 这个 kb 下面， kb 下面写一个 index 点， md， 然后我们在这里创建一个缩影文件。 好，我们打开这个缩影文件，然后去编辑。呃，这里呢我已经提前写好了，跟我那个是相对应的，我们来看一下啊，它的内容啊。 首先这里呢就是呃数据库的 index 缩影，然后它会标了有几个数据库，一二三四五六六个，然后每一个是对应的是哪一个 md 文件， 就可以列下去，列上去就可以了。然后这个是内容呢，是跟我们的这个呃 d o c 里的这个文件是匹配的。 d o c 类，这里我们是有六个，所以我们这个目录这里也要保持是六个，就是跟它是相匹配的。 然后这个写法大家如果需要的话可以找我领取这个模板，然后这个知识库的呃文件我们就加完了。好，我们继续往下看， 下面我们需要编写它的规则，规则呢是在 agent agent 点 md 中去编写，我们来先找到这个文件，这个文件是在哪里呢？是在我们的 workspace 下面，就是 opencloud 的 microsoft 里面有一个 ajax 点 m d 文件，然后我们打开这个文件，打开这个文件，它就是 ajax 的 一个规则，一个是是我们手动要添加的，你看它这个是 this folder is home， 这个是它的一个家， 然后第一次 run first run 就 要创建这个文件，如果这个文件存在，这是它的生日证书，身份证，然后去遵循它，如果没有，对吧？ delete you won't need again。 然后我们这个规则加在哪里呢？我们这个我已经写好了这个模板新建的知识点，然后我们来看一下这个知识点，这个是 markdown 的 语言，就是 local knowledge by the rule， 就是 本地知识点的遵循的规则。 好，我们来看一下，就是他怎么描述的。你有一个本地数据库，位于 workspace 内，然后 kb 这个文件夹下面，然后强制的流程，先读取锁瘾，就是启动之后先读取这个数据库的锁瘾，然后先做数据库路由的判断，根据用户问题选择最匹配的数据库， 只能选一个知识库做主库，这里呢？呃，我提一下，这里主要是如果你有两个以上的知识库的话，这一条是可以这样写的，如果你只有一个的话，这个，呃，这样写也没问题， 主要是让他做路由判断。先用先匹配。是用哪个知识库？是怎么匹配呢？是根据锁影里面去匹配，因为这些用户提的这个知识点在锁影呢？在哪个知识库的锁影中出现？只能允许 在被选中的知识库内解锁，引用原文，防止你串库。有两个库以上，你可能会串库，然后回答末尾必须注明来源是来自于哪个 md 文件 完整的路径。若主库证据不足，先扩展到同一知识库的其他文档人不足，再明确说明未找到 足够的证据。但是你不能编造，因为我们用知识库最怕的就是什么，因为 a r e 他 会说谎，他会编，他会瞎编，当他找不到的时候，他可能会给你编一个，编的就不靠谱了，就不是来自于你的知识库， 但是他不一定会让你区分的到，所以我们必须在规则上限定式禁止的一些行为。未解锁 k b 即回答就是有的，有的 id 呢？他就没根本就没有去解锁你的知识库，然后直接在网上给你找了一个，然后告诉你这个答案是什么，什么样的。 这明显是不靠谱的，因为这个不是我们知识库范围内的。第二个，仅凭模型的记忆推推测，因为大模型他会去呃这 ig， 他 会去记忆一些内容，他可能根据这个记忆，然后去编造一些内容，然后给你作为答案，然后造成你的误导。第三个就是虚构课程资料内容， 他会凭借着自己的那个呃思维链去去拼凑一些课程，然后给到你。其实这都是不正确的，因为我们用知识库的话，我们是优先要他从知识库里去查找这些内容， 而不是给我编造的一些内容，所以我们在这里设定了他的禁止的一些行为。好，我们把这里给他复制过去。 复制过去放在哪个位置呢？我们给它放在，就是在这个位置 first run 之前。好，我们给它放在这个位置，就是放的越前它遵循的权重会越高。 好，这样的话我们 id 值 md 就 修改完成了，那我们继续往下看，这个时候呢，我们的这个知识点就加载好了， 就是单一的这个知识点，我们就加载好了，在这里，然后我们需要去重启，然后验证，我们来看一下啊。第二步就是重启绘画，然后 opencloud getv restart。 好， 我们复制一下，我们把这个先给它关掉，点击重启。 好，重启完成，我们来跟重启完成，然后我们来给它画一个。 好，他在回复了，然后我们看一下验证啊，第一个只解锁，所以能读到 k b， 好， 复制， 我们把这个给他回复过去，因为他已经在线了，他已经在线了。好，我们把这个发过去，看他能不能解锁到这个 kb 资料就是我们验证的方式，我们来看一下，我们验证的方式 就是重启完了之后就是让规则生效，生效完了之后去验证，验证是否真的当知识库在用，然后三条测试指令这里给到大家，大家如果需要的话可以找我领取。第一个就是只解锁，所以看他确认他能不能读到 kb 资料。好，我们来看一下，他回复了 k b， 之前也被你清除当前知识库，如果你想重建知识库，可以帮你整理。就是我，他应该是，呃，从记忆里找的，我已经把知识库放进好了，请你再次检查并更新一， 因为之前我删掉了他更新的记忆，他现在就是我让他去查的话，他根本就没有去，去实际的去检查，他就凭着记忆就给我来了，给我回复说当前没有知识点，其实我这个已经有了， 也就是说他会编造，编造之后给到你结果啊，知识点已恢复，他已经检测到了知识点已恢复，他已经有内容了。好，我们再进行第二条的测试， 定位，定位文件确认会解锁目录，在 k b d o c s 中解锁这个数据库的内容，我们来给到它。 好，它已经找到了一个匹配的文件，说明它已经解锁了我们的数据库这个文件内容。好，我们这一步测试通过，我们进行第二步的测试，三步的测试，然后命中后回答问题，确认不是瞎编。 这里是什么呢？基于 kb 内容回答二十字觉得，二十字觉得核心要点是什么？用五条要点总结，并在每条后面注注明文件的来源，然后我们把这个发给他 复制 好，你看他给到了这个来源，我们看他啊，他的来源，来源的汇总是来自于哪个 md 文件？这就是他已经根据我们的问题来去优先去查找了这个知识点。 然后二十字决核心要点，他是根据知识点去找的，你看每一个回答他都有来源，我们在里面加上了要让他给出数据的来源，这样的话，他确认他是引用了我们的知识点，然后给我们的回复是来自于知识点，而不是来自于大模型。 好，我们来再来提个问题，让他给我们出，呃，二十道选择题。 好，我们给他的问题是，小亮，请你根据知识点出二十道选择题，每个选择题都有四个选项，并给出答案，并把题目放到 word 上发给我。 我们有了知识点之后，我们就可以让 agent 帮我们来出题目，然后 并且给出答案，这样的话我们就可以轻轻松松去训练，就是出题，然后针对知识点内容进行去剪辑。 有了这个功能之后，哦，我们如果说在家里给孩子做作业之类的，那我们就可以把孩子的错题集给它录进去，到期末的时候就可以让 angent 把错题给它减少出来，针对这些错题来出题目，然后有针对性的去训练和强化练习。 这样的话就相当于你请了一个私人的老师，然后我来帮你去管理这些错题，给你建立自己的知识库内容，特别是对高中、初中这些孩子都可以用上这个。呃， opencloud 的 这个知识库的本地知识库的一个内容。 好，它已经给我们回复了，看见没有，它这个二十道题目它已经出出来了，然后它放在了 c 盘的 workspace 这边，这边我们来去看一下，我们来去打开它这个题目去看一下。 你看内容摘要，共二十道选择题，包含了零缺陷的管理、 p、 o、 n、 c， 质量成熟度改进过过程改进等知识点，然后每一个题目每题有四个选项，并标注了正确答案，然后每题均注明来源文档路径， 然后零缺陷，然后他会告诉你题号题目的分布，零缺陷基础理论四题， p、 o、 n、 c。 不 符合要求的代价五题。然后质量成熟度阶段是两题，过程管理与改进四题，组织变更和领导力五题 啊，题目有分布，题目有来源，我们来去打开看一下，在 word space 下面， work space 下面有个零这个零缺陷管理知识测试正视版，我们打开好这个，就是它给我们出好的一个零缺陷的一个知识测试题目 说明，然后选项，然后第一个答案来源，第二个零缺陷品质观四个根本中的一个中心是什么？必第一次把事情正确的事情做正确，第一次把正确的事情做正确。 兄弟们怎么样，这个本地知识库是不是非常非常的有用，帮你出题目，帮你做解答，帮你分析，这样的话我们即使在本地不联网的情况下，也可以很容易轻松的打造我们的知识库，而且是 l 四级别的知识库。 好，今天这个 opencurry 的 知识库搭建走了一遍完整的流程，后面我会继续讲，企业及知识库怎么设计，怎么接飞书，多维表格怎么做自动更新，怎么做团队共享。 如果你想把 ai 真正用到工作，记得关注我，后面全是实战干货。好，今天就到这里，谢谢大家。