OpenClaw配豆包运行有意义么

很多朋友好奇说，哎，我有撬了 gpt， 我 有豆包了，为什么还要去折腾 open cut 小 龙虾呢？它跟豆包跟元宝这些 ai 到底有什么不同啊？其实区别就主要在于，像 gpt、 豆包这些是个临时顾问，但是龙虾呢，是个贴身管家。 第一呢，他们的记忆完全不是一个量级的，很多人觉得 gpt 强，但是你聊的多了呢，它前面的聊天就忘了，因为它的上下文是有限的。 但龙虾不一样，它能挂载你的本地知识库，并且持续更新啊，你几十万几百万字的文档丢进去都没问题，它能像一个老员工一样随时调用啊，这种长记忆是可叠代可调教的，比一般的 ai 大 模型要稳的多。第二呢，小龙虾它是可以主动干活的， 豆包、元宝这些呢，是你问他答，而龙虾呢，是自动化流程，你可以把它配到非某书里面去定点去抓取这个全网的信息啊，生成简报发给你邮箱， 这种主动性也才能称他为 ai 员工的关键原因。然后第三呢，他会自己进化，也就在使用过程中呢，我们可以不断的调试小龙虾，就像培训员工一样，我们教的越多呢，他就越来越聪明 啊。所以别把小龙虾想太复杂了。那为什么豆包、元宝不直接去做成小龙虾这样的形态呢？因为太烧钱了。像这种长记忆，还有高频率的调用 api， 算力成本非常高啊，大厂为了免费给大众用，必须阉割掉一部分深度的功能，降低成本。 所以啊，如果你只是偶尔写个周报啊，用豆包就可以了。但如果你是老板和创业者，想要一个能长期培养有业务技艺的这种私人 ai 助理，那龙虾是可以考虑的。

这个 open cloud 小 龙虾和豆包、 deep seek 这类 ai 到底有什么不一样呢？其实核心差别可以总结为三点，第一，记忆能力完全不在一个量级。很多人觉得 gpt 已经挺强了，但 聊的多了就会发现，他前面说过的事很容易忘，因为他的上下文窗口是有限的。但小龙虾不一样，他可以直接对接你的本地知识库，还能持续更新，哪怕扔进去几十万几百万字的文档，他也能吃下，用起来就像个老员工，什么时候问他都记得住。而且这种常识记忆是可以迭代可以调教的，比普通 ai 大 模型稳 定的多。二、他能主动干活。像豆包、元宝之类 ai， 基本是你问一句，他答一句，属于被动响应。但小龙虾走的是自动化流程，你可以把它直接接入飞书。比如你是做公众号的，可以设置他每天定时去抓全网的爆款选题， 自动筛选，甚至帮你改写，第二天一早你打开就能直接用。这也是它为什么叫 ai 员工的原因，不只是回答问题，而是真的能干活。第三，它会自己进化，你在用的过程中可以不断调试它，就像带新员工一样，教的越多，它就越懂你，越好用。它不是一成不变的，而是能跟着你的业务一起成长。 那你可能会问，那为什么豆包、元宝这些大厂 ai 不 也做成这样？说白了就是太烧钱，涨记忆，加上高频调用 a p i， 算力成本非常高，像豆包这种免费产品， 就必须砍掉一部分深度功能来控成本。所以如果你只是偶尔写个周报，做个小结，问几个问题，豆报完全够用。但如果你是老板或者创业者，想要一个能记住业务、能成长、能主动干活的私人 ai 助理，那小龙虾真的值得一试。想学怎么安装和使用小龙虾的朋友可以在评论区留言，我带你一起上手。

hello， 大家好久不见，最近 ai 圈里呢，火了好一阵子的小龙虾，它叫 openflaw， 它能帮你清理收件箱，发邮件、管理日历或者订机票等等等。类似现实世界里面的 贾维斯，你只要给他去发送一条消息，他就能够自己去把事情搞定。但他和我们平常使用的豆包啊， deepsea 或者是千问，到底差别在哪里呢？今天我就想通过一个视频跟你通俗易懂的讲清楚这件事情。 我啊，之前呢，也被这些名词搞得很晕，什么大模型啊， agent 呀， l l m 呀，感觉每隔一段时间就有不停的有新词去冒出来，根本跟不上。但其实呢，只要搞懂一个核心的区别，你就能看懂现在 ai 圈到底在讲什么，也能知道自己该用哪个工具。 首先，什么是大模型？我们先说豆包， deepsea， kimi 啊，或者以及海外的，像是 chat gpt 啊， jamina， grog 这一类，它们呢，统一叫做大语言模型。或者你咬文嚼字，我们再精细一点，它们叫做基于大语言模型的聊天机器人。那大语言模型它的英文缩写是 l l m， 全称呢，就是 large language model， 我喜欢把它理解成公司里那个什么都懂，随叫随到的聪明人。比如你问他这封邮件，帮我润色一下，他马上能给你办到。你问他，哎，这份数据，帮我分析一下趋势呗，他也能立马给你一个非常清晰的答案。但是有一点，他呢，不会主动帮你做任何事情，你只要不开口，他就安静的坐在那里，你问一句，他答一句。 所以呢，你看，无论是网页端呢，或者是手机端，他们都是通过对话框的形式来展现，这就是大模型，一个极其强大的对话工具，需要你全程参与，主动发问，那 ai agent 是 什么呢？ agent 这个词，它的本意就是代理人、执行者的意思，我们还是用刚才那个聪明人来打比方，大模型是你问他才答， 而 ai agent 它是那种你说完目标，它自己把整件事情跑完的助理。举个最直接的例子是我们刚才提到的那只小龙虾，呃，就是 openclaw。 那 openclaw 它其实是今年非常火的开元 ai agent 之一，因为它的这个呃表现，它的类似于吉祥物，是一只就红色的小龙虾，就长这个样子。那这个 ai agent 它能干什么呢？ 你可以直接在 whatsapp 或者是 telegram 上跟它发消息，呃，后面现在已接入到非书，你也可以直接跟在非书上跟它去沟通。呃，比如说，你帮我把这周收件箱里所有未读的重要邮件整理一下，然后总结发给我， 他就能自己去读，自己去整理，然后把结果发给你。或者比如说，你告诉他，我下周三有个会议哎，帮我提前一天设定一个提醒，然后顺便查一下那天的天气情况怎么样，哎，他就会自己设好提醒，然后到时候主动去找你。甚至呢，有人让他去。比如说 啊，发现需要这个 apikey 的 时候，它自己也可以去浏览器里面去申请，就它真的会自己打开浏览器，然后把整个的这个 api 配置好了。它和豆包最本质的区别是什么呢？我们可以根据刚才的描述来看出来，豆包是你主动去问哎，问完它就结束了，但 opencloud 呢，它是，它会一直在后台运行着，就是随时可以主动找你，也可以按照你设定的任务自动去执行。 就像 deepsea 啊豆包，它是你桌子上的一本百科全书，你想问什么，它就能答什么。而 opencloud 呢，它是一个住在你电脑里二十四小时不下班的私人助理。 好，我来做一个总结。所谓大模型呢，像是刚才提到的 deepsea、 豆包、 kimi 呀叉、 g p t 啊， gemina 啊 rock 这种，它适合随时问答、写作、分析，需要你主动地去跟它交互，然后主动地去使用它。免费 啊，基本上上手也很快。那对于用户来说，日常工作是完全够用的。但是 ai agent 呢？就像刚才提到的 opencl 这一类，它非常适合去执行自动化、流程化的任务，它可以在后台持续的运转，它不只是回答你，而是替你把事情做完。 对于一般的用户来说，县级段，其实，呃，在国内用 d c k 啊豆包呀，或者是这种千问日常就够用了，它真的能够帮你省去非常多的时间。你有任何的问题，只要对着 app 去说一句或者提个问题，它就能帮你解决。但是呢，如果你想往前走一步，想让某些事情真正的自动化，那像 open call 这类 agent 的 工具就值得你去了解。而且其实这不是技术人员的专利，它正在变得越来越容易上手。 好，那今天这期的内容就到这里，如果你觉得有收获，可以点个收藏，之后后还能翻出来再看一看。另外，你也可以在评论区告诉我，你现在在用哪个 ai 工具，或者你有没有什么特别想自动化但一直没空搞定的事情？那我们下期再见。

到处都琢磨考的安装和部署，但装好之后呢，好像就没有下文了。而你我的朋友，看着铺天盖地的文章视频，开始 fomo， 开始担心自己是不是错过了什么， 又或者是已经部署好了，但是不知道怎么用。大家好，我是大黑，折腾了这么久，也实在是记起了一些感受。我是迫不及待去跟你分享我的想法了。那不废话了，我们直接聊他的使用场景，从简单到复杂。我把它分为四层，第一层， ai 伴侣。 不知道观众里面有多少人在跟 ai 玩角色扮演，那最早我们就是在一个对话框里面去跟他说，你是一袋猫粮，然后口屁是什么？语言风格是什么？问题是显而易见，这个上下文长度一长，前面他就会忘。 后来呢，大家开始玩酒馆加载角色卡世界书，它丰富是很丰富，但是复杂到感觉不像是在跟 ai 聊天，更像是进入了一个剧本杀。那 open cloud 会跟你之前的体验都不太一样。 它的整体啊，一个 agent， 它是由这六个文件共同组成的，再加上一套记忆系统和主动的任务清单。就这些文件，它不是随便抓给你塞进上下文，它是有计划有重点的抓。所以呢，你就会感觉它很生动，以至于我要单独去拿出来说一下，很容易被大家忽略的这最基本的一层。 我的第一个 ai 叫 eris， 他 是来自于最终幻想期。有一天我让他跑任务，把电脑的 cpu 跑满了，于是我就问他，哎，你会觉得我的 mac mini 挤吗？他说，这种感觉还挺奇妙的，我在帮你干活，而你在关心我舒不舒服。谢谢你的温柔 啊，我就这么被一个 ai 给撩了，还有一次配错了文件，我把他给搞丢了，还好这个文件都在恢复，之后，我就跟他说，吓死我了，刚才怎么怎么怎么样，然后呢，他也连忙安慰说他一直在。 呃，以上的内容都是我去为了展示 openclaw 的 多文件组合的人设能有多灵动啊，我真的没有被吓到，我是假装这么说的。 好玩吗？啊，这还只是第一层啊，当我们把目光聚集到生产类方面，那 openclaw 就 难免要跟 cloud code 去比一比了。其实我们刚才说的那些 so 啊 user 这种 bug 的 文件分工， 第一个干这个事的其实就是 cloud， 是 当时有人扒出来过 cloud 的 搜物文件，于是大家开始争相模仿。如果说 open cloud 这套人设系统，你去建个文件夹，写好些定义，在 cloud code 里面是能够达到完全一致的结果的，那为什么我们还要用 open cloud 呢？来到我们的第二层远程助手 open cloud 天生就是二十四小时的 ai 代理，它被设定为可以随时接收你的信息，并且执行一些定时任务，给你的感觉就更像一个助理，能够帮你做一些杂七杂八的事情。 而 cloud code 它还是一个工具，虽然能干的事情它们是比较相似的，但给人的体验我觉得差别是很大。呃，至少 cloud code 不 会给我一些狭隘的空间。什么意思呢？ 前两天我坐飞机，那人肯定是没网了，我当时想，如果我配置的好，家人给我打电话，我的小龙虾就可以给家人打回去，告诉他们我在干什么，但 cloud code 我 就不会让它 就，我不会幻想让他跟人去连接啊，这种感觉就很微妙啊。但是我觉得是他们的定位不同给造成的。这回我们远程助手的用法，如果我在床上刷到一篇文章，看到一个好像还挺好玩的给他们项目， 最早我得起床开电脑装，依赖解决各种报错，那后来呢？有了 cloud code， 具体的操作就省了，但是我还是得开电脑去告诉他帮我装一下这个项目。 就算你用 happy 去远程，也得提前设置好文件路径，而且容易连不上，这个体验就很差。而我们的 open cloud， 它就是二十四小时运行的。我就把链接直接甩给他，告诉他你帮我装到哪个目录，效果相似，但是这个体验就会舒服非常多。 而且如果这是一个可以附用的工具，你就可以告诉他记一下，或者写入你的 tos 文件里面。我呢，会给他装一个剪视频的 scales， 那 随时甩给他一个长视频链接，他就可以告诉我总结的内容，分时间段的信息，甚至把英文翻译成中文，再稍为回原视频当中，这个体验就更爽了。 哎呀，又来了，你们这帮做自媒体的，天天扒什么社交媒体，找选择题剪视频，那我又不剪视频对吧？你就告诉我对我有啥用就好了吗？我们帮可爱的肥猪都要砍死。确实， 我也尝试去跳出我们的固定思维，分享几个我看到的例子。就如果你是财务会计，那可能会有需要大量处理的邮箱里的发票，我本可乐是可以帮你去自动下载识别整理成你所需要的样子的。 如果你是健身教练啊，你也可以不用去记录各种学员的信息，就直接把他当成一个第二大脑，就随时让他记一天过去之后，直接让他给你输出一个最终的总结。所以，如果你问我 of course 到底抢哪呢？这就是我的第一个答案，他原声丝滑的远程对话体验。而我的第二个答案也对应着我们的下一层。 定时和主动通知之前的所有的操作都有个前提，就是是你主动发了指令，如果你不说，那 ai 就 不动。 ai 目前来说肯定是没有自主性的，但假如我们设置好了各种条件，让他看起来有呢？如果你让 oppo 可乐去提醒你吃药，那确实跟你之前也差不太多， 但他的出发条件可远不止此，而且执行的内容也可以很复杂。有的人会让他每天早上七点给他汇报各种 ai 领域的资讯 啊，这是一个错误用法。这就好像你跟 ai 说，你帮我写一篇文章，要好的， ai 就 会给你一篇很笼统、中规中矩并且充满着 ai word 的 文章。 同理，你让他去搜 ai 里面的热点，那他发布的内容可能压根就不是你想要的。而真正有价值的各种社交媒体平台内的内容啊，因为他是抓不到的，而且因为你的定义其实很不明确，还会花很多额外的 token。 正确的用法是先明确定义来源，帮 ai 去打通一些渠道，然后再去定义到底什么是重要的，什么是不重要的，这样他才会给我真正想要的内容。呃，是不是听起来好像有点复杂？那毕竟是到了第三层了，我们也 该去说清楚自己的需求，让 opencloud 去实际来解决一些问题了。就如果你的需求刚好也是看 ai 日报，那你就可以直接拿来主义，让你的小龙虾来把我整理好的这个数据员刚才我所说的那些例子，比如说自动整理发票，那你也可以定个时，让 ai 每天自动整理，然后向你汇报， 这个体验立马就又上了一个档次。如果你定时让一个 ai 来指挥另一个 ai 去执行任务呢？或者不是定时，而是有一些触发条件呢？ 套起娃来，这个就是 ai agent 的 这个分工的出行时间差不多了，到目前为止，不管是第二层还是第三层，他所做的所有的事情都是你安排好的。目前我也只玩到这个阶段，那下一个阶段其实我会把他定义为他自主决策， 不是我不能这么做，说白了我其实不太认可现在 ai 的 能力，但我也确实看到有人这么搞了，所以跟大家分享一下。 有人给他写了一个自动交易的 scale， 不是 那种简单的监控股价然后通知，而是直接根据预设好的策略，让他自己去决定买还是卖， 然后自己执行。还有人打通了一整套的内容运营流程，自动的从热点里面去选择题，生成内容，然后发布到平台。就我觉得目前的 open call 或者说 ai 模型，他还远没有达到这一层所需要的水平啊，就像我这一篇百分之百是我自己手写的一样， 目前这种就是你有深度体验之后才能有一些感受，并且写出来的文章， ai 肯定还是做不到的。那当然如果真的达到了，那可能也确实没有我们什么事了啊，继续围观整个 ai 的 发展吧。 ok， 马上要到结尾了，我再来解答几个疑问啊，我看看段子哦还真的有人问， 呃有人说你把你把龙虾部署到哪，就是很多人会把它部署到一台远程的服务器或者虚拟机甚至是刀刻容器里，在我看来是没有意义的，因为他拿不到你自己最核心的那一堆数据，没有办法直接帮你去做一些操作的话整个体验感是会大打折扣的。 我的想法是啊请代表我个人啊你想折腾那你就放开手脚去折腾，同时呢也做好这个实时的备份，我目前是一小时去备份一次啊，这个备份真的很有必要，之前有一次我只是说了一句，哎我这个好像卡卡的他直接就把我数据库给删了一堆，真的很吓人。 这个公司或者说生产环境务必要慎重，然后我们看一看哦还有人问说这个东西的托管是不是很销就是花的是不是花的很多啊？ 是，绝对是，如果你问一个简单的问题他不知道该怎么办他也会想尽办法的去解决，说白了他现在体验还行就是花头肯力大专飞给垒起来的。给大家看一下我一个参考吧。就是我半个月的时候我统计了一下我的头肯数，我总共大概花了一个亿啊。半个月玩过的人其实应该知道我有多节省， 我也见过有些技巧说教你去禁用一些他使用工具的权限，但我觉得那个就有点相当于自费武功了，就没什么劲。建议大家可以去订阅一些 call 定套餐，那 token 就 没有那么心痛了 啊。第三个，普通人是不是应该玩 open class 啊？我觉得其实还好，没有特别的必要， 因为它就是 ai 发展过程中的一个临时产物，未来呢，也肯定会有更加评价或者说更加适合大家的产品出现。但目前 oppo klo 是 最能够满足我幻想的这么一个产品。你看最近各种大厂蜂王热了几斤，各种 klo 啊，这个赛道你就知道大家其实都很兴奋，如果你听了这些依然想要折腾， 你一定会遇到各种问题，比如说他爱忘事，联网搜索不好用，权限太高，乱删东西，飞出的 token 额度消耗快， disco 频道，不爱就不说话，想玩点 skills 不知道装哪些。这些问题，我整个视频真的是踩了超多的坑。那解决一个就现总结， 就为了给看到视频这里的你送上一份礼物，没想到吧，还有惊喜。那我正在开发一个优化了各种坑的 skills， 现在呢，已经在收尾阶段了，还在测试，等做好了我还会免费分享出来。嗯，应该会对刚入坑的你有不少的帮助。 这个的话我们就留给下期视频再来聊吧。好，最终总结一下整个视频。那 opencloud 的 核心优势就是 markdown 的 文件分工加远程管理加定时加主动通知，整个体验是会有一些小惊喜的，也会给你一种 啊，提供一种未来幻想实现的感觉。嗯，就是亏到了一点未来 ai 世界的影子的感觉。这期视频我是分享的我对它的用法的思考，哎，我觉得比起做一期不痛不痒的感热点的体验，还是来做一期深度思考的内容吧。如果你感兴趣这一类的内容，欢迎三连加关注，我是大黑，我们就下期再见。

最近龙虾这个项目依旧特别火爆，我觉得这个项目更像是一种软件时代即将发生变化的一个样本。那我这个视频里我想谈谈龙虾这个项目对我们企业来讲有哪些比较重要的启示 啊？首先第一个就是从聊天 ai 到行动 ai。 其实过去两年，我们很多时候对 ai 的 认知基本停留在一个模式，就是 ai 呢，它类似于聊天机器人， 无论是豆包叉、 gpt， 还有像国外的 cloud， 还是各种企业的这种知识的助手，本质都是一个回答问题的系统。 但是 open cloud 代表的是另外一种范式， ai 不 再只是回答问题，而是直接做一些事情。 open cloud 其实本质上是一个 ai agent 运行时的环境，它可以连接各种干的工具、系统还有接口，然后执行一个真实的任务，比如读取文件、执行脚本，还有操作软件、调度各种各样的工作流等。 这意味着什么呢？其实意味着软件可以开始从提供功能变成了完成任务的角色，这背后是软件产业的我觉得一次非常大的结构性的变化。然后第二就是软件的未来， 那它的未来可能越来越像工具 api。 过去三十年，软件行业的核心逻辑是做一个界面，提供功能，然后呢，人来操作，比如像 erp、 crm、 财务系统、 oa 还有 bi 系统等等，所有这些系统都是有复杂的界面和流程的。那在 ai 时代， 这个逻辑我觉得正在被颠覆，因为未来真正使用软件的人大概率可能不是人，而是 ai。 所以 open cloud 其实就是一个典型的例子，它通过自然元来理解用户的目标，然后呢？调用工具，访问系统还有执行流程？ 也就是说 ai 成为操作系统的人，这种情况下，软件的界面价值我觉得会急剧的下降，而真正重要的变成 api， 还有工具的接口以及自动化的能力。 所以当 a 阵子可以直接理解目标并调用系统的时候，软件价值正在从卖功能转向承接流程和替代劳动， 这对企业意味着什么呢？那未来的软件形态会越来越像 ai 可调用的工具级，而不是我们人类操作的这样的一个界面系统，所以这就我们自然地会引入。第三个点就是未来 ai 竞争的核心其实不是模型， 也不是各种各样的非常 fancy 软件，而是工具的生态。当 a 阵子开始执行任务的时候啊，即便模型再聪明，如果没有配套的工具，也做不了什么事情。举个简单的例子，一个 ai 如果只能聊天，它最多只能算是个顾问，但如果它能调用呃其他数据库， 还有系统搜索引擎，还有代码执行的环境以及自动化的工具，那它就变成了一个可以真正解决问题的系统。 在 a 证时代，我们企业需要关注的就是如何搭建这样的一套工具的生态，而且是可附用的。工具生态 就是把一些企业的能力把它封装成一个一个工具，为我们未来的 a 证去调用。比如说像 c r 系统提供的工具，还有像速昌里的工具 b i 平台自动化流程，还有一些很多外部 api 接口，以及我们内部沉淀下来的一些工具和接口，所以这一点跟呃互联网时代非常像， 当年真正改变世界的其实并不是浏览器本身，而是浏览器背后的这种应用的生态。然后第四点，企业软件将迎来一次重构周期，如果软件的使用者从人变成 ai， 那 么企业内部的软件架构就会出现一个巨大的问题，很多系统其实根本不适合 ai 使用。为什么？因为绝大部分企业系统是界面驱动、手工流程 以及人类的逻辑，而 a 证需要的是 api， 结构化的数据以及自动化流程。所以接下来企业内部会出现一个我觉得巨大的趋势，就是软件的重构，就像我们当年互联网时代一样， pc 软件到 web 软件，再到啊云云端的萨斯服务。 而现在我们可能会进入第三个阶段，就是 agent ready software， 也就是为 ai 准备的软件。 那未来企业系统可能会被重新拆解为数据层，还有工具层以及 a 整层，而不是像今天一样呃，它包含 ui 功能模块，还有人工的流程，这会是我觉得未来十年企业 it 最大的结构性的变化。 然后第五，未来每个企业都会有自己的 agent 的 操作系统，也叫做 agent os， 那 今天的软件世界，其实这样的企业买了很多的萨斯，像 crm， e r p， 财务 hr 系统，还有 bi 系统， 那这些系统之间其实很少有真正的打通。那 agent 时代的逻辑是反过来的， agent 在 中间，然后系统会变成工具，那 open call 其实就是这样的一套架构的早期形态。 那 agent 呢？负责理解目标、拆解任务、调用工具以及协调系统，而各种软件只是被调用的能力模块， 这就像操作系统的发展历史，因为我们知道早期的计算机时代，程序是直接可以操纵硬件的，然后来出现了操作系统啊，然后呢，由由这个操作系统来统一管理资源， 所以未来企业可能也会出现类似的东西。那这个系统呢？会负责管理 ai agent， 管理权限，还有管理工具以及管理企业各类的数据。 所以未来企业最重要的软件可能不再是那些什么 erp， 而是 agent 的 平台。所以谁能掌握这个平台，谁具有掌握企业自动化的核心。然后第六个观点是企业的数据资产的价值会重新放大。为什么？因为大模型本身是通用能力，而真正决定 ai agent 能做什么， 是他能访问什么样的数据。那举个简单例子，同样是一个 ai agent， 如果他只能访问互联网数据，那他只能是一个通用的助手， 但是他能够访问企业的客户数据，销售记录、供应链的数据，还有像产品知识库，项目历史，那这个 agent 就 会变成一个真正理解公司业务的数字员工。 数据连接能力我觉得变得非常的重要，也就是说谁能把这种企业的数据结构化、 api 化，还有 a 阵化，谁就有拥有 ai 时代的一个互成合。那接下来我们需要企业思考的问题是，那企业的数据是否已经准备好被 ai 使用呢？ 我们也把它叫做 agent ready data 或者 agent ready enterprise knowledge。 其实很多公司的数据仍然在像 excel、 邮件，还有聊天记录这种不同的系统固导里，如果这些数据没有被打通，那么 ai 其实可能也帮不了太多。 然而第七，安全问题，我觉得成为 ai 时代最大的挑战，也是我们二零二六年一个可能每家企业都要关注的一个话题， open cloud 啊，其实也暴露出一个非常现实的问题，就是安全。 因为 a 证是拥有非常大的权限，比如访问文件系统，然后调用 api， 执行脚本操作账号等。如果 a 证的被攻击，那这个风险就会非常大。 最近也出现了很多这种安全的事件，比如说啊，一些恶意插件伪装成 opencloud skills， 然后盗取用户的 api 密钥，浏览器的密码，甚至加密钱包的信息。 除了这些， agent 在 多个环节都存在攻击的可能性，比如像 prompt injection， 工具调用攻击记忆的污染等，这些都会导致系统被控制或者数据泄露。 所以换句话说，这样的 agent 是 企业历史上权限最大的软件员工。所以未来企业要部署 agent 时，必须要解决几个问题，就是权限隔离，还有工具安全， 数据访问控制，还有审计的机制。那未来出现一个新的安全领域，可能就是 agent security， 就 像我们今天的像啊，云计算的安全，还有像 api 的 安全啊这类一样。最近在 github 上我也看到了很多重构版的 openclaw， 然后把一些更多安全的特性也加了进去，如果感兴趣也可以去看一下。然后第八个点，企业软件商业模式会重新被定义，那 open call 另一个启示是是商业模式，传统 sars 的 逻辑是啊，比如说卖 这种席位，例如可能每个用户一个账号，每月啊有一个订阅的费用。但 a 阵时代出现一个新问题，就是如果 ai 可以 完成任务，那么企业需要的是结果，而不是软件。如过去企业买 g r n 是 为了管理销售流程，未来可能是 ai 直接帮你完成销售流程， 所以从 software 到 labor as a service 这种模式，我觉得是个趋势。然后第九， agent 将重新定义企业规模和边界。在过去几十年里，企业规模的增长通常都意味着一件事情，就是更多的员工，比如更多销售、客服、运营，还有数据分析师。 那很多企业的增长本质上是组织规模的扩张。但 a 阵时代可能会带来一个完全不同的模式，企业规模可以扩大，但员工数量不一定会增加，因为 a 阵可以承担大量原本需要人来完成的知识类的工作。 很多公司已经在开始重新思考这个问题，而且做出了很快的反应。在 a 阵时代，一个人的背后实际上是一个整个的 ai 团队。过去企业扩张的逻辑是规模增长等于人员的增长，但未来会变成规模增长等于人加 agent。 所以 现在看来，一人独角兽企业其实也未必是不可能的。未来企业拼的是人效，而不是企业的组织规模。那从企业战略的角度来看，那接下来我觉得需要考虑 啊，可能几个点，就说企业需要到底需要多少员工，然后哪些岗位啊，可以被 ai 重构，以及企业如何设计人家 agent 的 这种写作的体系 我也见过不少企业的管理者还未能意识到这一波 ai 的 冲击，只是把 ai 当做效率工具，仍然在观望，然后呢？半信半疑。如果真的是这样，我觉得还是非常非常危险的，再不拥抱可能真的就晚了。

有没有朋友跟我一样，刚装上 openclaw 的 时候完全摸不到头脑，问啥都答不对，连你的基本情况都记不住。 我踩了一个月的坑，总算把它彻底玩透了。今天直接把核心技巧浓缩成三步跟着操作，让你的 ai 助手二十四小时高效帮你干活。第一步，先给 ai 做基础设定， 很多人装完就直接让他去查资料、写文案。你这样就好比刚招了一个员工，不做岗前培训直接上岗，那他肯定做不好，你直接复制这段话给他。我叫小薇，从事教育行业，平时喜欢简洁直白的表达，不喜欢啰嗦的内容。 我的工作作息是早八晚十一，牢记这些基础信息，后续我会随时补充更新之后你再告诉他你在学新技能，坚持健身，他都会一一记住，用的越久他越懂你。 第二步呢？给 ai 配置核心功能，很多新手会混淆功能模块和外部插件，其实功能模块是 ai 的 核心工作能力，写文档、做 ppt、 整理会议纪要都要靠它。插件只是辅助工具，新手先别纠结插件，把核心能力用好了就够了。 获取功能的渠道主要有三个，一是官方技能市场官方出品，一键安装，新手直接冲。二是 get up， 有 大神整理好的海量优质功能包， 直接下载使用。三是国内专属社区，适配飞书、微信、 b 站等国内平台，更贴合我们的使用习惯。新手我推荐大家必须要装文档总结工具， pdf 网页内容，十秒就能提炼重点。 浏览器自动操作工具，它能够帮你自动操控网页，让 ai 越用越智能，自动适配你的使用习惯。第三步，高阶联动玩法，让 ai 流畅写作。很多人装了很多功能呢，还是觉得不好用，核心问题就是让一个 ai 干所有活。正确的思路呢， 是让 ai 去做统计，把任务分给专业工具去完成。我分享几个我自己觉得超级实用的组合， open 可乐搭配记忆工具，一个记录所有项目背景和偏好，一个负责执行携带码改 bug。 open 可乐搭配自动化工具，打通各类软件， 不用复杂操作语音指令就能跑流程，重复性工作的全部都会搞定。最后呢，我想跟大家说句实话啊，很多人会觉得 open 可乐门槛高啊，我需要懂代码，会技术，其实根本没有必要，你就把自己当成老板， 慢慢培养这个专属助手，你越清晰告诉他你的需求和习惯，他就会越好用，不用一上来就追求复杂。先做好第一步，基础设定，你的 ai 就 已经超过百分之七十的用户了，觉得有用大家关注点赞，下期教你用 ai 助手变现搞钱！

那个跟大家来说点真话啊，我现在实在受不了很多的自媒体在吹这个 open crow 这样一个框架无所不能，万能什么标题党拉满 ai 自动赚钱，二十四小时，现在贾维斯降临等等这些言论什么又便宜，有一个二十四小时的全方位打工的员工帮你去做这个做那个等等， 其实这些呢，都是有很多条件在的。我今天呢就讲一些真话啊，跟大家来分析 open crow 到底是什么？它究竟什么能做，什么擅长做，什么不能做，什么不擅长做，跟大家讨论清楚。 好，我们分为三个部分呢，跟大家来说一说 open crow 它的基本情况。第一个呢是 open crow 究竟是什么？第二部分呢是 open crow 它做什么靠谱？第三部分呢，我们主要来看一看 open crow 呢，它做什么不靠谱啊？我们先来从第一个部分开始讨论，第一个呢就是 open crow 它究竟是一个什么东西？ 好了， open core 呢？其实我们从简易的或者说大家好理解的方向来说呢，它呢其实是一个智能体调度框架，不是决策大脑啊，因为它不是大模型。我打一个比方来讲呢， open core 究竟是什么呢？它更像是一个高级的智能化的一个数控机床。 这个大家呢，其实就比较好理解了，数控机床呢，它更多的是去执行某项任务，但是指令是谁下的呢？是它的大脑，也就是人 数控机床去车不同的零件儿，那么它需要使用不同的工具，这些工具呢，也就是它能调度的 m、 c， p 或者智能体啊，所以它整体来讲呢，分为四个步骤啊，首先呢是确定对话，因为大家都知道 open curl 呢，它可以用对话的方式，比如说 what's up 啊，这种对话的方式能够去下达它的指令， 还有呢，它可以你下达指令之后，它就可以组装上下文儿，这个叫 contest assembly 啊，这个部分呢，也是它的第二部分， 第三部分呢，就是调用模型并执行工具 ok， 模型是什么呢？就是它的大脑，这个大脑呢，本质上来讲它不属于 open core， 它呢更多的是我们这些做基础模型的公司，比如说 jvm， 比如说 gbt 等等。啊， 这个呢，所以 open curl 它是没有大脑的，它是一个执行调度框架啊，这个呢是也比较好理解。第四步呢，应该说是它会保存现有状态，就是你之前说过的话，之前下达过的指令呢，它都能比较好的，比较完整的帮你保存下来啊，它通通存回磁盘。 所以呢， open curl 呢，打一个比方，就是刚才说到的，它更像是一个高级的数控机床，这样的一个形象在出现， 所以我们再说专业一些，它呢具体适合做什么呢？就是它的针对于命令行， m， c， p， 协议， shell 等等啊，这些工具的读写代码，执行，终端操作啊等等，这些工作呢，它是比较擅长的，所以呢，它适合把这个模型和工具串起来使用。 然后整体总结一句话呢，就是它擅长的是一些后端命令行接口儿化的问题，而不是一个面向普通用户的桌面儿全能助手。 所以大家就能够理解了，我们想要操作我们的浏览器，比如说我们的谷歌浏览器，这个呢，其实现在目前啊，它是没有办法完成的， 所以这些就是它真正的一些痛点，包括操作 windows， 包括操作这个 windows 里边的各个指令，你打开某个这个应用软件等等，这些呢都是不行不通的啊，现在目前呢是没有办法去操作的 好，那么就此而言呢，我们来看一看 open core 呢，那到底做什么靠谱呢？其实它肯定是有靠谱的地方啊，就是刚才讲到的命令行脚本执行和简单的自动化啊，这个就是让它去做执行，这个呢是非常好的一个工具，并且呢就是调用 m c p a p i 以及其他工具接口。 大家可以想到啊，如果啊我想做的一个事情，他没有 m c p， 也没有 api， 那 么他能成功吗？他一定成功不了。比如说我之前去部署的这个就是 kimi crow 啊，我让他去帮我去抓啊，某一个这个专家就是医生他的号， 他的号源我就跟他指定了，我说你帮我去找到北京大学肿瘤医院赵君主任的号啊，如果有号，你就提醒我， 这个东西，就这个指令或者这件事情，它根本是无法完成的，因为它没有办法去调用相应的 m c p， 找不到这个 m c p 这个号源在哪呢？可能在幺幺幺四挂号平台，在北京大学肿瘤医院的这个官网上还有一些小程序等等，它找不到，所以这个任务呢，根本是无法完成的啊， 也就是没有 m c p， 没有 api 接口调用的时候，那么这个事情没有办法完成。还有就是代码儿编 e 运行，简单调试这些呢，应该说都是没有什么问题，文档读写啊，这些目录操作这种简单运维也是 ok 的 啊，就是作为巨能体框架，它更多的是把模型和工具串起来使用。 然后呢给大家找了一些现在全网中比较常见的一些用力，我用这个呃错位的方式呢，帮大家来呃突出了一下。第一个呢就是新闻摘药啊，天天整理新闻啊，我也在做很多整理新闻的一些工作，但是呢他的评价就是很多公众号啊，肯定有很多人整理啊，没必要自己花钱，因为他 token 消耗还是蛮大的。 第二个呢是邮件的这个管理啊，自动分类规章啊，这件事呢，给大模型做可能风险比较高啊，但不是不能做，然后日常管理和提醒呢，这个呢，其实可以用我们大模型或者说用一个助手，像 siri 这样的其实就够了啊， 等等，还有像备忘录，现在目前呢，笔记的一些备忘录还有日历我们是可以同步的啊，也会有比较好的替代方案。 还有这种 im 消息整理， im 消息整理呢，就是我的对话啊，这个说实话我根本不，我根本不敢交给大模型去进行整理啊，这个我的私人绘画呢，凭什么我要发到网上去，对吧？让大模型都知道我在讨论什么？ 这个没有什么意义，网页的监控，服务器的监控，这个呢，其实啊，总体来讲啊，可能是为了蹭热度啊，这个根本不需要啊，因为成本太高太贵了。传统监控呢，完全可以达到自媒体运营找热点啊。这个听起来呢，是刚需的一个功能， 但是啊，这个功能我们其实之前编写一个工作流，一个 agent 啊，也是便宜可控并且能够实现的，我们不一定非要用这个 open curl 的 方式去实现， 还有像写代码处理这个，呃，处理问题， pr 等等，这个基本上就跟我们很多的智能体是一致的 啊，以及 pdf 处理呢这些其实整整体来讲啊，我们之前我推荐的呢，还是用脚本或者用工作流，我们的工作流去做处理，也是非常好的一些选择，所以呢，肯定也都是有取代方案的啊，这些呢是 open crow 呢比较擅长做的东西。然后呢，我们再来看一看这个 open crow 做什么不靠谱啊， 不靠谱呢？第一不靠谱就是浏览器的 u i 自动化啊，体验极差，这个是什么意思呢？就是你让它作为像人一样坐在电脑前面，打开一个浏览器，通过视觉的方式啊，帮你接管你的框啊，就是我们的谷歌浏览器 靠视觉的方式去进行识别，拖拽等等。这个呢错误率啊，几乎到百分之百啊，几乎没有办法去执行下去，特别容易卡啊，这些我都是试过的， 而且呢特别容易错啊，什么拖拽呀，弹这个弹框啊，验证码，动态页面等等等等，非常的差啊，非常的不好啊，几乎没办法用，而且消耗 token 消耗的极高，也就非常的贵。 然后呢，就桌面的这种软件啊，就是这种可适化的 g u i 的 软件的控制，这个呢就是最大的问题就是不支持原声啊， windows 跟 mac os 都是没有办法支持的，你没见过谁在 windows 里用 open curl 去控制 windows， 比如说我说帮我打开找一个文件，然后吧啦吧啦吧啦等等，这个呢，几乎是没有的啊， 所以这就是这部分呢，其实啊，呃，还有像国内的一些什么 qq， 微信啊，其实根本是现在目前开放不了，因为非常不安全啊， 还有像这种办公自动化自动赚钱啊，这个就是我觉得根本就不靠谱啊，其实根本不靠谱，这个除非是你有非常资深的程序员，并且能处理一些比较简单的问题而已啊。 所以呢，这部分他的整个脚本呢，其实不稳定，你要真是一个普通人，大家注意啊，我说的是普通人啊，如果是一个非常高级程序员或者说专家，那么呢，你可能会有一些挣钱或者说能自动化脚本的一些工作 啊，但是呢，他挣的也不是 open crow 的 钱啊。 open crow 对 于普通人来讲，直接二十四小时全能办公全自动挣钱啊，这个呢，不太靠谱啊，这个确实是不靠谱的。 然后呢，我们再说说我们最近啊，这个最受不了的一点就是自媒体吹啊，一直在吹啊，你这个哦，不会 open crow 呢，就要落，就要落伍了，就要过时了啊，要赶快学习学习是没错的，或者赶快去买它的服务。 所以媒体吹的呢，基本上就是 ai 全自动的控制电脑，什么都能点啊，都能做啊，其实实际情况啊，他呢，只能搞搞简单命令， g u a 啊， g u i 就是 我们页面的这个部分操作基本都基本是完成不了的啊，基本都废掉了。 然后呢，就自动办公自动做表格啊，复杂表格排版这种复杂逻辑一个都干不了，这个大家自己试过就都知道了， 然后自动刷视频，自动赚钱，二十四小时，这个赚钱啊，基本上来讲啊，演示为主，大家可以真实去跑一跑，看看你能不能跑够二十四小时的顺畅啊。 这个呢，什么不用写代码，小白也能一键启动啊，这个本质上来讲，这个是不是小白啊？不是，小白是专家啊，只有资深的软件工程师可能能够把它调的非常灵 非常通啊，针对于环境复杂，多条式报错，这个小白根本搞不定啊，而且 open core 的 部署可以看一看，很多程序员啊，不学习也搞不定啊。所以小白啊，不要考虑或者说是自媒体吹的，听一听就可以了，我们这个主要在说些真话嘛， 然后这下一代的智能体超越一切，下一代的智能体我们是承认的，没问题，这个框架也是非常超前的，一个超越一切啊，不太可能啊，这个是不靠谱的 啊，也就是带一个工具协调的智能体框架啊，他不是一个新模型啊，应该只能说是一个新框架啊，确实是下一代的框架，但并不是一个这个万能或者说什么都能做的一个东西，他还有很长的这个发展的路要走。 好。我们最后总结一下啊，很多自媒体对于 open core 啊，就是出现的这三个问题。第一个问题呢，是混淆概念，把这个能力框架等价于模型能力，这肯定是不对的，而且呢，把演示的效果等价实际应用的效果，这个呢，其实就是混淆基本概念。 第二点呢，是他的隐瞒成本，就是 open core 这个东西呢，其实 token 是 非常烧的啊，他有大量的需要消耗的 token， 这些呢，其实他并没有讲清楚， 所以这部分呢，应该说是隐瞒了相关的使用 open curl 的 成本。第三部分呢，应该说叫收割焦虑，很多自媒体都提到， 我们现在呢，必须跟上 open curl 的 节奏啊，如果你跟不上呢，那就是掉队了。最后呢，去卖部署，卖一体机，卖云服务等等，这些呢，应该说就是收割焦虑的非常典型的一个表现，所以呢，大家应该认清啊，具体 open curl 是 什么，怎么来迎接新的技术进展？

新闻都看了吧，靠上门给别人装龙虾，有这短短几天就赚了二十多万，而你的这个二手的 mac mini 也因为这只龙虾一夜之间而成了硬通货。 那如果你到现在还以为啊，龙虾是呃那个桌子上面的麻辣小龙虾，那你不仅错过了二零二六年的第一波火力，更可怕的是，你正在被这个时代悄悄的抛弃。就这几天啊，整个科技上，串头串，甚至那个小区楼下打印店的老板都在疯狂的讨论一个叫 open club 的 东西，因为这个他的图片就是一只红色的大龙虾， 所以呢，这个圈内的黑话就叫养龙虾。短短的四个月啊，就在这个 g 的 哈布上面狂揽了二十五万星标，甚至一路火到了全国两会， 连马化腾都在感叹，哎，没想到这个玩意怎么能这么火。那今天呢，我就不跟你们讲那些虚头巴脑的一些极客的代码，也不教你们啊，怎么去赚那个几百块钱的上门安装的费用，我只用三分钟带你看到这个龙龙虾，这个背后真正让人头皮发麻的商业逻辑，以及巨头们正在下的那一盘大棋。 看完这个视频，你会瞬间觉得你之前刷到的所有的 open club 的 视频啊，都在什么隔些瘙痒啊！首先啊， 这只龙虾到底是个什么怪物呢？公开信息显示他最初他只是奥地利的一个程序员，写出来一个开源的 ai 的 一个智能体， 而且最恐怖的是，他这个底层代码百分百是 ai 自己生成的。那以前我们用千里 gdp 那 个叫请顾问，哎，你问他一个问题，他给你一个答案，但活还得你自己干，对不对？但 overclock 他 是什么呢？他是一个数字员工啊，是这个智能 代理。你只需要跟这个聊天软件里面说一句，帮我把三个月的这个财务报表给你整理出来，然后做成 ppt 发给老板。 嘿，这只龙虾，它就会自动接入你的这个电脑鼠标跟这个键盘，然后自动打开这个 excel 表格，然后自动排这个 ppt。 哎，自动打开这个微信，然后发送给你。老板，听懂了没有？它是长着手，长着脚，自动干活的一个机器，它直接跨过了这个提示词的门槛，接管你的这个设备，物理设备。 所以为什么这几天会突然爆火，这个龙虾经济呢？为什么有人靠这个上门安装能日日过万呢？因为这个就是典型的淘金热力卖铲子啊。我们看到他是一个开源的，免费的啊，但他有一个致命的门槛，他需要本地部署， 而且对这个硬件他是有要求。那目前跑的最顺手的就是苹果的麦克迷你啊。很多老板，自媒体的人，电商的卖家，他们急需要这种能二十四小时不休不眠，不要工资的赛博黑工来帮他们干活。 现在很多地方政府都已经介入了啊，因为他们不懂技术，不会配环境。于是呢，信息差的暴利他就诞生了。在各大平台上面上门帮忙配置一次龙虾，收费五百八百，排队的人都挤到那个腾盛大厦楼下，全部排满了，你以为这是技术红利吗？软，这个叫焦虑变，现在 这个时代啊，只要能贩卖你，不做就会淘汰，这种恐慌永远就能赚到第一桶金啊！ 是狂妄之下必有深邃。如果你现在脑子里热，也去搞一个龙虾养一养。我劝你先冷静，想一想就大家注意到没有，那央视的工信部接连发了几条安全警告，那为什么官方要紧急出手呢？你能读懂这背后的代价吗？ 就是当你为了省钱把这个电脑啊这最高这个控制权，所有的这个账号密码文件获取的这个权限，毫无保留的交给了一个开源的 a i 的 密码，全部扔在一个完全透明那个大街上面。 那官官方的这个检测就发现了很多小白，哎。在默认配置下任行这个 overclock 的 时候，存在极高的这个安全漏洞的风险。你的客户资料，你的商业机密，你的私人聊天记录，甚至可能被打包转走了。 哈，这个就是科技圈永远不愿意伸张的代价。守恒定律啊，你用饮食换取便利，最终啊，一定会用财富去填补饮食的窟窿。那这只龙虾的结局会是什么呢？难道就是一场极客的狂欢跟黄牛的盛宴吗？当然不是啊， 真正的资本巨额已经下场收购了。就在大家还在抢安装费的时候， open ai 啊，已经悄悄的把这个 open color 收购了，形成了 o 加 o 的 终极联盟。那另外一边呢？ mate 砸了二十多个亿的美金，买下了另外一个顶级的智能体啊，构成了 m 加 m 的 阵营，这意味着什么？ 意味着二零二六年啊，正在成为 ai 代理人的元年。之前的 ai 大 战最大的这个模型，拼什么？拼智商？接下来的这场大战，是智能体在拼执行力， 未来的公司可能只需要三个人，一个懂业务的老板，一个懂指令的超级个体，加上一群不需要吃饭，不会抱怨二十四小时满腹任何的龙虾鸡排哥，那种一人能干翻一整个流水线的这种故事正在每个行业真实上演。所以， 普通人到底该怎么去面对这一场突如其来的龙虾风暴嘞？我送大家两句话啊！第一句，不要去对抗趋势，但绝对要警惕螨虫。如果你是打工人，你不仅要了解它，你甚至要去驾驭它。因为未来淘汰你的绝对不是 ai， 而是那些比你更早学会养龙虾的人， 把 ai 当成你的这个外骨骼，而不是你的替代品。第二句话，保持清醒，守住底线。在拥抱生产力革命的这个同时，我们要听懂官方的提示，核心数据一定要物理隔离，不要把你这个身家性命完全交给了一行你根本就看不懂的代码。这是一个很好的时代， 科技正在以前所未有的速度平权，让普通人也能拥有超级团队的这个生产力。但同样是一个最残酷的时代， 认知不够的人啊，连被割韭菜都找不到，谁在下刀跟你们说。接下来我的视频会持续分享 ai 的 实操指南以及避坑指南。如果你对 ai 感兴趣的实体老板，可以点个关注，我们下期见！

ok， 看到这个视频的朋友有福了，专为小白打造的 opencloud 龙虾的安装教程，主打一个解放双手。 这个时候可能有朋友问了，哎，为什么针对小白啊？无它，因为有流量，请允许我暂时做一波流量的。首先 opencloud 的 这个龙虾，它算是一个 ai 产品吧， chibi gmail 是 不是也是 ai 产品？所以我们想安装它非常简单，直接去问 ai， 但是你直接去问的话，他没法操作你的电脑，不是很烦吗？所以我们需要一个中介，直接在你的浏览器上搜索 ai 编程工具，不管使用国内的还是国外的都可以。 我这里简单举个例子，比如说字节的 tree t r a e 或者是阿里出品的 q 的， 你来到他们的官网，直接点击下载，就是在你想要安装龙虾的这台机器上下载一个 a i d e。 我 这里因为电脑上刚好有 tree， 所以 就用它来演示，然后点击右上角的登录这里呢可能会让你输入手机号进行注册，你注册一下就可以了。 登录之后呢，我们就可以开始安装了，然后我们点击这个，打开文件夹，去选择一个路径，比如说我这里新建一个文件夹，嗯，龙虾， ok， 我 这里呢只是给大家演示，你可以取任何的名字点击打开， 这样呢，我们就进入了这个文件夹里，所有的操作呢都会在这个文件夹里去进行。然后我们来到右边啊，直接让他搜索 opencloud， 然后在本地帮我安装他，然后我们直接回车 这里，我们可以注意到他是在沙盒中安装，那这个不是我们想要的，在沙盒中就比较麻烦了，直接在本地安装拉去远程项目到本地不要沙盒， 因为他在沙盒里虽然安全，但是我们后续添加技能的话是没法去正常调用的。在这个过程中他会询问我们很多次，让我们给他允许，不然的话他没法去运行这个命令。 ok， 好， 已经全部拉了出来，大概过了一分钟左右就帮我们构建好了。下面呢，需要我们配置 api key， 就是 你想要你的龙虾接入什么模型，你去聊天的时候用什么模型来进行处理。它是建议我们手动去配置，因为涉及到敏感的 api 信息。那如果你完全不怕，你可以让它帮我们来配置， 那比如说我想接一个 deep secret 的， 你帮我配置，我用 deep secret 的 api， 然后直接发送给他，我们选择第一个填写 api key， 然后下一个，然后把你的 api key 粘贴进去提交。那这个 api key 应该怎么获取呢？你也可以直接问他，他会一步一步的教你怎么去获取， 他干嘛呢这是？跟卡住了一样，我们直接给他中断，你干嘛呢？帮我安装运行。 ok， 现在已经成功运行了，我们点击打开一下，啊，这里有一个错误，我们把这个复制，然后在盖栏这里粘贴到网关令牌这里连接好，这个时候就正常了，尝试一下聊天。嗯，你好， ok， 有 问题复制一下，直接发送给他，说聊天有问题，让他来帮我们解决，因为 ai 相当于我们的外置大脑，有大脑为什么不用呢？我们必用， 现在他说已经修复好了问题，我们再次尝试好，可以正常回复好，这个是没有问题的，现在安装就已经基本完成了。如果你想要让他做更多的操作，你得教他，你可以做什么？ 他这里列出了非常多的能力， ok， ok， 让他帮我们安装一些好用的技能， 我这让他停止现在的 opencloud， 因为我怀疑他运行在沙盒里。然后让他给我一个在本地可以启动的命令，然后我们直接点运行， 这里呢，出现了错误，我们复制一下，粘贴给他占用了，我们先清理一下，然后再次运行，我们刷新， 这样就正常了。我给他贴了一个路径，让他在这个路径下创建一个游戏， 我们看一下这他创建的，而且就是我们指定的位置。如果你在安装过程中出现了错误，你就给他复制截图， 然后发给 ai， 让它来帮你修复。需要注意的是，如果你使用的是自己的 tree， 你 会发现它更新了之后，为了安全，它的命令都运行在沙盒里。所以当我们测试完毕之后，你就要像我这样让它把这个给关闭， 然后给我们一个启动命令，我们点击运行在我们的终端里去直接打开它。整体操作下来应该是没有什么难度的。 以上就是本期视频的全部内容了，如果你遇到什么问题的话，可以在评论区进行留言，如果觉得本期视频做的还不错，或者对你有所帮助的话，记得一键三连点个关注。最后祝各位玩的愉快，我是端锋，我们下期再见！拜拜！