openclaw如何更像人

不要再花冤枉钱了，三分钟教会你本地部署 oppo klo 阿亮的视频主打一个手把手哈喽，大家好，我是阿亮，最近很多很多粉丝给我留言，想要付费安装 oppo klo， 但我感觉这钱挣了呢，有点心虚，因为这个安装真的太简单了，它就不值几百块。 可能是因为 openclaw 呢，稍微偏技术，把大家呢吓住了。要想使用 openclaw， 目前呢有三种方式，第一种，云服务器部署，比如阿里的轻量服务器部署。第二种，使用别人部署好的云，比如 maxclaw。 最后呢就是本地部署。前两种我都讲过，今天呢只讲如何本地部署。先说一下本地部署的好处，可以直接操作你的电脑，生成的文件呢也都在你的电脑上，可能使用起来更方便，也省下了服务器的费用。 至于很多人担心的安全问题，我个人呢是比较开放的，全世界的人都在优化这个项目，有多少双眼睛在替你盯着？ 本期视频我会分别讲解，在苹果和 windows 上安装 openclaw， 真正做到手把手教学。按照我的方法一步一步往下走，八十岁的老大爷，他都能学会 安装方法。我也更新到了这份 openclaw 文档中，里面有大量的 openclaw 实用教程，如果你需要，我也可以发给你。 那么话不多说，接下来我们直接开始。无论是苹果还是 windows， 安装方式呢，都有两种，第一种呢是傻瓜式方法， 如果你已经安装了 cloud code、 open code， 或者说是 code work、 user tree 等 ai 客户端，那么只需要两句话就可以安装成功。打开你的 ai 工具，然后输入这句话，帮我安装最近很火的 open cloud。 接下来你去申请一个大模型的 api k， 再输入这句话，帮我配置模型， api k 式输入你的 k， 就这么简单。如果没有这些 ai 客户端，那么接下来我教大家手动安装也很简单，三分钟内保证你学会。大家呢可以根据自己的电脑系统点下面的进度条，跳转到对应的位置观看。首先是 windows 安装，第一步，安装 node 点 gs， 打开 note 官网，点这里下载安装包，下载完成后双击安装就可以。第二步，安装 get， 打开这个网站，点这里下载，然后双击安装。 第三步，同时按住 windows 加 r 键，回车，就会出现这个黑色的窗口，然后把文档中的这句话输入进去，大概一到三分钟，出现了这样的界面，就代表安装成功了。 然后输入这一句 open clock on board 键盘上下键切换，选择 yes 回车， 选择快速开启模式回车，这里是选择模型，我选择的是千万的模型，有很多免费额度，选择默认的这个，然后会弹出千万的页面让你登录，登录成功后还是会回到这个窗口，选择默认的模型就行， 选择直接跳过，后面我们再单独讲如何接入 r m， 这里选择是否加入技能，选择 no， 我 们后面呢再去配置技能，是否接入钩子，我们不需要直接跳过，按照他的提示操作就可以，这里选择跳过， 弹出的网页有可能会爆红，如果爆红，那么新开一个终端，输入 opencloud dashboard。 稍等一会儿，我们在浏览器打开这个网址， 就会看到龙虾的界面，这时重点看右上角的健康状况，写着正常两个字，有一个绿色的点就代表龙虾安装成功了，我们来测试一下。哎，看到它有回复了， 恭喜你进入龙虾的世界。接下来是苹果电脑的安装第一步，先安装 node js， 注意版本号一定要大于等于二十二。把文档中的这行命令复制到终端，接着把第二个命令复制到终端， 然后把第三个命令复制到终端。稍等一会儿， node 点 js 就 安装成功了。接下来把这行命令复制到终端，就开始安装 openclaw 了。 有了这样的提示就代表安装成功了。接下来我们选择 yes 回车，选择 quickstar 快 速开始 回车。这里是选择模型，我们就选择阿里的千万模型，有很多免费的额度，然后会弹出一个页面让我们登录，登录好之后就可以关闭这个页面了， 选择默认的模型就行。接下来是接入 r m 啊，先跳过，后续我会单独教大家怎么接入，微信、 qq、 钉钉、飞书等。下一步是问你要不要配置 skills， 这里我们先不配置，先保证部署成功，然后继续跳过， 这是 open call， 就 已经部署好了。这里是选择呈现的方式，可以根据你自己的需要去选择。一般呢，我们就选择第二个网页的方式呈现， 然后会弹出一个网页，这是重点看右上角的健康状况，写着正常两个字，有一个绿色的点就代表龙虾安装成功了。点击对话框进行对话，这里我发一个嗨， 他又回复了，就证明部署成功了。恭喜你进入了龙虾的世界。安装好之后，就可以根据自己的需求配置各种工具，比如先配 qq、 钉钉、飞书等，我们可以手机控制龙虾。下期视频我会单独教大家如何配置 r m。 很多人说这玩意一点用没有，那可能确实是你不太会用，要是没用也不可能成为全世界最火的产品。 为了帮助大家用起来，近期呢，我也会更新一些 open call 真实落地的手把手教程，教程会同步更新到我维护的这个中文文档中，比如让他二十四小时持续不断的为我们干活，协助我们挣钱养家。大家点点关注哈，跟着阿亮学 ai！

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！

open call 使用，我上班时正偷偷摸鱼，可电脑却在那边疯狂打怪升级，好像有个无形的高手在操作，而这背后的神奇帮手就是 open call。 现在 open call 搭配深度训练， 能自动完成各种高难度操作，普通人也能拥有堪比 it 高手的操作，难道普通人的自动化外挂时代真的来临了？咱们先来聊聊给小龙虾这里带只 ok 家老乡辈，样样不再像个小龙虾， 而是能精准感知和行动。不过在使用过程中，有几个问题得注意一下。首先是疯狂消耗 token 的 问题，要是你和我一样用的是按调用次数包月的模型，那倒不用太担心消耗，但如果是其他计费方式，这可就得留意了。其次，目前自动化玩游戏这块只能进行本地， 要是尝试在云上或者虚拟机里运行，小龙虾速度会慢到几乎没法用，所以本地部署才是明智之选。另外，当前采用的架构是 open club plus、 python、 优乐 plus、 padle、 帕格丽欧克 plus、 lblam。 别看架构里涉及的东西不少，其实有了 open club， 就 算是普通人也能轻松上手。接下来我就给大家展示一下效果如何。用 open club 实现自动打怪，还能精准选择自己想打的怪。 先给大家介绍一下当前游戏，在这个游戏地图中有很多类型的怪物，比如刺猬、松鼠、浣熊等。然后我现在要做的就是让我的小龙虾攻击我想攻击的怪，比如刺猬。现在介绍完了，让我们给 open class 执行吧。 首先打开我们的 opencore 对 话框，然后给它输入，让它自动化攻击刺猬自动直接执行这里的对话就是这么简单，直接让它如何做。 然后因为我这边调用的模型是套餐包月的，所以可能需要排队会有点慢，然后视频这里进行加速一下， 从这里开始， open coil 好 像就自动打怪了，我们来看一下效果，看一下 open coil 是 不是就只打了刺猬，其他怪看它打了没。 从这里看着好像是只打了刺猬，周围的刺猬都打完了，旁边的松鼠也没打它，目前看应该是没有问题的，没刺猬了会自动搜索周边的刺猬，继续攻击。 然后这里看一下给小龙虾装的眼睛，也就是视觉理解什么效果。这里我们能看到这个用 open 窟窿写的 e o o 测试工具，给大家介绍一下怎么看。绿色标签框就是识别出来的刺猬，但紫色的标签是其他怪物， 看了一下识别也没什么问题，大致功能就是这样。当然这里除了自动打怪之外，比如自动日常、自动签到等操作应该都没问题。 目前效果展示完毕。最后说一下 open class， 这个真是厉害，这才是一个智能体的样子，不像只能对话的模型一样。完结下课，感兴趣的可以沟通一下，任何人都行。

最近 open klo 的 龙虾特别火，在电脑部署完之后呢，它会像一个真实的助理，帮你处理文件，执行任务，就像是真实的贾维斯。今天分享在腾讯云部署 open klo 的 保姆级教程， 可以接入企业微信以及非书，随时地调用你的 ai 助手来干活。如果你还不了解 open klo 是 什么的，可以看我上一期 云服务器的优点就是安装更方便，它可以七乘以二十四小时不掉线，随时的调用信息数据呢，也会更安全。下面就是在腾讯云服务器上安装 opencloud 的 保姆级教程了。第一步呢，先购买轻量服务器，首先进入腾讯云的官网 进行一个注册登录，可以根据提示步骤进行实名的认证，在认证完之后，可以在左侧这里看到腾讯云上部署 opencloud 的 教程， 这里介绍了怎么接入企业微信，飞书钉钉。在进行这项操作之前，先在腾讯云的主页里找到这个清亮应用服务器， 然后直接点击它服务器这里注意要选择新加坡以及香港。进入这个选购页面，可以选择这个两盒两 g 的 服务器，这样运行一些国外的模型的时候会更方便一些。 然后点击购买，完成支付就可以了，因为我这里已经购买完了，就不再重新购买了。第二步呢，就是一个模型的配置，点击服务器的卡片， 然后进入上面的这个应用管理的界面，这里呢官方预设了一些配置模型，我们可以配置各种的模型，比如 chat， gpt、 gmail、 千问、 kimi、 max 等等。 这里开通会员模型可以送一百万的 token， 这个送的模型的额度基本上一会就用光了。这里推荐阿里云的 open cloud 套餐，登录阿里云的官网，在权限下面找到这个 open cloud 套餐。这个套餐呢，它首月是七点九元，原价是四十 像，对于日常使用来说，基本上已经够用了。点击这个 api 复制，然后粘贴在我们的这个页面里就可以了， 就可以配置完成了。输入 api 添加并应用模型就配置完毕了， 对于日常使用来说，基本上够用了。除了百炼之外， mini max 也都是比较平价的套餐，像日常处理大量消耗 token 的 任务的性价比还是比较高的。像 kimi 的 codenplan 套餐，在腾讯云的配置上会出现问题， 这里呢就暂时不做一个推荐了。颤抖通道，这里腾讯云配置，它能接入 qq、 企业微信以及飞书、钉钉等， 还是很方便的，我们一会再详细的讲。右侧的 skills 技能里，它已经默认给我们安装了很多个技能，如果你想获得更多的 skills， 点击获得更多的 skill， 点击获取， 来到 clubhop 点 id 的 主页，在这里呢可以选择我们需要的 skills， 将名字复制粘贴贴安装就可以了。 如果出现这个安装提示，说明服务器过载了，过一会呢，可以重新安装试一下。接下来呢是安装企业微信，首先呢，我们在网页上打开企业微信的网页版，进行扫码登录， 找到左侧的安全与管理。在管理工具里，我们可以点击智能机器人，然后选择智能机器人，手动创建修改机器人的名称和 可见范围呢，就选择最上面，然后拖到最下面，选择这个 api 模式创建，这里 token， 还有这个 encoding key， 我 们可以随机获得。 切换到腾讯云的这个控制面板通道这里选择企业微信 bot， 我 们把 token 和 encoding aesk 配置到云服务器渠道中，分别复制进来， 然后点击应用添加并应用， 然后把你的 ip 地址复制到企业微信的这个 url 这里， ip 地址替换到这行命令里，注意这里是 http， 不是 httpts， 后面是冒号幺八七八九斜杠微 com， 然后保存 这里呢，可以看到我们已经配置成功了。我们再看一下云服务器端，在运行当中，说明我们的企业微信 bot 已经配置完毕了。 然后回到企业微信，在安全与管理的管理工具中，然后点击智能机器人，在管理中就可以看到我们刚刚创建的机器人了。 详情这里点右上角的三个点，然后获取机器人的二维码，我们用企业微信呢，扫码就可以加入这个机器人， 以及加入群聊当中。现在呢，我们就可以在企业微信中看到这个机器人了，我们可以跟他对话做一个测试，比如说你好啊，你现在的配置是什么样的， 发送看他给我们的回复状态，说明我们已经配置成功了。现在呢，你就可以通过企业的微信机器人来进行一些工作的部署了，快去使用它一下吧， 像其他的软件，像飞书、 telegram 等也是同样的原理，使用好 open cloud， 它真的可以成为你的数字员工。下期呢，我会讲如何部署飞书的机器人，我们下期再见了。

这是一期保姆级的 opencall 云部署教程，适用于没有代码基础和 mac mini 的 普通人，帮助大家轻松上手爆火的龙虾助手，感受科技发展的推背感。实操文档我整理好了，放在了评论区。话不多说，我们直接开始第一步，购买云服务器。 更推荐大家用云服务器主要有两点原因，一是云服务器是二十四小时开机，随时在线，你的 mac 关机了， opencall 就 停了，而云服务器不会这样，你可以获得一个七乘二十四小时的智能助手。 二是目前小龙虾还不成熟，可以先用轻量化的方式体验下，后面再买硬件也不迟。关于服务器内存，至少买四 g 以上，内存太小根本跑不动，推荐直接上八 g 服务器，别买国内的，直接买海外的。 opencloud 的 很多功能，如搜索、抓取网页、调用 api、 装软件等都需要访问外网，国内服务器要配代理非常麻烦。 选一个离你近的地域，比如香港、韩国、新加坡，延迟会低一些。找到带有 opencloud 标签的应用镜像，直接一键安装。 也可以选择 ubanto 两千四百零四系统镜像，后续利用 cloud code 自动安装。第二步，创建飞书企业自建应用。首先用你的飞书账号登录飞书开放平台，创建企业自建应用。在左侧导航栏中找到添加应用能力，在弹出的列表中选择机器人，点击添加。 在侧边栏找到频距与基础信息，复制 f id 和 app secret 两个参数，将其保存下来，后续步骤中需要使用。第三步为 openclaw 配置模型和通道。我们进入到腾讯云控制台，选中已部署的 openclaw 服务器，点击服务器卡片，进入管理实力页面， 再点击应用管理选项。在模型配置这里，官方提供了国内主流模型厂商的配置选项，大家选择对应厂商，然后去对应平台获得 a p i t。 粘贴完成后点击一键添加并应用，如果这里没有你想用的模型，直接选择自定义模型，然后按表单填写，我给大家做了个示意，大家可以参考填写 模型。配置好后，我们配置飞书通道，把前面我们复制备用的 app id， app secret 粘贴进去，并点击添加与应用。第四步，完成飞书机器人权限配置。这一步主要是在飞书开放平台给机器人配权限和事件订阅，操作比较基础，大家跟着官方教程走就行， 这里不展开。完成配置后，进入飞书页面，搜索你创建的机器人，进入私聊页面随便发一条消息，首次对话会跳出这样的配对请求，可以复制机器人回复的最后一行命令行。接下来返回服务器控制台，选中配置好的 openclaw 服务器，点击登录，使用免密登录，在终端中粘贴上一部复制的命令，点击回车执行命令， 命令完成，执行后会提示配对成功。回到飞书再发一条消息，如果机器人正常用 ai 回复你，那么恭喜你部署已经完成，但部署完成还没到轻松的时候。现在 openclaw 还不是那么成熟，隔三差五会出点状况，别慌，掌握下面三个工具，基本都能自己搞定。 小问题就问官方知识库，现在云平台都配置了 ai 助手或者知识库，小问题问它效率是最高的。第二个工具，利用 openclui 快 速诊断。 toi 是 openclui 自带的命令行对话工具，不需要浏览器，直接在终端里和 ai 对 话。当飞书上机器人不回复时，先登录服务器终端执行 openclui， 发一条消息试试。 如果 tui 里能正常回复，说明模型配置没问题，大概率是飞书权限配置的问题。如果 tui 也不回复，那较大可能是模型配置出了问题。 我们就需要在云服务器终端请出 cloud code， 这是一个住在终端里的顶级程序员，我们可以用它当维修工程师。 建议大家服务器买来第一件事就是先安装 cloud code， 方便我们自动安装和 bug 修复。安装 cloud code 只需要在云服务器终端执行一行命令， 装好之后在终端输入 cloud 就 能启动，为 cloud code 指定模型。我们参考下面输入命令和利用 tray、 cursor 等 agent 安装。同理，我们可以直接和 cloud code 对 话，比如帮我检查 openclaw 为什么挂了，按照官方文档排查并修复。飞书机器人不回复了，帮我看下日期找原因。 至于 openclaw the web ui dashboard， 目前体验不太友好，与其自己在后台改配置文件，不如直接交给 cloud code 在 终端里搞定，省心省力。 遇到问题时按这个顺序来，一、先用 t u i 测试，确认模型能不能正常连接。二、再看飞书端权限配置事件订阅是否正确。三、小问题问云平台 ai 助手，快速解决常见服务器问题。 四、复杂问题交给 cloud code， 让它直接在终端里帮你诊断和修复。把云服务器终端 t u i cloud code 和本地大模型搭配起来用，基本就能覆盖大多数问题了。以上就是今天的全部分享，欢迎点赞支持一下，我陪你在 ai 时代无限生长。

刚上 open call， 先别充高级玩法，这十个就像安全带，先把底层稳定住，第一个就装 skill betting， 所有新技能先过安检，别让陌生代码直接进系统。 self improving agent 像会记笔记的搭子，你提醒过的坑它后面会主动绕开。 obsidian direct 负责把资料和结论自动规划，做过的事不在第二天就找不到。 playwright 专门处理网页搬运这种体力活数据可以按流程自动进表。 kit 组合包是工程节奏器， review issue 交付这三件事终于能在一条线上跑。 take the wheel 专治开工困难，把任务拆到下一步，动作想法可以立刻落地。 agent mail integration 就是 分仓管理，多任务多身份，互不串线，出了问题也好排查。 notion 和飞书插件，把结果自动上云团队不用追着问净度一眼就能接上。 mac native suite， 让 agent 接到系统层，日程提醒，快捷指令都能直接触发。 chrome backup 平时很低调，但真出事故时就是救命剑，配置和记忆都能快速恢复。 总结一下，模型决定上限，技能决定稳定性，先把这十个装齐，想拿完整资料包，评论区留进群，我把安装顺序和模板发你。

如果你以为 open klo 只是一个会干活的 a 龙虾，那接下来的四分钟，可能会颠覆你对未来十年互联网的认知。首先要说明白 open klo 到底是什么？相信这两天很多人都已经刷明白了。 咱通俗一点讲，以前的大冒险就像诸葛亮运筹帷幄，给你出个主意，但活还得自己干。 open klo 是 什么？是张飞加一万个小兵，他能直接打开你的文件，操作鼠标键盘，调用软件替你干活。这概念一出来，整个互联网都疯了，因为这意味着 ai 终于从动嘴进化到了动手了。三月六号， qq 平台刚上线了一个新功能，用户可以一键创建 qq 机器人，一分钟内就能把 opencloud 绑定在 qq 上，每个账号最多可以创建五个机器人。这说明什么？说明历史上第一个真正的数字员工已经走进我们的日常生活了。 节省二十四小时不睡觉，帮你处理那些重复繁琐的杂事。咱们先来看腾讯。三月六号，深圳腾讯大厦门口排起了长队，近千名开发者从香港、杭州专程赶来， 甚至还有七十多岁的退役专家、六十多岁的退休工程师，还有带着孩子的家长。腾讯云工程师现场帮忙，五分钟免费完成 opencloud 的 云端部署。你以为腾讯在做慈善？错了， 腾讯抢的是什么？社交关系的 ai 化？微信支付、腾讯微信 qq， 腾讯把 opencloud 接入了八大主流 m， 这不是技术的 demo， 是 让 ai 长在社交关系里。 未来，你只需要在微信上说一下，帮我约一下老王中午吃饭， open klo 就 会自己打开退款框，查看日程，发送邀请。微信不再只是一个聊天工具，而是你生活里的 ai 管家。腾讯赌的是，只要社交关系在我这， ai 就 得听我的。我们再来看阿里，阿里反应更快，三月四号就推出了 open klo 专属套餐， 最低七十九点六六元，给你一台两盒两 g 的 清凉服务器，加上通一千万的 a p i 额度。如果你想深入使用，还有一百零八元的 lite 版，二百六十八元的 pro 版。阿里云的口号就是一键购买 opencloud 套餐，定制专属 ai 助手。 为什么这么积极？因为 opencloud 是 使用最强的算力黑洞。以前你聊过天，消耗几百个 toky， 现在 opencloud 执行一个任务，可能消耗几十万甚至上百万的 toky， 这意味着什么？ 意味着大模型的变现效率提升一千倍。阿里人抢着帮你部署，不是做慈善，是盼着你的龙虾天天干活，月月挣钱。 最关键的是交易场景的重构。未来，你只需要说帮我买一个性价比最高的跑步鞋， opencard 就 会自己跑遍全网，对比价格下单。阿里疯狂推 opencard， 是 为了让 ai 默认调用支付宝，默认选择天猫店铺， 这是在用技术手段重建互合成最名声。发大财的是百度。二月十四号，百度 app 正式支持一键调用 open call， 用户只需要在搜索框里输入指令，就能调用部署好的 open call， 完成日常安排、文件整理、代码编辑。 更狠的是，二月十三号，百度电商 sky 上架 cloudhub， 这是 opencloud 生态首个官方级电商能力插件。这个 sky 开放了五大核心能力， cps、 商品库解锁、 s p u 跨平台比价多平台参数对比，还有口碑总结，还有权威消费榜单。什么意思？ 以后你在百度搜哪款手机性价比高？ open cologne 直接调用百度的商品知识图谱，给你对比参数总结口碑，甚至直接对比下单。百度抢了什么？搜索入口的重生，过去十年，百度的移动互联网时代掉队了，但是 open cologne 让搜索回到了本质， 用户要的是答案，不是链接。你问周末去哪玩，我问可捞。直接调用百度地图、百度百科、百加号，生成一份完整的攻略。百度一下的是让 a i t 用户做决策，决策底层数据必须是我的。最激进的是小米三十六号，小米发布了小米米可捞 国内第一个手机版龙虾，开启了小范围的风测。雷军亲自下场点评，留下四个字，手机龙虾。 小米的基于小米自研的这个大模型构建能力分为四个层次，系统的底层能力，个人上下文理解，生态互联自净化。它能连续执行二十步复杂操作，始终记得你最初的需求。手机的系统能力被封装了五十多项，还在不断扩展， 最关键的是，它让 ai 手伸进了手机，接入了米家生态。只要用户授权，所有的米家设备都能被这只手机龙虾管起来。 以前你控制智能家居，还要打开米家 app， 要点来点去，以后你只要说话， opencloud 直接调用所有设备。 小米抢的是物理世界的 ai 入口，让 ai 从屏幕里走出来，操控你家里的每盏灯，每个插座。但以上只是表面，大唱疯狂的根本原因是两个字，算力和数据。算力层面， opencloud 是 史上最强的算力推动 阿里云、腾讯抢的，是帮你部署，是盼着你龙虾天天干活，月月挣钱。数据层面呢， opencard 运行时，会接触到你的文件、聊天记录、 购物习惯，谁掌控了底层的协议，谁就掌控了未来十年最精准的用户画像。但光纤背后有组数据，你们得知道，根据统计，全球共探测到超过二十三万例 opencard， 公网暴露十例，其中八点七万多例存在数据泄露风险，约四点三万例暴露了个人身份信息。 通讯部已经发布了安全风险预警。大厂们当然知道，腾讯在电脑管家里面十八点零版本里增加了 a a 安全杀伤。小米强调，所有对话历史全线记录都是本地存储。讲到这，你可能会问， opencloud 凭什么这么火？谁做的？它的作者是一个奥地利程序员， 卖了公司之后躺平了三年。去年十一月，花了一个周末，把沃斯 app 和可洛克连在一起做成第一版，然后发声什么？阿斯匹克发律师函说名字侵权了，他配合改名字，结果改名字十秒钟利账号被骗子劫持， 发了一千六百万美元的空地币，一周换了三个名字，代码没变，品牌差点碎裂。但真正让大厂坐不住的，是马斯克和扎克伯格亲自下场抢人。扎克伯格在沃斯 app 上给他发消息， 这太烂了，你得修一下。山姆奥特曼直接说，来 open ai， 我 给你算力。二月十五号，他宣布加入 open ai 项目，保留开源人见了大叉，这个故事告诉我们什么，在 ai 时代，一个人真能单挑整个胜台， 但最后大叉还是会用算力和资源把最聪明的人收编。但最后说点得罪人的真话，那些排队花钱部署 open 可傲的普通人，如果不改变思路，大概率会成为第一批就业难民。 为什么？因为你只是在消费 ai， 而不是在驾驭 ai。 真正聪明的人现在做三件事，第一，选边站队，看清楚你依赖的是社交关系、交易场景，还是搜索入口，还是硬件生态。选一个主场，让 ai 为你服务。第二，为私域数据， 别用它干百度能搜到的事，把你的行业经验、数据、业务喂给他，训练成懂你的专属员工，而不是一个普通的工具。第三， 盯着机会缝隙。大厂抢入口一定会留下生态位，比如专门帮企业部署 opencloud 的 咨询公司，给 opencloud 开发插件的个人开发者。卖铲子的人往往比挖金矿的赚得稳。 opencloud 的 爆火，让我想起了零七年 iphone 发布的时候，当时很多人都说，这不就是不能打电话的大号的 ipad 吗？结果他干掉了诺基亚，重塑了整个移动互联网。今天， opencloud 就是 那台不能打电话的 iphone。 他现在笨拙、危险、不成熟，恰恰说明他处于变格的前夜。你当然可以等他成熟了再用，但等到那天，游戏规则已经定完了，玩家已经入场了。你想成为定制规则人？还是成为那个看着别人击飞自己，还在问这东西安全吗？等围观者看清 ai 狂潮下的真相，下期见！

最近呢，不是这个 open cloud 非常火吗？我觉得电商人都可以去研究一下，因为这个工具可以一定程度技术之上去取代你所谓的客服，甚至来说像运营助理这种岗位，后期都可能会被 ai 所替代。为什么？因为你要知道啊，这个东西其实你简单理解，就是像之前豆包手机一样，他在应用层帮你去做执行，也就是说你的一些操作都是一些流程化的，那么这个 ai 就 非常的适合，比如说运营助理去统计数据之类的，这些大家都一定要去研究一下。 电商层面上其实能用的渠道他并不会很多啊，当然你说未来他会不会直接用 ai 帮你去开车，这个也说不定，对不对？那么在电商人我觉得几个工具大家都可以研究一下啊，一个像这种现在的这个 open cloud， 对 吧？但是很多人他不会部署这个可以网上去研究一下，都有很多的教学。 然后呢，还有一些图片有关的，比如说像吉梦对吧？像豆包啊之类的，大家都可以去整一整，那么在很大程度基础之上，一些简单的图片处理都可以比你甚至你的一些兼职美工要做得更好。所以说电商跟 ai 两者之间它有机会结合， 但是呢，县级段来说只是去做辅助，不能完全替代，你会发现像前段时间对吧？深圳那边及四年级的小学生啊，都在去部署这个 open call， 你 觉得你不会吗？对不对？不要以不会，或者说你觉得他有门槛而不去研究，我觉得这个东西对于电商来说， 你的无界都开那么好，对不对？像这种 ai 工具要去先使用，那至于好不好用这个再另说。但是这个养小龙虾 这个事情，大家最近一定要去研究一下，毕竟他在风口对不对？一段时间就会出一个比较火的 ai， 当然他也可能过一段时间没落了，这个就是没有什么关系啊，但是我们至少要去用， 对不对？这个东西自己把它部署到本地，然后研究一下，像你们的数据统计这些，或者说客服这些，有没有机会去给他运用上去？我觉得非常的好。

这周我们烧了十亿多的 token， 在 openclaw 上大概就是一千五百美金吧。呃，但是我觉得非常值啊，因为我们终于 figure out， 怎么去管理一个 ai agents 团队， 所以如果你是一个艺人公司，或者你想用 ai 来管理协调你的整个团队的话呢？那请看完这条视频，因为我们已经帮你省下了一千五百刀的学费。 整个 a i a 阵子团队的协调枢纽和核心呢，就是最近这个特别火的 openclaw， 他 只要被调教好了，就是一个非常完美的项目经理。但也像所有刚招进团队的同事一样， openclaw 本身并不是一个开箱即用的 数字员工，我们需要去培训，他就是什么事情能做，什么事情需要让其他的人类同事或者其他的 agence 搞定进度该怎么汇报？有哪些规则要遵守？那么这些规则呢？在 open core 里其实就是一个叫做 agence 点 md 的 文档， 这个文档就定义了 ai 的 所有行为准则，它是一个配置文件，基础的配置就非常简单，就像一个没有被培训过的新员工一样。但是在过去一周的时间里，我们不断的去优化这个配置文件，让他成长到了可以帮我们去协调其他 六七个 a 公司的一个项目经理。那我们其实主要增强了他在以下三个方面的核心能力吧。第一个就是主动性， 因为很多人说 agents， 大家觉得他只是一个工具，只是一个机器人，那是因为他们是被动的，就是你给他一个指令，他就去执行一次， 然后你推一推他，他就往前走一步，他并不会主动的去想办法解决他遇到的问题，也不会主动的复盘和思考说怎么样把一件事情做得更好。 那如果 aids 只做到这样的程度呢？它确实只能当一个螺丝钉，但是 open course 不 一样的，它本身有一个心跳机制，就是 heartbeat 会定时去检查哪些项目卡住了，然后哪里遇到了它自己解决不了的问题，并且主动跟我们去汇报。 当然只做到这个程度的话，肯定还是不够的，所以我们在 a 证点 m d 里呢，就配置了更多的规则，让它能够做到不需要我去问任何一个项目的进度，它就可以完全汇报给我。 第二是可重入性，可重入性其实就是说这个 a 证它能不能稳定的靠谱的把一个很长期的东西干完， 它并不是说这个 agents 可以 百分之一百的在线，永远保持 up time， 因为项目的推进总是会出现问题的，然后网络即便再好的网络环境也会有意外的中断，所以我们要的其实是 它能够在项目中断，网络断掉了之后，当它重入的时候，能够从断掉的地方稳定地继续向前推进，它甚至可以去 fix 去解决为什么会断掉了这个问题。 openclaw 的 工作记忆管理，呃，其实是被动进行的，也就是说如果他认为和你对话当中没有涉及到什么重要的任务，没有涉及到什么重要的内容，他是不会主动记录到他。当他的工作日记当中 就导致比如说你重启了 gate 位之后，它就忘记了它在干嘛，所以我们在调试的过程当中呢，就优化了它去主动压缩上下文，主动刷新 session 的 这个配置，让它能够在横跨多天的非常长的任务或者是对话当中，依然清楚地知道啊不同的项目应该怎么样去推荐。 然后第三点，我们对它的改进，我觉得可以称之为 a gentle thinking， 就是 像 agent 像 ai 一 样去思考。因为很多人觉得调教 ai 来进行人机写作，应该是像 agent 像人类一样思考，但是我觉得恰恰相反，因为归机生物就应该用他们自己最熟悉，他们自己干的最好的方式来解决问题。我举个例子，大家肯定都让自己的 agent 去做过一些很简单的自动化，比如说去帮你发一条推特，去帮你在 tapp 上面呃 发一个 issue。 那 这个时候 a 正题有很多技能是可以用来干这个事情的，比如他可以像人类一样去操作浏览器，模拟人类的点击和思考，模拟人类在浏览器的输入框中，用键盘输入 来完成这条帖子的发送。当然呢，他也可以直接写一段呃 js playwrite 的 脚本，调用这个脚本来实现刚才的这个任务。但是最高效或者说最省钱最快速的方法， 肯定显然就是他直接去调用呃相关平台的这个 api。 那 么在刚才的这个任务里，比如说发帖子，在所有他可用的方式里，最慢最浪费投坑的方式其实就是模仿人类的这个方式。所以我们在给 openclaw 定的这个行为准则当中呢，就明确规定了 他在不同工具托 use 的 一个优先级，优先级高低吧，就不仅是当他自己要去解决问题的时候，应该以一个什么样的方式思考，什么样的方式去用工具，包括当他要和其他的 agents 交互的时候该怎么办？比如我们团队当中的 ai 工程师就是 cloud code， 那 open code 跟 cloud code 去共享一个项目 context 的 时候呢？它根本就不需要像人类一样，两个 agents 那 边开会聊天，它只要把自己在这个项目上的工作记忆日记直接把那个路径开放给 cloud code 就 可以了， 它们就直接可以完成整个工作 context 的 共享。除了上面的几个主要配置优化呢，我们还做了很多在细节层面的调整。呃，我也把这个版本的配置文件 留在评论区了，大家可以直接把它发给你自己的 agent， 他 就会自己根据这个文件里的指示完成所有的升级。 all right 我是 v a 七，现在在做一家 ai 加跨境的公司，如果你也想探索 ai agents 或者是相关的业务领域的话，欢迎来一起交流。 have a good one。

侬好呀，自从我上次发了跟八个 agent 的 聊天截图之后，就有小伙伴问我是怎么实现的，那我今天就来给大家分享一下。我先说一下为什么要这么做， 因为对于像我这样的一人公司来说，每天要处理的工作可能是不同类型不同维度的，比如说可能有内容创作的，选择题挖掘的，还有 ai 编程的，以及用户增长的等等。 那如果我在同一个机器人对话框里面去跟他聊这么多内容，一方面是对他来说可能上下文太长，容易造成混乱，那对我来说翻阅消息也不是很方便， 所以我就用不同的助理去处理不同类型的任务。其实如果要实现这样的功能，有两种做法。第一种叫做分身法，也就是说让你的 openclaw 去扮演不同的角色，比如说在这个对话框里，他就是一个财务小助手， 在这个对话框他可能是一个懂点法务的小助理，可能在这个对话框里，他是一个非常懂得自媒体流量的内容创作小助手啊等等等等。也就是说小龙虾还是小龙虾，只是在不同的对话框里，有的是蒜香味的，有的是十三香味的，有的是海鲜味的而已啊。 那还有第二种做法呢，就是真的去见不同的 bot， 那 这个操作起来可能就会稍微复杂一点，但是好处是你可以把它们拉在不同的群里，因为它们真的是不同的小龙虾，所以可以把它放在同一个盘子里面。 那我就来给大家演示一下这两种方法分别如何操作。首先第一个让他去扮演不同角色的分身方法，这个其实很简单，你可以在对话框里直接去跟他说。 我发现很多朋友在解决问题的时候，还是没有养成第一时间就要去问 ai 的 这种习惯，其实这个还挺重要，因为它可以帮你去解决百分之九十的问题。 比如说我这边是通过命令行去让他新建一个 workspace 里的 agent， 那 你也可以用自然语言直接去跟他说，我想要有一个新的 agent， 那他就帮你建好了。我想把他称作是一个全能小秘书，并且改了一个名字叫做 tardis， 接着他就自己会帮你去设置怎么去添加路由规则等等啊这些其实你也不用搞懂到底什么意思。接下来你就跟他说，我想要让这个全能小秘书 tardis， 他 来负责我的日常所有事务，同时我还要不同方面的助理，我想要一个专门来帮我输出一些创意 idea 的， 我想要一个负责增长的助理， 还要有一个 coding 的 助理，还要有一个做内容的，以及一个财务的，一个法务的。请你帮我依照 tatus 的 形式去进行设置。 好了，这个小龙家总管就开始干活了，很快他就会帮你创建完成了，并且呢，他也很聪明，他会知道每一个的助理他到底具体负责的是哪些内容，并且他会教你哦。有两种方法可以调用这些不同的助理。第一种方法是直接发消息， 相当于跟他聊，然后告诉他，哦，你现在是我的什么什么助理，你要来回答我的这个问题，那显然这种方法有点违背我一开始建立不同 agent 的 这个本意，所以我们采用第二种方法 配置群组，就是我这里采取的方法，在不同群聊里面都把这个小龙虾拉进来，但是他在每个群聊里扮演不同的角色，所以我就告诉他啊，我想要在不同的群聊里设置，他就会让我提供群聊的 id 给他， 那你就去建七个不同的群聊，把群聊 id 发给他，他就会自行来帮你配置，也就实现了我截图里面所展现的这样的七个不同 agent 分 身的群聊，你就可以把不同类型的任务 去发到对应的群聊里面，当你尝试去使用了之后，你还可以给不同的助理去配置不同的性格特点。 比如说，如果是负责 idea 呢？那他当然是需要极具创意，大开脑洞，但如果是负责财务和法务的呢？那他们就必须更加的理性谨慎。并且你也可以告诉你的小龙虾，你是一个什么样的人， 你现在在做什么样的项目，以及你为什么需要用到他们，以便他们更好的理解你的一些任务背后的目的。好，这就是分身法怎么去配置？好处是 好处是直接跟 opencall 聊天就可以配置完成啊，去建几个群聊就行了。那问题就是，因为本身就是同一个小龙虾，所以它没有办法同时出现在一个群聊里面， 也没有办法给你展现它们背后的沟通的逻辑和内容。所以接下来我们要试一试第二种方法，也就是真的去建不同的 bot。

彻底解决龙虾不能操作电脑软件的最后一环。很多人用 openclock 最大的卡点不是他不够聪明， 而是他不会像真正的人一样可以操作电脑上所有的软件。例如你让他明天上午给客户发一条消息， 它可以生成很好的回复内容，但它不能这样操作软件发送消息或者剪辑视频，它可以生成很好的剪辑策略，但是它不能操作剪映帮你剪辑。所以我最近做了一套 openclock 加 rpa 的 联动方案，就是这个 skills， 只要在 excel 配置好什么情况下要用哪些软件操作什么流程， openclock 一 旦识别到对应的任务， 就会自动通过 http 请求调用对应的 rpa 流程完成电脑软件的操作，而且这个操作过程是没有消耗。 tucker 的 总结就是， open call 负责动脑， rpa 负责动手。如果你也需要这套 skills， 可以 跟我要，也可以让 ai 帮你做一个。

qq 炸了！三月七日，腾讯 qq 开放平台扔下了一颗重磅炸弹，正式向个人用户开放 opencloud 官方接口。这次不是内测，不是企业专属，是个人用户扫码就能用。一个 qq 最多可以养五个机器人。这波操作，直接把 ai 智能体的门槛砍到了地板上， 甚至比点外卖还要简单。普通的 ai， 就 像那个只会动嘴皮子的亲戚，告诉你说，那你要找工作，你得去投简历啊，你得去准备面试啊，那 open class 是 直接帮你把事情做完，是帮你把简历投完，面试题刷完，甚至帮你把上班路线都查好的行动。那为什么说这一次 qq 炸场呢？ 因为在腾讯开放这个接口之前，你想要在 qq 上养一个机器人助手，那个流程复杂的像是要申请签证一样。你先要去 qq 开放平台注册开发者，然后提交各种材料等审核，找服务器写代码对接， a p i 调试。而现在呢，腾讯直接把饭喂到你嘴里。 第一，扫码登录手机 qq， 扫个码开发者身份秒注册，没有实名，你补个实名就行了。第二，一键生娃，点一下鼠标，一个机器人账号就诞生了，最多可以生五个。第三，用三条指令，不用写代码，复制粘贴三条指令，你的 qq 就 可以成功和 opencloud 牵线成功。 第四，全终端通车，手机 qq、 电脑、 qq、 ipadq， 全都可以使唤这个机器人。这就相当于以前你开一辆车，你得自己去造个发动机。现在腾讯直接把车钥匙递给你，还告诉你老板， 车停在车库里边了，油帮你加满了，能坐五个人。腾讯这次开放 qq 个人机器人加 opencloud 的 接入也释放了一个很明确的信号， ai 智能体以后不再是即刻的玩具，而是像 word、 excel 一 样的基础设施，像一个普通用户，不需要懂 python， 也不需要买企业认证，只需要一个 qq 账号，一台百元云服务器，就可以拥有五个二十四小时在线的 ai 助手。所以，人均匹配数字员工的智能体时代真的来了。

最近 ai 圈打招呼都变了，但别光顾着热闹，百分之九十的企业 ai 投资都在打水漂，因为只看了热闹，没看门道。 opencloud 的 爆火，本质是 ai 从聊天到执行的革命。 它的核心优势在于完成了认知、执行、记忆的闭环。这意味着它能真正理解你的意图，接管你的电脑去干活，并且记住你的习惯。这就像你雇的不是一个只会提建议的顾问， 而是一个能独立完成项目并把成果交给你的数字员工。对企业来说，在 ai 泛滥的时代，选择工具的决策依据必须改变，别再被华丽的参数迷惑，要聚焦他是否能真正处理你的数据，执行你的核心业务流程。 openclaw 用开源和本地部署，把这种实干能力变成了可验证、可量化的价值。你的企业应该关注的不是我有没有 ai， 而是我的 ai 能为我创造多少真实产出。这就是塑造专业可靠品牌形象的起点。

嗨，兄弟们，二五年干 deepsea 的， 二六年又开始干 openclaw， 还是同一波人把市场又干黄了。二五年不谈 deepsea 都不好意思说懂大模型， 六年不养龙虾都不敢去甲方拉 ppt， 熟悉的配方换了更多的药，甲方依旧跟风上头，业务场景想都没想，以防急着套头换意外。敢卖系统管生产酸腻贩子清库存，拿旧卡当当智能体抄算。记住，龙虾的油腻靠的是大模型， 这次翻车更要命， dc 的 只是吃灰，罗本可乐会成大货， ai 乱改订单，不删数据库，连生产系统都能搞瘫痪，谈瞎色变真不是开玩笑。 核心矛盾早变了，从拼赚利显存变成拼系统集成，还要低延迟高逼一发，传统 gpu 根本不顶用，谁干黄市场？还是那波人 不懂装懂的乙方异想天开的甲方急功近利的骂死推销员，二零二六想破局，甲方先梳理好自家系统，乙方回归做工程的本质，算你要对症下药。 ai 落地拼的是真本事，有底线的人才能吃到饭。你觉得呢？评论区说一说。

我觉得现在最适合用这个 oppo 靠的模型呢，实际上可能是阿里新推的这个服务啊，这个东西叫这个扣丁不烂是吧？呃，为什么呢？ 就之前吧，就是续费了好几个这种模型，然后呢？你续的不多，但它其实用量还挺大的，你看昨天晚上我就大概一个小时，我就把 kimi 的 那个十五元的 top 的 额度也就一个小时我就用光了。 我算了算，调用其实也不多，但是因为你在欧风靠的调用和你日常对话的调用是不一样的。今天我想打算试试这个阿里云百炼，简单说一下这个东西怎么回事啊？他其实就是把几个常见的这个模型给打包了，打包了以后有一个专属的调用地址和专属的 api， 来看一下它的指南。它是这样的，整合了这些顶级模型，然后还兼容主流的编程工具，就比如说我们 用的那些 id 类类的工具哈。如果你要是正常调用，他有的时候会限制速度或者限制这限制，那如果你一定想使好的模型，要么你去买会员，要么去升级，是不是他通过固定的费用？其实我算了算，应该是还是挺便宜的，虽然不至于到这个可调用的一折，但还是挺便宜。 然后它现在有几个基础的模型啊？这个千万三点五过年的时候推出的，很牛。据说啊， kimi 呢，也是刚推出不久，然后 mini max 当时那阵刚推出的时候也火了一阵。 glm 那 个五现在可以对标，他说可以对标那个叫什么来着，那个很牛的那个。 然后它有更多的就是千万三的 max 模型，这也是版本挺新的，二六年一月二十三号的，然后加上这些小模型啊，这无所谓，就是我们理论上如果你的调用次数差不多，那么你根据你的任务来选择不同的有特色的模型就可以了， 尤其是千万的这个和 kimi 的 这个都支持。图片理解费用上啊，首月七块九，其实你看的挺便宜，对不对？然后这个高级套餐呢，是三十九块九，就真的是特别便宜，但是价格上你看啊，首月七块九，次月呢是二十，也就是说他的正价是四十块钱，第一个月呢是便宜，然后第二个月呢是五折，第三个月就是正价。 呃，我猜两个月以后可能在这种东西上可能会有更多的爆发。呃，其实现在我我印象里火山就有这种类似的这种打包的这种服务，但是呢，一呢他的价格不便宜，二是他好像我查了查，他没有明确的说他支持那个 oppo 扣，这个呢是明确的说了他支持这个 oppo 扣，然后即使是最贵的这种 两百每月，那也真的是不算贵，因为你如果真的深度用了，你把两百的额度都用光的时候，那我认为你值得在这个上面花更多的钱。然后那个那天我还看到论坛上就有一个人说我除了租房子吃饭和日常开销，我把所有的钱都用来买陶坑上，哈哈哈，其实这是很有意思一件事啊，我觉得真的挺贵的。 我，我查了查我的用量限制，我觉得我用的不算多，但是其实也不算少，我其实在很多工作上都是在在那个詹妮的那个网页上去完成的，因为很多时候你要做调查呀，做一些文本的生成啊，那些东西他那个 pro 的 版本就完全能搞定了，因为我有个 pro 的 版本，但是如果按照他这个标准， 每五小时一千两百次请求，我现在是达不到的，但不知道我买了这个套餐以后会不会达到哈，我回头再测一测。那我认为新手呢，你就花七块九加上二十块钱，先用两个月， 对吧？然后当你发现不够的时候，你去升级那个就可以了，你就直接干到二百一个月呢。其实也没啥，二百块钱一个月也就是个电话费吧。我现在已经买完了， 买完了以后呢？他现在剩余天数二十八天，我不知道他为什么是二十八天，明明买的是一个月对不对？这个是不是他的 bug 按照当月天数计算的？那你们要不要搞到下个月再买二十八天？你看他是按照这个算的，上个月的二十六号到下个月二十七号对不对？ 这个就不对了，这个非常过分啊，明明是一个月，所以我打算提前使光呢，呵呵。然后我们获取了这个东西啊，它有专属的 api key， 然后呢，怎么配置啊？这里面说明，我们来找说明配置， 看 open 框中配置这些东西，实际上不要被它这种东西吓到，如果你的 open 框现在正好用的状态， 你就把这段命令考下来。怎么写啊？我这就写了，我现在咱说说怎么配置哈，就首先呢，第一步就是修改配置文件，哪个配置文件呢？就是这个东西啊，但是呢，我们在 open 里可以直接跟他说，这是我上面已经配置完了，我重新演示一遍怎么配置，就跟他说修改配置文件啊， 然后呢？把这句 copy 过来啊，这这段啊，把这段 copy 过来，然后你可以把你的 apk 呢替换到这，我懒得打码，我也就不替换，放到这。然后呢？就这样呢，这个命令就搞定了，你回车， 回车以后就是我刚才的配置，那我已经配置完了，他现在就告诉我有这些可以用的了，然后同时它底下呢，还有一段，你可以直接考过来， 然后站到这，然后回时它就会自动把你这些东西都改好。看到没变更的载药就是什么呢？它其实就是告诉你默认模型变成这个，主模型 变成这个，然后移除了原先的什么什么，这些，就移除了原先其他的所有模型，然后把其他都移除了，我还有钱在里面。其中我认为比较好的几个，特别好的四个主流四个模型就是 kimi 的 二点五，对吧？ g m m 五， 然后迷你 max 的 二点五，这个也不错，迷你 max 二点五。我发现他好像在写程序上更有优势。也是这样的，我的感受上啊，因为他的代码他理解的更快更好。然后这个是个多模态模型。嗯， kimi 应该是多模态吧，我记着这两个是多模态模型，如果你需要用到图片处理，尤其是处理本机的图片的时候，这两个模型非常好。 到了这步你的七块九已经发挥作用啊。至于接下来怎么用，那其实还是靠大家去想象。我之前因为这个模型的用量问题，我现在想都给他背地里的任务， 我现在都给他加回去，加回去以后我看看他这个调用的数量到底能撑多久啊？我每天会监控他的用量，我把他这个用量记进去吧， 非常好。我觉得整体来说这下就算完事了，至少我这个月应该不会特别为掏坑的续费吧？因为每次他如果出问题的话，你很难发现，除非你里面充特别多的钱。

open class 记忆系统，让 ai 真正记住你，从每次都失忆到越用越懂你。今天让我们一起研究下，如 l l m 如何不失忆，你有没有遇到过这种场景？周一你告诉 ai， 我 的项目用的是 type script， 周三你问推荐一个好用的前端库， 结果他给你推了 react 加 java script 方案。你纠正他，他说好的记住了，下周再问又忘了。这不是你表达有问题，也不是 ai 笨，而是他真的失忆了。今天我们用六分钟带你用三份文件，让 ai 从每次都失忆进化成越用越懂你。 传统大模型有个底层限制，每次对话都是全新开始，他没有持久记忆，就像每次见面都要重新自我介绍。但人类写作不是这样的，你希望你的搭档记得你的技术偏好，记住项目关键决策， 积累踩坑经验，下次不再犯。记忆是工具进化为伙伴的关键。 open 克拉的做法很聪明，不靠模型印记，而是用三层记忆架构加三份核心文件，构建可持久、可解锁、可维护的记忆系统。第一层，身份层，每次绘画强制加载，这是 ai 的 人设加用户手册，由两份文件组成。搜 了 m d a i。 的 性格说明书，定义语气，直接给结论，不说客套话，设定边界不确定就标注不瞎编，行为准则优先，自言效率至上。 user m d a i。 在 为谁工作，不只是姓名时区，更要写你的编码编号 typescript 大 于 j s。 沟通风格简洁，术语友好，当前项目状态与优先级 团队协助中的翻译需求。第二层，长期记忆 memory d m d。 紧主绘画加载，这是 ai 的 精选知识点，不是流水账，而是关键决策加理由。为什么选 postcard c 括踩坑记录加解决方案。 node js 大 于等于二十二常用路径配置工作目录日制位置， 注意纸迹。值得永远记住的是，噪音太多反而降低回答质量。第三层工作机已自动加载最近两天 memory， 二零二六年二月二十八日点 md 这类每日日制记录原始对话， open class 会自动提炼重要信息，定期同步到 memory md， 实现越用越聪明。最后用三句话总结今天的内容。 solo 点 m d 决定 ai 怎么说话 user， 点 m d 决定 ai 说什么才有用 memory， 点 m d 决定 ai 能记住什么。配置好这三份文件，你的 ai 会从通用助手进化成懂你的老伙计。

当你不小心安装了个 open curl， 然后发现 token 消耗刹不住了，而且非常健忘。你直接给我去 guitar 输入 cloud man， 你 会发现这是一颗能给你的龙虾赋予持久化记忆的插件。以后你就能像看朋友圈一样，实时看到你的 open curl 到底记住了些什么，而且还能节省百分之九十的 token 消耗。之后你又不小心输入 open viking， 更牛的来了，这是一个专门为你的龙虾设计的开源上下文数据库，它能让你的多个智能体之间共享信息，直接结束那种无法协助的智障模式，而且还能让你的书 token 成本降低大概百分之九十六，任务完成率直线上升。有了它们，你的大龙虾会越来越聪明。这么好的东西，不给你的龙虾配一个吗？