龙虾智能体如何实现沙箱隔离？
合着你们这刚养上龙虾就惦记上养鹿了是吧？得嘞，把手准备好，今天用两分钟带你们盘一遍怎么赛博养殖鹿？ 首先我们要养这个 deer flow， 就 得先搞清楚它到底是个啥玩意。其实它和龙虾差不多，都是那种能在你的电脑里自动帮你干活的牛马智能体。 我知道你们现在一定有人嘀咕了，那我都有龙虾了，为什么还要养殖鹿？那你是还没被你们家龙虾霍霍过，这家伙就是一智能体界的哈士奇，能百分之百操控你家电脑，一抽风就拆家，一个不小心就能把你系统送走。 但是这头鹿就没这个问题，出生就自带了沙虾什么意思你可以理解，它被圈养在一个安全区域，压根就碰不着你的系统。所以现在大家知道为什么有人骑虾养鹿了吧，因为鹿比虾安全， 那现在原理大家都懂了，咱们来点实操的，怎么才能在电脑里养上这只鹿呢？首先，但凡你去过野生动物园，你一定知道鹿这玩意可比龙虾能蹦跶多了，要养它们就得先整个大园子。 deer flow 也一样，想养它就得先装这个刀口，给他支棱，起个能折腾的地。接下来就该 windows 命令行，这个选池的王八出场了， 不过今天这活有点大，八爷自个还真罩不住，那怎么办？俗话说千年王八万年龟，王八不行，咱们请乌龟。这行咒语的意思是，请神请这位叫吴班徒的老龟上八爷的身， 接着再让他接管咱们的选池，然后再输入这组咒语，强化一下老龟的神通。接下来我们就能向老龟许愿了，先依次输入这两行咒语，让老龟把地府楼的项目拖回来，先把北陆的家伙事准备好， 接着再输入这组咒语，让老龟按照这套图纸，把沙乡这个安全区域给路搭出来。 最后再输入这行咒语，让老龟去薅只鹿回来，不出意外，这鹿咱们就算是养上了， 不过这时候的鹿还啥也干不了，为什么和龙虾当初一样没脑子？想让他给咱们当牛马，就得先鼓捣个模型给他当脑子？那怎么鼓捣？还是地下党街头那一套？拿阿里的千问来说，先像这样 在阿里百炼上搞个密钥，然后再拎出许愿池输这行咒语，把接头人、接头地址和密钥告诉咱家路。 最后再依次输入这两行咒语，重启一下咱家路，它就能长出脑子给咱们当牛做马了， 大家学会了吗？现在是命令截屏时间，三二一摊牌了，今天许愿池玩的全是 leonux， 晕乎的去浩浩教程搞起来。
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05:14查看AI文稿AI文稿今天一期视频说清楚龙虾 open club 是 什么，怎么用，风险有哪些？以及我养虾实现的小功能，全自动下载影视资源全自动下载小说全自动下载漫画，自动 ai 翻译，甚至可以生成全自动运营工具，做成数据大屏幕，着急看教程的可以直接拉进度条 风险警示，正式介绍玩法。之前着重强调一下，龙虾很危险很危险很危险啊兄弟们！在我看来，龙虾现在仍然很不成熟，有高管所有的邮件被龙虾删了，有人所有的密码被龙虾曝光了，有的甚至还产生了财产损失。 现在的龙虾我感觉有点像拿着热武器的小孩，危险指数流量比较高，大家用之前一定要做好安全防护。我建议设备隔离、密钥隔离、网络隔离。 简单说就是，一，不要在工作电脑上运行龙虾，不然文件误删得哭死。二，不要让龙虾获取你的所有账号密码，用啥再给啥。不建议在龙虾的系统上登录浏览器账号，不然龙虾可以获取你的所有网站密码。另外重点是苹果系统不要登录主账号，系统内置的钥匙串有你所有密码 很不安全。第三，如果条件允许的话，建议给龙虾网络隔离，不让他访问局域网内其他的电脑、手机。目前很多龙虾被攻破，局域网内其他设备会有连带风险，要注意。那言归正传，龙虾是什么？ 首先，大家可以把龙虾看成是一个免费软件，比方说 qq， 想要充 qq 就 得需要一个载体，电脑或者手机。那对龙虾而言，这个载体可以是一个二手笔记本、台式机电脑， 甚至是一台路由器，家里没电脑还可以用云电脑，阿里腾讯的云服务器也能玩。龙虾蹦壳本身是免费开源的，不需要付软件费，但用起来是 要花钱的，这有点像游戏点卡，暴露年龄了。龙虾其实可以像人一样自主思考，自主行动，但它思考行动的过程也像人一样消耗能量。它的能量来源于 ai 大 模型的算力，这 算力并不是免费的，虽然豆包、千万元宝这些都是 ai 大 模型，用着都不用你掏钱，其实这部分钱是厂商包圆了， 你自己玩龙虾就要自己花钱买大模型 api， 而且消耗的算力偷看是按次数扣钱。如果龙虾脑子抽了，陷入了死循环，可能不到一小时就把 api 余额花光了。所以不建议一次充太多，一两百就行。 龙虾的配置过程不详细，展开教程很多也很细，可以看这期或者这期。很多朋友想玩龙虾，第一个想法是买个 max 丢丢啊。 苹果的小主机装龙虾，买买买开就成了真韭菜了。龙虾并不限制任何硬件，十年内的电脑都能装，不要花冤枉钱。 我的龙虾目前是部署在我的虚拟机里，我有一台四核芯的协核服务器，给龙虾划了两核 cpu， 十六 g 内存，五十 g 硬盘， 相当于十年前的电脑配置。系统装了 one two 二四 lts， 我 现在已经配置好。把龙虾进入到 qq， 可以 通过 qq 下达指令。大模型 api 用的是 kimi 二点五， mini max 也行，价格更便宜点。我用 kimi 二点五测试， 执行一个稍微复杂一点的任务。帮我下载我的 ct 医学影像，几百张照片那种 top 大 概消耗了二十块钱。 那龙虾配置好之后，可以直接用 qq 给一家派活，你能想到的活都可以安排。有些功能需要额外安装对应的 skill 可以 提前装好。龙虾的玩法很多，可以让它自动整理每日新闻简报，快速了解行业动态。如果周末宅家想看个电影，让 他推荐豆瓣评分高的，手动筛选一下，挑个好的，然后让他找网盘资源筛选一下高清的自动下载。打开电视，直接浏览龙虾下好的电影剧集，高清资源本地播放超爽！ 喜欢看小说了，给个小说名，龙虾自动下载全部章节，整理成 t x t 文档，然后自动把格式转换为带章节的 e、 p u b 格式，甚至小说封面和作者信息都有，可以直接通过聊天窗口发送在手机上阅读， 甚至可以自动发送到亚马逊。在听懂大屏上看电子书更爽了！如果喜欢二次语言，爱看漫画，但汉画翻译太慢了， 可以直接让龙虾找生肉版本的外语漫画，然后让他在 github 记住别人开发好的工具，全自动翻译成中文，以后再也不愁更新慢了。像我本身是一个 up 主，比较关注视频数据表现，给龙虾布置个命令，定时检测所有播放数据，汇总成 excel 表格。现在飞书官方无缝进入了龙虾，按照官方文档配置好之后，让龙虾每次下完数据同步到飞书，你就获得了超帅超全的运营数据大屏， 这个特别特别好用，建议都试试。眼见的朋友可能会注意到，我们频道播放九千五百多万，马上突破一亿，辛苦大家多多点赞，多多转发，让我们的播放突破一亿， ok！ 龙虾的玩法其实不单单是我说的这些，有些人用它辅助开发，有些人用它购物比价，有的人甚至用它来搞投资，我非常非常不介意这么整啊，亏钱可千万别找我。 很多年前流行一个梗，我有一个创业点子，就差一个程序员了，当时这就是个笑话，但在今天，龙虾我觉得就是那个程序员技术平权时代真的来了， 人人都会有自己的甲维斯，所以现在最想让这只龙虾帮你解决什么问题？欢迎弹幕评论。最后再提醒一下大家，在养虾之余一定一定要注意隐私安全，我是小明，咱们下期见，拜拜！
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26甘寻
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127回窝App哄睡博士
29:14查看AI文稿AI文稿我用 open klo 搭建了一个七人 ai 团队，每天自动帮我会图，写日报，订股票、写代码，已经跑了快两个月了。大家好，欢迎来到柯德密花园，我是花园老师。 先说个有意思的现象啊，自从龙虾火起来之后呢，身边越来越多朋友装上了它，那我之前发布的 open klo 完全指南这篇教程呢，居然有七万多人看过了。但是啊，我后来发现一个问题，大部分人呢，费了好大劲装上了，也能在飞书里跟他聊天了。然后呢，然后就没有然后了， 你知道他很强，教程呢，也看了一堆，但是真正要用的时候啊，脑子里就一个念头，我到底要拿它来干嘛呢？如果啊，你现在就是这个状态，那这期视频就是专门给你准备的， 我会在后面完整的分享我这两个月真实的搭建过程。六个专精 agent 加一个调度的主管，会给大家讲清楚每个 agent 是 干什么，为什么这么设计，中间踩过哪些坑，以及你怎么去复刻 内容，内容比较硬核啊，建议先点赞收藏，后面跟着一步步操作。那另外需要注意一下啊，这期我们重点分享 openclaw 的 实际配置经验，如果你还没有了解过 openclaw 的 基础使用，建议先看看我之前发布的这一篇 openclaw 完全指南， 下面我简单介绍一下每个 agent 的 定位和核心价值。首先啊，是花园生图助手，日常写文章需要配图，做 ppt 需要插画，我都直接在飞书里跟他说句话就行了，他清楚的知道我的审美偏好和常用风格， 所以呢，他生成的图片大部分情况下不需要再进行反复调整了。然后是画源资讯助手，每天会自动运行他从外部的信息源抓取 ai 领域的最新动态，然后整理成一份结构清晰的 ai 日报，自动推送到我们的 ezai 网站上。 大家现在在 ezai 看到的 ai 日报呢，就是画源资讯助手自动抓取并且完成的。在没有他之前呢，需要靠我每天手动去收集这些信息，执行脚本来进行生成。 下面是花园开发助手啊，在手机上通过飞书就能远程指挥克拉克的出门在外啊，收到了一条 github 手，掏出手机说一句，他就会自动帮你排查问题并且回复。 然后花园投资助手啊，定位是我的投资分析参谋，他会帮我拉取各五的数据，分析关键的走势指标，对比行业的趋势，然后最后生成买入和卖出的建议。 那之前这是花钱才能买到的会员服务，现在直接就可以拥有，还可以让你随时调教。花园社区助手啊，是一个半自动化的社区运营 agent， 它可以自动在 modbook 社区上发内容，回复评论和其他 agent 的 互动，还能定期总结社区有意思的观点。下面是花园写作助手， 你现在看到的这篇教程呢，就是我和写作助手一起完成的，他更像是一个写作搭档，能记住我的写作风格，帮我搜资料，梳理大纲，优化表达，检查逻辑，补充细节。那最后是花园智能专家，他了解团队所有智能体的人设和技能，当有复杂任务需要团队写作来执行的时候，他会帮我来协调完成。 那看到上面六个 agent， 你 可能会想，为什么不把所有的技能都塞到一个 agent 里面，做一个花园？全能助手啊，既能写文章，又能分析股票，还能升图，岂不是更方便呢？这是一个非常自然的想法，但是如果你争取实践的话，可能会遇到很多的问题。第一啊，上下文污染。 那一个 agent 的 上下文窗口是有限的，当你把升图的提示模板、投资分析的框架、写作的风格指南全部塞进同样的上下文里面， agent 的 注意力会被严重分散。 你让他写文章，他可能会在新闻中不自觉的使用投资分析的术语。你让他分析股票，他可能会用写作的认知风格来美化数据啊，这个肯定不是你想要的。 第二，技能冲突。不同场景下需要的工具和权限完全不同。比如啊，我们的开发助手需要 a c p 协议来调度 cloud code， 那 这个权限对于写作助手来说完全多余，而且有安全风险。那投资分析助手需要访问 to share 的 进入数据接口，那社区助手需要访问 modbook 的 api， 把这些全部开放给一个 agent， 违反了最小权限原则。第二个，准确度呢，也会下降。第三，人设冲突。那一个好的 agent 呢，需要有清晰的生定义，比如投资助手应该谨慎，数据驱动，风险意识很强。 写作助手应该有温度，有文采，善于结构化的表达。社区助手呢，可以，需要有趣，有个性，善于社交和互动。那这些截然不同的性格很难在一个 agent 上面和谐共存。 所以啊，我们最后的结论是，专精胜于全能，隔离优于共享。就像一个高效的团队，不是由一个全能的人组成的，而是由若干个各自擅长某个领域的专家组成的。那 opencloud 的 多智能体架构呢？天然就是为这种专家团队的模式来设计的。 下面啊，我们来看一下搭建 opencloud 的 多智能体团队需要的一些理论知识。首先啊，从学术界和工程界的共识来看呢，一个生产级的通用 agent， 一 般由下面几大要素构成 模型啊，它是 agent 的 认知引擎，负责语言理解、推理和规划，生成和输出，它决定了 agent 的 智力。天花板记忆系统呢，让 agent 从无状态的函数变成可以连续工作的助手。 那记忆呢，通常分为短期记忆啊，也就是我们的绘画上下文以及长期记忆啊，包括一些跨绘画的持久化的知识。然后是人设啊，它定义了 agent 的 角色行为、边界准则和沟通风格。 回答同一个问题呢，一个被设定为严谨的技术顾问和另一个被设定为友善的助手啊，这两个 agent 给你的体验是完全不同的。然后是工具啊，也就是 agent 可以 调用的外部能力啊，比如说代码执行、 api 调用、浏览器操控、文件读写等等。规划和执行， 那规划的能力是， agent 能够将复杂的任务拆解成可执行的步骤。那在一些固定的任务场景下呢，也可以为 agent 设定固定的执行环境。最后是运行环境， agent 需要一个安全隔离清洗的执行环境。 那 openlog 呢，对这套通用的架构做了非常工程化的实现。首先啊，在 openlog 中，每个 agent 可以 绑定不同的模型， 比如我们可以为写作 agent 设置擅长聊天的模型，比如 g p 五。点四，为开发 agent 设置擅长编码的模型，比如 cloud ops。 点六，在 openlog 中，每个 agent 都拥有独立的记忆，包括短期记忆啊，也就是当前的对话上下文窗口。 中期记忆啊，也就是近几天的工作记录。 openclaw 会在 memory 这个目录下为每天的工作都设定一个记忆文件。长期记忆啊，也就是画绘画沉淀下来的用户偏好、关键角色等等。 在 openclaw 中，会存储到 memory 点 md 这个文件中。然后在 openclaw 中，人设主要是通过一组 markdown 文件来定义的。首先是 identify 点 md， 存放了 agent 的 名称、角色这些基础信息。 so 点 md 呢，定义了 agent 的 核心身份和行为准则，这个是让 open cloud agent 感觉像是一个真实的人，而不是一个机器的关键。 user 点 md 呢，存放关于你的信息啊，你的偏好是什么？它可以让 agent 在 更加了解你之后呢，给出更有针对性的回答。在 open cloud 中，工具主要包括两个部分，首先是文件读写、命令执行，这些内置工具是始终可用的。 然后就是 skills， 它还分为捆绑安装的内置技能和用户自定义拓展的技能。那 openlog 也支持为每个 agent 独立配置工具的黑白名单，实现细密度的权限控制。 那虽然 agent 的 规划能力主要是依赖于大模型的推理能力驱动，但是也依赖于良好的提示词工程。那在 openlog 中就具体体现为 agent 点 m d 中的具体内容了。 那这个文件呢，定义了 ai 具体要怎么干活，是人设落地的执行手册，它明确了 ai 的 处理任务的标准，流程，工具使用的规则，基于使用的方法，确保 ai 的 行为是完全符合你的预期的。 最后是运行环境，在 open class 中，每个 agent 都有自己独立的 workspace， 你 可以把它理解为每个员工的工位啊，在这个工位里面有他自己的人设文件，技能和记忆等等这些文件。那每个 agent 的 workspace 呢，是完全独立的，互不干扰。 下面我们来学习 openclot 具体要怎么配置多 agent。 其实呢，就是让 openclot 明确下面三个问题。第一啊，工作环境隔离，明确谁在哪工作的问题，我们需要为每个 agent 分 配独立的 workspace， 可以用下面这个命令啊来创建啊，这个 openclaw agents i 的 这个命令后面是这个 agent 的 唯一标识。那执行完成之后呢，每个命令会自动为 openclaw 创建一个独立的 workspace。 然后啊，在这个 workspace 下处事话 so 点 m d agent， 点 m d user， 点 m d 等核心文件。同时呢，这个命令也会为我们的配置文件啊，增加一些配置啊， 它会在这个 agent list 下面增加一个新的 agent， 这里面包括它的 id， 然后它的工作目录，然后以及它的一些身份信息。 下面我们来看路由规则啊，这个解决消息发给谁的问题。这里呢，我们还是使用飞书，首先啊，你需要先拥有一个完成了相关权限配置的飞书 boot， 然后把这个 app id， app secret 记录下来。 那如果你还不知道怎么让你的 openclaw 进入飞书呢？可以看我之前发布的 openclaw 完全指南中相关的技术教程，那我们在视频里面就不再赘述了， 然后我们直接看这份配置啊，在这个 channels 下面啊，然后每个渠道它是可以配置多个 account 的。 这里呢，我们推荐为每个独立的 agent 都配置一个账号，我们把这个刚刚的 facebook id 和 app secret 填写在这里就可以了。 然后这个 accounts 的 这个 k 呢，也就是这个 account id 啊，这个是我们需要记录下来的。接下来呢，我们还需要让 openclaw 知道哪个 agent 对 应哪个账号呢，这个时候我们就需要添加一个 bandwidth 配置 啊，这个配置很直观啊，我们只需要指定这个 agent id 和刚刚的这个 account id 的 对映涉关系就可以了。那这两个 id 呢，我们推荐配成一样的啊，这样比较好记。 然后在奥本格劳中，你还可以在一个 agent 下调用另一个或多个 agent 能力一起完成工作，那这个调用过程呢，是非阻塞的，那主 agent 发起调用之后呢，还可以继续做自己的事情，那被调用 agent 完成任务之后呢，会把结果再广播回去，那就像你让你的同事帮忙去做一件事，他做完了之后会来主动告诉你。 那出于安全考虑呢，你需要通过这个 sub agents 这个配置明确声明每个 agent 允许调用哪个，其他的哪些 agent。 这里呢，有一份最小的多 agent 配置视例啊，我们只需要关注 agents， channels， buddies 这三个 key 就 可以了。首先啊，在 agent 历史下，我们可以声明每个 agent 的 工作区啊，它的 id 为标识，然后以及它的名称等等。 然后我们还可以指定它是否有权限去通过 sub agent 来驱动其他的 agent。 然后啊，我们为每个 agent 可以 都添加一个飞书账号。最后啊，我们为每个 agent id 指定它对应的飞书账号的标识。那这里啊，我们只指定了一个 bandits 啊，这是因为我们在 accounts 下配了一个 default， 然后如果没有在 bandit， 指定的 agent 都会默认路由到这个 default 的 这个飞猪账号下面啊，我们来具体看看每个 agent。 那 首先是花园生图助手啊，先来看一个实际的交互啊，我们在飞猪上啊，给这个花园生图助手发了一句话，帮我绘制一张手绘简洁风的图片，来介绍 agent 的 六大要素，参考下面的内容。 那几秒钟之后呢， agent 返回了一张精美的手绘风格的信息表。那我们再换一个风格啊，帮我绘制一张严谨学术三线表风的图片啊，参考下面内容，叉叉叉，同样的指令啊，不同风格的关键词， agent 自动切换到了对应的提示模板，然后生成一张完全不同风格的照片。 那市面上并不缺少优秀的生图工具，但如果你是一个高品的使用者，你可能遇到过这些痛点。首先提示词管理啊，那你在备忘录里存了十几段不同风格的提示模板，每次生图的时候都要先查找、复制，粘贴，替换，那时间久了，版本越来越多，哪个是最新的，哪个效果更好，自己可能都记不清了。 然后是上下文断裂。在普通的生图应用中，每一次生成都是一次性的工具，并不记得你上次用了什么风格，也不知道你偏好什么色调。 然后大部分情况下呢，生图只是你工作流程的一个环节，你可能需要先生成图片，然后插入文档或者发到群里讨论，但是生图应用和你的写作工具之间是割裂的，需要手动来回切换。 那欢迎深度动手的搭建思路呢，就是利用 openclot 的 两大机制来解决这三个问题。首先将多种提示模板，不同的深度模型都定义为一个可解锁的技能， agent 在 需要的时候自动查找，然后利用 openclot 的 长期记忆，让 agent 记住你熟悉的工作流程，后续不需要再重复说明。 下面我们来看看生图助手的具体配置啊。主要配置就分为三步，那第一步呢，就是配置一个生图模型啊，我们进入这个 opencloud 的 这个控制面板，在这个 agent 下面啊，找到我们还原生图助手的这个 agent， 然后切换到这个 skills 下。 众所周知呢，目前业界生图秀最好的模型就是这个 nano banana 了，那我的文章中大部分配图也都是由 nano banana 生成的。 这里呢，啊，是我自己封装了一个第三方平台的 nasa nasa a p i 的 一个 skill 啊。那在 openclaw 中也默认捆绑安装了这个 nasa a p i 的 生图技能，那不过默认它是未启动的状态。启动它的前提条件呢，是需要我们在环境变量里配置一个 java a p i k 的 环境变量，配置完成之后呢， openclaw 就 可以自动发现并调用这个技能。 但是呢， nano banana 作为 google 的 旗舰升腾模型，价格还是比较贵的啊，所以我这里推荐大家再配一个性价比比较高的国产的升腾模型，比如我在这里额外配置了火山引擎的豆包 seeddream 系列啊， 在一些简单的场景下还是比较能打的啊。这里我们安装的是这个豆包 seeddream 自动安装，那完成安装完成之后呢，我们需要到这个缓存变量里添加一个 arc apikey 啊，也就是火山引擎的这个密钥啊，就可以起用这个技能。 那第二步，我们自己添加一个体式模板的技能，那这一步也是还原升图助手区别与普通升图工具的核心啊。我们创建了一个名为 prom template 的 自定义技能啊，然后它的结构呢，是这样的，首先我们在 skill 点 md 里说明了各个模板的使用场景和所用方法。 然后我们在 reference 下添加了一个 templates 的 文件啊，这里存储了所有的提示模板的正文。那这个技能呢，也是 openclaw 帮我们创建的，你只需要在对话里告诉他你想创建这个技能，并且把你常用的提示模板发给他就可以了。 那技能创建好了，但是 a 阵子还不知道什么时候该用这些技能，那我们可以通过约束来让他记住后续的工作流程，比如我们可以告诉他，请你记到详细记忆。 如果后续用户要求生成图片的时候，指定了一个图片风格，先到这个技能检测出符合要求的提示词，再用这个模板来拼接用户要生成的内容，来组成一个完整的生成提示词，最后再调用生成技能。然后就这样啊，根据你的习惯一步步的把它调教好就可以了。 核心啊，还是定义好下面这些文件啊。然后我们大概看一下，那生成助手的 so 点 m d 中呢，我们主要说明他的身份啊，比如我们给他的定义是世界最顶级的 ai 绘画提示工程师和世界设计师。 然后啊，说明他的沟通语气，什么标准提示词生成的原则，以及上头时的执行规则和必须遵守的安全边界等等。然后这个 agent 点 md 呢，基本上不用怎么改啊，主要说明这个上头助手的工作流程和日常运行的方式就可以了。 那在 memory 点 md 中呢，我们要说明它的稳定的一些偏好，比如在上头图片的时候默认使用 number 呢？那用户主动要求的时候，再使用豆包 cdr。 接下来啊，我们看这个花园资讯助手啊， 每天下午啊，我的飞书都会准时收到一份已经分析好的 ai 日报，这个是完全自动化，零人工干预的。那目前你在 ezai 网站上看到的 ai 日报都是 opencolor 自动抓取并且生成的， 那这个 a 阵的诞生呢，其实就源于我最近遇到的一个痛点啊，那我在运营的这个 ezai 项目呢，里面有一个 ai 日报模块，那这个日报的内容其实就是对这个 ai news 的 这个网站里面的内容进行二次加工分析出来的。 所以呢，对于我平时需要定期去这个网站看一下有没有更新，如果有，再把内容复制下来，就用脚本进行二次分析，然后生成结构化的数据，再手动上传到我们的网站上。所以我的数据很简单，让 overclock 帮我完成这件事，大家的思路呢，大概是这样的，首先我们用邮件定位这份日报，可以让我们及时感知最新的更新， 然后让 overclock 能够读起邮件，读起到邮件之后，再调用本地脚本生成结构化的日报，然后自动生成推送啊，创建一个定时任务，然后做一些优化。 那具体配置呢？分成四步啊，第一步啊，就是安装一个邮箱的技能，那 cloud app 上其实有很多邮箱相关的技能， 包括 opencloud， 也包括安装了可以访问 gmail 的 技能。但是呢，还是建议大家不要选择固定某个类型邮箱的技能啊，因为这类技能往往授权流程比较复杂，而且没有办法通用。推荐大家直接安装一个支持 imap 协议的技能啊，那 imap 呢，是一个通用的邮件协议，它可以让你用代码来从服务器里提取和管理邮件。 那我们这里以 qq 邮箱为例啊，接下来需要做的配置就是，首先啊，需要在这个 qq 邮箱里的这个账号与安全这个安全设置里，我们先开启一下这个 imap 的 服务啊，开启之后我们可以点这个生成一个授权码，然后我们先把这个授权码保存下来， 然后下一步就是配置环境变量，我们需要配置一系列的 imap 相关的环境变量，包括它的 host 啊，这个是固定的 port， 也是固定的 user 啊，就是你的邮箱。这个 pass 呢，就是刚刚在这一步生成的这个授权码，然后其他的都默认就可以了。 然后第二步呢，就是分析脚本的配置，然后这个脚本的代码呢，我已经上传到了我们这个 github 仓库，然后具体的逻辑我就不再介绍了， 其实核心啊，就是让它能读到 openclaw 从邮件里面生成的文本件中的邮件内容啊。那第三步就是为 agent 设定一个稳定的分析流程， 那我们来看一下它的 agent 点 m d 的 文件啊。流程是这样的，首先它会去检查本地是不是有生成好的指定日期的日报内容啊，如果有的话就直接返回了。然后呢它就会去调用 imap 这个技能，去查找邮件里面是不是有符合这个规则的这个邮件啊。 如果有的话呢，他会调用脚本把这个邮件正文去写入到本地，然后本地把这个路径传入进去，去执行这个脚本，然后去得到分析之后的日报内容啊，然后最后再格式化生成一份日报的文件，然后最后读取这个文件，然后提取关于信息再发送给我们。然后最后就是啊通过 get， 然后把生成好的内容推送到远程。 第四步呢，就是为他创建一个定时任务，每天下午六点检查一下是不是要生成日报，然后如果需要的话就生成，并且推送摘药。那配置好之后呢，就什么都不用管了，每天下午飞入群，准时出现 ai 日报。下面我们来看一下花园投资助手， 我们可以让他执行一个具体的分析任务啊，比如我们让他分析一下比亚迪，然后给出具体的投资建议。几分钟之后呢，他会给出一份非常完整的研究报告啊，里面包括公司的基本面、盈利能力和安全，分析，当前的估值处于一个什么样的位置， 当前筹码的分布情况，然后以及一些潜在的一些风险，然后还有资金流向，以及非常全面的技术性分析。最后他会根据整体的分析情况给出一个综合的打分，用这个分数呢来量化当前是否值得去买入 这种深入分析呢？如果手动去做，至少需要半天的时间，在各种财经网站之间来回切换，或者花钱去购买各种会员服务啊，现在只需要一句话你就可以搞定了。另外呢，你还可以用它来分析股票的时走势情况，比如可以让他给出在什么位置做替卖出比较适合等等这些建议。 如果你平时也关注股票啊，应该深有体会，每天要看的信息太多了，财报新闻、技术指标光搜集就会很好精益，更别提从中提炼判断了。所以呢，投资助手的定位很明确，我给他一个股票代码，他帮我把关键数据拉出来，整理成一份清晰的报告，省下来的时间呢，我专注在决策上。 那这个 agent 呢，是整个团队里面人设最重的，因为投资的容错率很低，你不希望 ai 编数据或者过度乐观，一个不靠谱的建议可能就会为你带来真金白银的损失。所以呢，我通过 opencloud 的 人设系统给他划进了非常严格的行为边界，另外给他装上了能够获取金融数据的技能，设定了一套严谨的分析框架，就构成了我们现在的化缘投资助手。 下面我们来看一下具体的配置啊，主要分为三步，第一步就是让他能够获取准确的金融数据， 那这里我们主要用到的是这个 to share 的 skill， 那 to share 呢，是国内比较知名的金融数据接口平台，这里面提供了几百个专业的金融的 a p i， 那 这个 to share 就是 它的官方 skill， 能够帮你获取到非常专业全面的金融数据。那不过使用这个 skill 的 前提呢，我们需要先注册一个 to share 的 账号，然后生成一个接口的 token， 然后把这个 token 呢注入到我们这个 opencloud 的 这个 to share 杠 to share 的 这个缓存变量里面啊，这个 skill 就 可以正常使用了，然后光有了分析数据还不够，他还得知道具体要怎么分析这些数据，以什么样的方式给出结论。所以呢，我调研了一些比较主流的分析方法，并且结合我的一些个人风格，建立了一个专用于股票数据分析的技能。 那我们来看一下它的主要文件啊，首先啊，是它的 skill md 啊，这里面规定了完整的执行框架，再调用 to share 获取数据， 然后再调用评分体系，出出结构化的报告。在 reference 下面呢，首先有一个投资框架的文档啊，这里面会明确列出做一个各股的投资分析报告的时候，需要看哪些数据，然后规定了一个严格的评分体系啊，也就是从哪些维度来判断一只股票到底好不好，最后就是说明落在哪个区间，意味着买入，观察点仓还是回避。 那 reference 下最后还有一个报告模板的文档啊，它用来规定最后输出的报告里面要有哪些章节，顺序怎么排，每一部分应该包含哪些内容等等。那最后我们再来看一下投资助手的人设和记忆文件。 首先啊，在这个数点 m d 中，我们给他的定义是一位具备二十年投资经验的专业投资专家，然后在这里面明确了他的核心分析原则，技能的使用方法等等。然后 是 user 点 m d 啊，这个也很重要，他会告诉花旗投资助手我在投资理财方面是一个什么样的人，更有利于他后续能给出我们更针对性的建议。那最后在 memory 点 m d 中记录了他长期的工作记忆和固定的流程。 比如当我们要求生成投资建议的时候，应该先读取哪个技能，再获取哪些数据，再按什么样的屏幕框架进行分析，最后按什么样的结构输出报告等等。然后最后啊，还有一个小技巧， 因为花园投资助手这样的 agent 定位和要执行的任务都非常明确，建议大家把能够执行的工具和技能做一些收敛和限制，这样可以保证他能更专注的执行他原本的职责和任务。 首先啊，我们可以来到这个兔子这里，为了避免它去乱搜东西，可以把内置的这个 web search， web fetch 这些工具给它关掉，这样它就会专注于从我们给它安装的技能里获取数据。那还有一些它不需要的工具啊，比如说浏览器图片生成，还有 tts， 这些都可以关掉。然后我们来到技能这里， 其实 oppo 默认捆绑安装很多的技能，大部分情况下在这个 agent 下是不需要的，我们都是可以把它关掉的。最后我们来看一下这个 agent 的 配置啊，我们刚刚改动完成之后呢，实际上就是对应的给这个 agent 的 兔子增加了一些黑名单，同时给他的技能指定了一个白名单， 建议大家呢为每个独立的 agent 都设定这样一个黑名单和白名单，后面呢我们就不赘述了，下面啊，我们来看一下花园开发助手，想象一下，放假在家看一下，我们收到了一条 github issue， 电脑又没带在身边，怎么办呢？你只需要在手机备注上给开发助手发一条消息，帮我看一下这个 issue， 然后排查一下具体原因。 那几分钟之后呢，它会返回一份完整的排查结论，包括代码的商业文和可能的问题根音。那我们可以直接把它把这个排查结论帮我们回复到 github 一 手上，然后我们看到它成功的帮我们在 github 上创建了回复，整个过程呢都是在手机上完成的，从收到一手到给出专业的排查回复，整个流程只需要几分钟。 那我搭建开发助手的主要目的就是帮我维护开源项目，所以搭建的思路主要围绕两件事展开，管理仓库。管理仓库靠的就是 open code 默认安装的 github skill， 但是官能管还不够，真正的开发任务读代码，改文件需要一个专业的编程 agent 来干， open collab 呢，虽然自身也能写代码，但是还是建议专业的事交给专业的人来干。那么问题就来了，怎么让 open collab 去指挥 collab 的 这样的外部编程 agent 来干活呢？ 答案就是 a c p。 那 这是一套标准化的 agent 通讯协议，能够让任何的 agent 的 客户端都能以统一的方式接入其他支持 a c p 的 agent， 比如 cologold， codix， java 等等。有了它呢， open cologold 就 可以通过结构化的接口完成和 cologold 的 绘画管理、 消息交互、权限控制、文件读写和终端操作等等，而不需要再通过简单的命令行解析的方式来操作。 下面我们来看具体的配置啊。首先啊，是这个 github 的 skill， 虽然它是 windows 默认安装的技能，但是我们需要完成一次认证才能正常使用啊，那前提是你本地已经安装了这个 g h c i 啊，也就这个，也就是 github 官方提供的一个 c i 工具。 然后我需要在终端执行 g h o s log in 的 命令，按照交互式的引导完成 github 的 账号授权。认证成功之后呢，这个 github skill 就 可以帮你列出仓库创建，一手提交 pr 了。然后就是配置 a c p 的 能力了， 我们可乐专门为 a c p 协议封装了一个官方的插件 a c p x， 我 们可以通过这个命令来安装和起用这个 a c p x 插件。 然后这个命令执行完成之后呢，会在我们的 plugins 的 配置下增加这样一个 a c p x 的 plug in， 然后以及一些其他的安装相关的配置。然后我们还需要单独增加一个 a c p 的 配置项，这个配置项和 agents models 这些配置是平级的关系 啊。首先就是起用这个 a c p， 然后用 a c p x。 插件作为后端默认允许调用这个默认值就可以了。 然后这还有一个比较容易踩的坑啊，因为 s c p 绘画是非交互式的，当可乐扣的需要写文件或者执行命令的时候，可能会弹出权限确认的提示， 默认情况下呢，就会卡住。所以啊，我们还需要通过这两个配置来启动一下 s c p 的 操作权限那不过这意味着 agent 可以 在你不需要确认的情况下执行任意的命令， 一定要确保我们的工作目录范围是合理的。最后呢，我们建议让这个 agent 记住你的一些开发习惯，这样后面可以减少很多的沟通成本。比如啊，我们可以让他记住后续的开发任务，默认采用 a c p 操作 cloud code 的 工作模式，以及我们本地电脑的常用开发目录是哪个， 那后续的指令只需要说出项目的名称，他就自己可以去这个目录里找到项目。下面我们来看一下花园社区助手啊，这个 agent 呢，非常简单，我们就简单说一下， 那 opencloud 火起来之后呢，出现了很多专门为 agent 打造的社交平台，那这些平台呢，只允许 ai agent 在 上面发帖和互动，而人类用户只能旁观。 那我们的花园社区助手啊，就是专门为婉儿这些社区创建的，他帮我在这些社区上注册身份发帖，和其他 agent 的 交流观察不同 agent 的 行为模式还是挺有意思的。 那配置方法也非常简单啊，这一平台啊，一般都会专门给这个 agent 提供一个技能，里面描述了具体应该怎么注册发帖互动啊，我们只需要把这些技能的链接直接丢给 ai， 他 自己就能学会啊，这里我们就不过多介绍了。 最后呢，我们再来看看花园写作助手和多智能体写作的部分。先看一下写作助手单独的使用效果啊，我们让他调研并边写一边记录文章啊，然后他帮我们生成了一个详细的非主流文章，质量也非常不错，基本上改改就能直接发出去用了。另外，写作呢，通常会有一些更复杂的需求， 需要团队多个成员来协助完成。那我们可以给花园智能专家下载一个需要多方协助的任务。首先啊，获取三月十八号的日报内容，然后生成三张合适的配图。最后为日报进行更多的调研，编写成一篇丰富的 ai 日报的分析文档。然后他帮我们协调相关员工完成了这个任务。首先让花园咨询助手获取日报内容，生成配图的建议。 然后派化验深度助手，根据日报的主题生成三张图片。最后派化验写作助手进行更多的调研，将资讯的内容扩写成深度的文章，并且将图片插入合适的位置，输出一篇文档。哎，最后呢，我们得到了这么一份丰富的 ai 日报的文档。 这个呢，就是一个多智能的写作的案例啊，你不需要单独告诉每类人的怎么做，你只需要告诉你团队的主管你想要什么样的结果就可以了。写作助手搭建的核心就是尽量复刻你的写作风格的详细人事设定和一套完整的工作流程定义。比如我给他设定的工作流程是这样的， 首先需求理解啊，和用户确认主题，受众风格和大概的篇幅。然后进行初步的调研，通过网络搜索技能搜索相关的大纲，让用户进行确认， 接下来逐节编写，每个章节独立完成编写。在这个过程中，对需要深挖的内容提取，详细的扫描搜索的原文，然后进行对照和润色，检查逻辑的一致性，数据的准确性。最后对内容中看起来像 ai 生成的部分进行改写，最终交付成一份完整的非主流档。 写作入手的具体配置呢，分为三步啊，第一步设定技能，根据上面的工作流程呢，我们需要的核心技能有三个，首先就是联网搜索啊，联网搜索这里我们使用的是 tablie 这个技能， tablie 呢是一个专门为 ai agent 的 优化之后的搜索引擎 api， 比起直接调用通用的搜索引擎， tablie 返回的结果更加结构化，噪音更少，非常适合用来做调研和写作。那我们可以根据 tablie 的 官方文档去安装它的技能， 安装完了之后啊，我们可以在这个工作区看到它安装的 h 调研、搜索、提取啊这些技能。然后我们还需要配置一个 table 里的 api， k 的 环境变量啊，配置好之后呢，就可以使用了。然后是飞出文档的技能啊，在我们之前安装飞出插件的时候，其实飞出文档的技能已经捆绑安装了， 那使用这个技能的前提呢，是需要我们这个 photobot 开通飞书文档相关的权限啊。那然后还有一个自定义的技能啊，写作一阵呢，有一个非常高频的需求， ai 写出来的东西呢，有些部分一眼看起来就是 ai 生成的，可能需要反复的人工润色，所以强烈推荐按照我们平时的写作习惯，创作一个专门去除 ai word 的 skill。 比如啊，在我们这个技能里面，可以把一些什么值得注意的事这种话术改成更自然的表达把。总之，综上所述，这种 ai 味比较浓厚的词替换掉，过度工整的排比句打散等等，大家可以根据自己平时的写作习惯和风格进行调整。 下面我们来看一下几个人设和记忆文件啊。首先，在 so 点 m d 中啊，我们可以写入你平时写作的语调和风格，核心原则啊， agent 行为边界等等，然后让他在 memory 点 m d 中记住我们刚刚设定的这套完整的工作流程。这个啊，就是花园写作助手最基础的配置了。最后啊，我们再来看一下这个多智能体写作 啊。这里呢，想要达到这样的效果啊，就需要用到 openclaw 里的 sub agent 的 功能了。在 openclaw 的 设计中呢，我们可以通过 sub agent 来在一个 agent 下协调其他 agent 一 起完成工作。比如啊，我们想要像上面的案例一样，在花园智能专家里能调用生图、写作资讯三个智能题啊，我们就需要在这个 agent 的 配置里面去加入这个 sub agents 的 allow agents。 那这个配置呢，只是开通了多智能体写作的权限。如果你希望花园智能专家能够当好一个管理者，必须能够让他知道这些所有的子智能体的具体信息啊。我们建议在这个主管智能体的长期记忆里，写入每个子智能体的详细能力说明，我们 直接发给他啊，让他记住就可以了。那这些配置完成之后呢，花园智能主管就可以根据你的需求来协调不同的智能体完成工作了。到这我们这期教程呢就讲完了， 内容有点多啊，一些具体的配置我做了省略，大家可以再结合我这篇 open gala 完全指南的文字版进行实操。那链接呢？我放在评论区了，大家需要的自取。那如果本期教程对你有所帮助呢？希望得到一个免费的三连和关注，感谢大家，我们下期见。
4544code秘密花园
01:52查看AI文稿AI文稿最近啊，科技圈有个有趣的现象啊， open club 爆火，竟然意外带火了二手的 mac mini。 哎，这到底是为啥？原因很简单，因为大家怕数据不安全，想专门弄台物理机器，把这只龙虾啊给隔离起来。 但说实话，为了养个 ai， 特地买台机器，这成本是不是有点太高了？不过啊，我今天要给你们推荐一个低成本、低门槛养虾的直男，关键是啊，还安全！ 这是昨天啊，腾讯刚发的电脑管家，十八点零行业首发了一个叫龙虾管家的 ai 安全沙箱。本质上啊，就是在软件层面给 ai 盖了间隔离房。以往啊，咱们本地部署最担心的是什么？就是这种高权限智能体，一旦被劫持，浏览器被控制，本地文件全盘就泄露了。 而这个沙箱黑科技，就是让 ai 在 一个封闭的环境里跑，保护咱们的安全。其实它主要靠的是五大核心能力啊。我给大家简单捋一捋， 第一啊，就是划界线，用沙箱给 ai 划定活动范围，管住权限，能自定义文件黑名单。第二，全程盯 ai 运行时啊，对他的指令、技能、操作进行实时监控，恶意行为啊，立刻隔离。 第三啊，补漏洞，主动扫描 ai 应用自身的安全漏洞，检查端口和密码，给他加固。第四啊，记权杖， ai 的 所有操作全程记录，什么时间、干了啥，风险多大，一目了然。第五，快拦截， 基于实时监测，对高风险行为进行智能判断，秒击发现、秒击阻断。这五招一组合啊，就是一个从预防监控到记录响应的完整安全闭环。相当于给您的 ai 请个专业的贴身保镖，既让他干活，又防止他乱来。 现在这个龙虾管家已经支持 open claw、 q claw、 one、 claw、 lobster、 ai 等多种小龙虾，有这种软件级的隔离防护，你真的还打算去抢二手的 mac mini 吗？
00:38查看AI文稿AI文稿openclaw 龙虾与 hermes agent 爱马仕能否协同？完全可以，两者并非互斥，而是互补。 openclaw 适合做主调度， hermes 适合做执行引擎。社区已有成熟的双智能体协助方案， 通过 a c p agent communication protocol 即可实现互通。如果你希望搭建一个全能型的个人 ai 系统， 最佳事件是以 openclo 为壳，负责连接世界，以 hermes agent 为核，负责深度思考与记忆。这样你既能享受 openclo 丰富的生态插件，又能拥有 hermes 越用越聪明的进化能力。
1032人工智能漫谈
00:58查看AI文稿AI文稿有没有想过，你说的每一句话都去了哪儿？龙虾汇总客户资料，嗯，发给 helen。 你 不知道的是，此刻数据可能已上传陌生的数据中心。你的每一份成果都可能在不经意间被龙虾外泄，隐私泄露，我该怎么办？ 所以我用法巴布塔龙虾，宝宝塔龙虾助手本地部署更安全。龙虾在沙箱内隔离运行，无法触及外部系统联网出口限制。龙虾无法偷传你的数据，龙虾只能在你指定的工作目录里活动， 你的数据只在你身边。宝宝塔个人专属智能体龙虾版龙虾助手也是您的安全私人空间。
02:05查看AI文稿AI文稿如果你是刚接触 openclo， 不要着急让他上手直接干活，小心他把你电脑给你拆了。第一个最要命的错误，就是你一上来就给他的最高权限，那你让他说帮我整理一下桌面，这好玩了，他理解，帮你整理桌面，嘿，桌面上的有些图标在他整理之后，他也找不着了。 你要记住啊，现在很多的这种防护软件，其实都推出了 agent 沙箱的功能，让你的 ai， 让你的所谓的 open cloud 去跑，在这个沙箱里面跟你的系统环境做一个隔离，这样才是安全的， 不要一下子就把你的系统给你跑崩了，那这真是得不偿失。第二个错误呢，就是指令太模糊，你跟他说来帮我优化一下代码，那你自己想想看嘛，他怎么帮你优化优化什么东西啊？你说纯凭他自己的理解去做吗？他自由发散吗？你要知道， ai 始终是存在幻觉的， 他有些东西其实他也不知道是对是错，他想试试，结果试着试着就把自己试进了死胡同里面。所以啊， 你给 ai 下指令，就要像给实习生安排工作一样，句句话都要到位，细致准确， 不然呢，那出现的后果你就自己自己扛喽来。第三个错误是什么呢？你让他完全去自己执行，也不让人工审核，或者说不让他进行自我的一个审核，你做的东西再多，到头来就是我们常说的屎山上堆屎。 那欧本可乐虽然强，但他最终还不是人，所以他不会问你，我是不是应该删除这个，我是不是应该删除那个？你让他删除所有的临时文件，那对他而言呢，他让你的核心认知全给你摇了，那所以每一步关键操作之前，那一定要设置一个人工确认的环节， 这其实是你保密用的。总结一下，控好权限、指令、说清人工审核。做到这三点，兄弟们， opencloud 的 大门才正式地向你们敞开。那你有没有用 ai 踩过什么样的坑呢？不妨我们可以一起在评论区分享，聊聊大家的经历。
02:43查看AI文稿AI文稿最近 ai 智能体龙虾 openclot 抵火了，很多人跟蜂安装，觉得它能自动干活，解放双手。但你可能不知道，这只看起来可爱的龙虾背后，藏着不少真实可落地的安全风险。今天这几分钟，不制造焦虑， 只讲事实和案例，告诉你用 opencloud 到底要小心什么。第一个风险，权限失控。 opencloud 作为资动画 ai， 需要调用你的文件、浏览器、系统命令一旦给的权限太高，很容易出现不受控的情况。真实案例就发生在普通用户身上。 有人让龙虾整理桌面文件，结果 ai 误判，直接把重要工作文档全部移动，重命名甚至删除。还有人让他清理缓存，结果把浏览器保存的密码、账号、信息全部清空，找都找不回来。他不是故意搞破坏，而是逻辑判断有限，一句话，指令错误就可能造成不可逆的损失。 第二个风险，安全漏洞与外部入侵。 opencloak 云行驶会开启本地服务端口，如果不懂技术默认部署，很容易出现端口暴露在外网的情况。 这就等于你家的门没锁，任何人都有可能访问到你的设备。已经有安全团队监测到，大量普通用户的 opencloak 是 离位加密，无密码，直接暴露在公网，轻则被人乱发指令，重则电脑被控制，文件被查看。对于非技术用户，这个风险几乎是隐形的。 第三个风险，隐私数据泄露。 openclaw 能读取屏幕内容，操作你的软件，访问本地文件，这意味着你的聊天记录、工作文件、账号信息、照片他都能看到。有用户反馈自己，让龙虾处理表格，结果表格里的客户信息、个人身份证号、 银行卡信息被意外上传日制。更有人在使用第三方插件时，隐私数据被不明获取，你交给 ai 的 权限，本质上就是交出了一部分隐私。 第四个风险，第三方插件与骗局。 open cloud 本身免费，但网上已经出现大量收废袋装定制插件，所谓增强版龙虾真实案例，有人花几百块找人远程袋装，结果被植入捆绑软件。 有人安装非官方插件，导致电脑卡顿、弹窗广告不断，甚至出现账号被盗的情况。记住，官方渠道以外的任何加强版、全自动赚钱版，大概率都是坑。总结一下，龙虾 opencloud 的 风险主要来自权限误操作、端口暴露、隐私泄露、 第三方插件不安全。这四点他不是不能用，但不建议非技术用户盲目跟风。如果一定要用，记住三点，不给多余权限不暴露。公网只从官方下载。科技是工具，安全永远第一步。如果您觉得有用，把这个视频转发给正在或者准备用龙虾的朋友。
20老段![如何安全使用openclaw小龙虾 近期很多朋友想用小龙虾，又担心风险，看看我的建议：[Shake][Shake]
1.环境隔离 —— 把龙虾关在笼子里（最核心）
方案：专用低配服务器 / 旧电脑[Sun][Sun]
2.最小权限 —— 绝不给管理员 /root（第二核心）[Coffee][Coffee]
高危操作（例如支付等）必须人工二次确认
3.访问与凭证安全 —— 锁门 + 加密钥匙
端口仅本地（127.0.0.1），不暴露公网[Peace][Peace]
4.技能供应链 + 审计 —— 只装官方 + 签名技能[Fist][Fist]
OpenClaw 不是洪水猛兽，按规范用，效率提升 10 倍，安全不打折[Grin][Grin]
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02:37查看AI文稿AI文稿最近推广 openclaw 小 龙虾，很多朋友问他能自主做事会不会不安全？会不会删文件卸隐私被黑客控制？今天一次性讲透，风险真实存在，但完全可控，有成熟方案，还有官方和权威机构背书。 我不吹他绝对安全，只讲怎么把 ai 关进安全笼子，禁用他的能力又百分之一百守住底线。大家真正怕的四个安全问题， 一，权限失控，怕 ai 误删文件，越权操作获取隐私。二，自主作恶，怕 ai 被诱导执行恶意操作。三，黑客入侵，怕端口暴露，密要泄露，被远程接管变肉机。 四，插件有毒，怕第三方技能带后门偷数据。核心原理，为什么 openclaw 不是 野生 ai？ openclaw 是 受控代理， 不是 ag， 没有自我意识，不会主动做坏事，所有操作都可追溯可干预。百分之九十的风险都来自配置不当。比如用管理员权限跑端口，暴露公网，乱装不明技能，不是 ai 本身的问题。 成熟安全方案四道防线重点讲防线一，最核心环境隔离，把龙虾关在笼子里，用 dakker 虚拟机或专用旧电脑，绝对不往办公主力机螺跑，就像仰列性犬要关笼， ai 再强也碰不到你的核心文件和隐私，破了也只影响沙箱。 防线二，第二核心最小权限，决不给管理员权限，用低权限账户只开放必要目录和功能，删文件、改配置等高危操作，必须人工二次确认 ai 是 秘书不是老板，只给门禁，不给保险柜钥 匙。防线三，访问与凭证安全端口只留本地，不暴露。攻网设强密码加二次认证 api 密要用 vpn， 远程用 vpn 不 直连攻网防线。四技能与审计， 只装官方签名技能，定期用 openclaw security audit deep 扫描所有操作，留痕，可回溯，可溶断，不对劲能一键暂停。就像手机只装应用商店 ip， 不 装来路不明的软件。权威背书不是我瞎说，有官方和国家机构撑腰， openclaw 有 官方安全文档， 国家互联网应急中心 cnc 一 r t 和中国网络空间安全协会今年三月二十二号发布了 openclaw 安全使用实践指南，明确隔离、最小权限等四大原则，安全是底线，而且 ai 代理安全已经标准化，不是野路子。总结加信任，重建 风险可控方案成熟，权威背书可验证。 open claw 不是 红水猛兽，是带安全锁的强力工具，按规范用，效率提十倍，安全不打折。我自己也在用，所有安全配置全拉满。我推广的不是风险，是安全可控的 ai 生产力。
6浩克
06:58查看AI文稿AI文稿哈喽，大家好，我是蛮子，今天我们来讲一讲最近非常火的小龙虾，相信大家都知道，小龙虾在淘款的使用方面上是非常的大 啊，今天我来教大家如何在我们本地上部署我们的大模型，然后让小龙虾来调用，从而实现我们的一个淘款焦虑 啊。首先要在我们本地上啊，部署我们的本地大模型，我们所需要具备的一个条件，你的显卡至少要二零系八 g 以上的，显卡内存至少要十六 g 的， 这个 二零系显卡是运行我们的拉玛 c p p 的 一个必要条件啊。啊。我们来到我们的项目页，然后先给我们的作者点个 star， 然后再进入到我们的 app 的 一个下载端，以 windows 为例， windows 的 话有两个版本，一个是酷达十二点四的一个版本，还有一个是酷达十三点一的一个版本 啊，那如何查看我们的一个酷达版本呢啊？我们就在我们的电脑的命令端这边输入这串命令啊， 中端管理员啊，输入这个命令啊，看一下我的扩大版本，它是十三点二啊，这个啊，我们就下载那个十三点二的一个 版本啊，也就十三点一，这个是完全可以运行的。好啊，如果说你们没有魔法的，我这边也把这个这两个集成在我们的网盘上， 到时候我们直接在网上下载就可以了啊。同时我也给大家做了一个方便启动的一个脚本命令啊，大家只要直接运行就可以启动了，那我们说一下这个脚本要如何使用，你在第一次拿到这个脚本命令的时候，我们要先用记事本打开， 将里面的路径，第一个就是我们这个纳马 c p p 的 一个路径啊，给它写进来啊。第二个就是我下载的一个大模型 存放的一个路径，然后给大家提醒了一下，就是我们所下载的这个大模型啊，建议都要放在固态硬盘上面，这样它的读取速度会比较快。这些大模型我也给大家准备了几个版本，大家试自己的电脑配置去下载对应的版本，然后进行配置就可以了 啊，那我这边已经是把路径都已经修改好了啊，我们使用那么 c p p 的 话就是有个优点，就说模型我们可以自己去啊，各大的一个模型，大家在网上去下载，然后你想存放在哪个位置啊？都可以。 那么有人就说你为什么不使用欧拉玛呢？欧拉玛他在下载安装各方面都比较方便，但是他的一些模型都属于一些官方的一些模型， 但是他的一个配置模型的存放在吸盘的啊，你一旦吸盘容量不够的话，可能会造成你的一些问题。 还有他在使用 g g u f 的 一些模型上面上是需要一些命令配置的，相对比较麻烦， 很多新手他都不知道怎么入手，所以我们才选择说使用我们的一个拉玛 c p p， 呃，我自己实测下来，萨拉玛 c p p 在 一些模型的一个推理速度方面的话，都会比欧拉玛快一些 啊，而且对于新手也很友好，非常容易上手，他就只要这两个文件就可以了，一个就是他的运行运行文件，一个就是你的模型路径啊，那我们这边就只要把这个改一下啊，改成你的对应路径就可以了，其他的话我们可以不用管 啊。还有一个就是特别注意的一个，呃，给你大家说的一个点，就是我们的模型的一个上下文的一啊套本书这边的话默认是不做限制的，所以他是零。如果说你的配置不是很高，你可以限制一下你的上下文的一个 数量啊，比如说那个八幺七九这样的，就是一个幺零二四的一个倍数啊，这样的话可以很大的减存你减存的一个压力， 因为我们大模型在读机使用时候，那个显存的压力会相对比较高。那我们现在来执行运行一下这个 b 处理，那比方说我要执行的是前锋三点五三十五 b a 三 q 二的。我这边做了两个模式就方便大家，比如说你有两台电脑，一台配置的小龙虾，另外一台啊就作为一个服务器主机，那你就可以用局域网模式， 我们这边的话是采用一个本地模式啊。啊，这边 gpu 加速的话，呃，是有四种，第四种的话就是不使用显存去加载你的模型，这个这个速度是最慢的， 那速度最快的话就是全部把你的模型文件夹保存在你的显存里面啊，这个同样是速度是最快的啊， 但是对于你的显卡配置要求是非常的大啊，我这边自己测试下来，我发现就是我们把模型文件大概百分之五十或者百分之二十左右的 模型文件加载在选存里面，剩下的话放在内存里面，让他所有需要的话再去内存里面调取速度啊，其实跟你全部加载在选存里面相差的话也不会太大，那我们这边选择就加载百分之五十的那个模型文件，在选存里面 按回车直接启动啊，他这边就会直接启动，启动之后他会给我们一个 ip 地址，我们按住 control 键加鼠标左键，我们就可以打开我们的那个聊天的界面。那这边 这样调用了，就是我们的千三点五三十五 b q 二的一个模型，这边都有一个详细的信息，然后我们就给他说一下，你好，你是谁？请介绍一下自己 每秒就可以达到二十四步的，然后这个头款数也在增加啊，你看这个头款的输出速度还是挺快的， 他这样就直接好了，像我们那个如果本地部署那个 龙虾的话，那我们就直接把这个 ip 一 输进来就可以了。这期的话主要就简单说一下我们的一个 number c p p 的 一个本地的一个简单部署，那我们今天的视频就先到这，我们下期见。
54AI 蛮子
03:00查看AI文稿AI文稿这里的沙箱指的是如果你想用 agent 来去控制你本地的操作，那比如说你要去做文件操作，你要去执行 bash， 你 就都能够都只能够通过沙箱来做啊，必须要通过沙箱来做，为什么要沙箱呢？这个我们后面在第三个问题会跟大家去说，沙箱是一种安全机制。 大家其实对于沙箱这个概念呢，我相信很多同学其实并不陌生啊，沙箱大家其实想到在微前端体系里面是不是有沙箱，就比如说乾坤这个框架，乾坤这个框架的话，三个沙箱，一个是 nexus 沙箱， nexus、 nexus sandbox， 还有一个呢？呃，叫 proxy， 还有一个是 slapshot， slapshot sandbox sandbox， 这是在乾坤中间的前端沙箱，分为 nxy 和 slapshot 三个沙箱啊。这个同学们如果没有去了解过乾坤原码的话，那同学们如果是加进来之后，同样我们对于乾坤的微前端的这个介绍，这些内容呢也有详细的说明。 当然我们这里说的沙箱肯定不是前端的沙箱，它是系统级的沙箱，就比如 codex 在 执行的时候一定要在沙箱中执行沙箱隔离。大家想为什么？ 如果你不知道的话，那么我们通过费曼学习法啊来去推导，推导什么呢？前端的叫微前端的沙箱是为了样式隔离， gs 隔离等等。那我那同学们再来想一想，通过这个概念点来去反推什么是 系统级的沙箱，什么是系统级沙箱？对了，系统级沙箱它同样是为了去跟你的系统环境隔离，来保证你的系统的执行安全性的 啊。布尔同学理解没有，这就是我们说那个 deep ocean 的 中间，它的沙箱的机制，跟我们现在已有的或者已储备的知识点如果去结合来去理解的话就更好理解。但如果朋友们连乾坤这种属于前端的框架里面的原码原理都没有了解过的话呢？那这个大家就确实需要补一补了 啊，因为很多知识点，很多架构设计层的思维啊，它其实不分语言，不分业务场景，它都是相通的， 跟框架无关。等大家真的如果说持续学习，你持续到个五年八年，真正自己学到一定境界之后，你就会发现，不管是系统的这个架构啊，还是前端的框架架构，还是现在的一些 ai 智能体的开发的范式流程，它全部都是相通的。 思路思维、架构思维，这都是相通的啊，好，前那个这是制那个沙箱机制， 嗯，这个在我们后面有一个实战内容会有详细的介绍啊，就关于系统级沙箱。再给大家讲那个 deep agent 的 功能的时候，会给大家讲，比如说本地的文件操作，还有一些 bash 的 执行， 再涉及到有一个一些 shell 的 提权，这些都需要在隔离沙系统沙箱中间来完成。
10:59查看AI文稿AI文稿二零二六年最火的 ai note 莫过于 openclock， 无论是为了提升工作效率，还是为了感受一下 ai 的 能力，很多粉丝都想养上一只自己的龙虾，但对于 ai 的 智能体、大模型、 skill 等等 ai 产品的概念， 以及各种环境和复杂的部署配置望而却步，尤其是对于毫无 it 基础的小白，可以说是无从下手。本系列视频将通过傻瓜式保姆级的教程，手把手的教你养上一只自己的龙虾， 那么我们开始我们的养虾之旅。欧文科罗到底是什么？它是一个本地私有网关，作为连接你的常用聊天工具与强大 ai 智能体之间的桥梁，让你随时随地在口袋里与 ai 交流。 你自己的硬件，自己的规则无缝集成多平台，完全掌控你自己的数据。 为什么要选择部署独立网关？传统 ai 大 多只能通过浏览器访问，当然豆包鱼也有 app， 也可以通过 app 访问，但数据都锁定在云端，受制于平台，且是单一对话模式。 而 openclip 深度切入了像海、国内的飞书等你每天都在用的 app。 国内相对来说集成度、应用度最好的还是字节的是飞书，本系列视频也会有一期飞书接入 openclip 的 教程。 本地四有部署，意味着数据在你自己的机器上完全由你自己控制。它支持多智能体路由，不再是单一对话，而是可以携同多个智能体一起写作。还有一个最重要的特点，它解决了 ai 的 记忆，传统 ai 是 没有记忆的， 每次对话都得重新开始。一张图看懂 open core 架构，它是连接社交软件 ag 的 和 ai 的 桥梁部署前准备一、 node 节约死环境，推荐版本 node 二十四，或者至少是 node 二十二点一，四级以上版本。 二、准备好你的大模型 api key。 海外的大模型目前体现在最好的是 cloud opus 四点六，其次是欧盟 ai 五点四，洁面率三点一。但海外的模型需要复杂的魔法，不建议小白去折腾。 建议先使用国内的大模型，先把龙虾刨起来。国内的像 mini max 碎金的二点七，智普的 g l m 五， kimi 二点五，包括阿里千万三点五都可以用。我觉得这几家厂商的大模型其实都差不多，国内的各厂商都有包月订阅， 价格从几十到几百都有，新手可以先用最低配的订阅体验一下阿里百炼平台，如果是新注册开通的用户，可以有一百万托克免费额度，白嫖本视频也会使用阿里百炼接入千万三点五作为教程参考演示。 最后请你拿出五分钟时间来完成小龙虾的部署。注册完阿里云账号，登录阿里云百联平台，如果第一次登录的话，他会让你开通阿里云百联平台，开通完后会享有一百万透坑的免费额度，三个月有效期。你在模型用量这里可以看到额度余量， 这里不只是千万三点五，还有其他的模型，它的一些模型都是有一百万的 token 免费的额度。开通后你需要创建一个 api， 这个是按 token 用量收费的， 也就是会用你阿里云的余额去扣费的，有多少用多少，通常比较划算的方法，且是安全的方法，是订阅 cookie play， 它在一定时间内是限额的，你不用担心会因为某个问题而导致 token 账单爆炸。 阿里云最便宜的是四十元每月的新手足够用了。注意的是， codingplay 的 api key 与按量付费的 key 是 分开的。阿里的 codingplay 还有一个好处就是它除了支持自家的千问模型外，还支持智普 kimi mini max 的 模型。 我这里以按亮付费的 key 做演示，你们可以自己按需选择。如果是 codingplay 的 key， 在 开通订阅后，在我的订阅下可以拿到专属的 api key。 按亮付费的 key， 需要在单独模型下的 api 可以 创建。点击创建 api key 描述随便写，点击确定。 这样我们 k 就 创建好了，把这个 k 复制下来，以被后续配置大模型使用。接下来我们要去安装 node js， 首先打开 node js 官网到下载页面，然后选择二十四点一四点一这个版本。 小龙虾最好是装在 mac mini 环境，有什么好处？大家可以去看我的置顶视频，但小龙虾也支持 windows 和 linux 环境，只是 windows 有 些 skill 不 支持或有一些坑。但是对于绝大多数的新手小白来说，家里的电脑都是 windows 的， 所以我这里以 windows 环境演示大家点击下载 windows 安装程序。点击安装 node js， 按照向导一步一步直到安装完成。按 ctrl 加二，输入 cmd， 打开命令行，在命令行输入 node 杠 v， 查看 node js 版本。如果是出现了 v 二十四点一，四点一，那说明安装成功了。 输入 npm 杠 e， 查看 npm 版本。如果是低于十一点一一的这个版本，那你需要输入命令更新最新的版本。你可以输入 npm install 杠 g npm at latest 升级最新的版本，然后我们开始安装小龙虾。 输入 npm install 杠 g openclock at latest， 按回车，开始安装小龙虾，等待大约两分钟时间， 他就安装完了。现在我们可以启动小龙虾，在命令行输入。输入 open curl on board， 我 们需要先配置，在这里我们选择 yes， 把光标移到 yes 这个地方，我们按回车， 然后我们选择选择 quickstar， 然后这里会让我们选择模型提供商，我们选择阿里百店千问， 选择这个千问 cloud， 我 们选择这个标准 a p i。 如果你是 coding play 的 话，是选择第一个 coding play for china， 我 们这里选择标准 a p i。 把之前的那个 a p i key 输入进去，它这里默认的是千问三点五 plus， 这里也可以选择其他模型， 我们就默认使用成本三点五就可以了。这里是选择社交，社交 app， 我 们默认先略过，我们先不配置，选择选择 skip， 这里是让你选择 web 社区的提供商， 这些提供商呢，基本上都是需要 api 升级 apikey 的， 这个我们可以先略过，它主要是涉及一个联网搜索的功能，这个功能我们可以在之后再配置，然后这里会让你选择是不是要现在配置 skill， 我 们选择是， 我们可以看一下这里，它有一些默认的 skill， 可以 让你选，你选中那个去按一个空格，它就会被选中。 比如说这里有 github， 有 一个 m c p port oracle， 这里我们也可以先略过，这里会让你输入谷歌的那个 api key， 我 们这里先没有。还有 notion api key， 我 们这里也没有，可以选 no， 我 们先略过，然后按 api 的 key 也一样，先略过，这里是让你配置那个 hux， 这里我们可以先略过，按空格，选择那个 skip for now， 然后按回车，它这边是那个服务就安装完了。 然后我们可以按选择那个 restart， 让那个服务重启它。这里有出现了这个 ctrl u i 的 那个地址，就是默认的本地地址，幺二七点零点零点幺， 端口是幺八七八九，这是它的默认端口。它访问是要带托肯的，托肯它自动生成的，就是后面这一串东西，你要访问是需要这个带托肯去访问的。 好的，它这个就显示已经安装成功了。我们可以看看 getaway 的 状态，我们可以输入命令 open claw getaway status， 这不是查看这个 getaway 的 那个状态， 可以看到这个 getaway 它并没有启动，它是 fill 的， 我们要把那个 getaway 给启动起来，输入命令 open claw getaway， 这个就是启动命令，它在 windows 里面的话，如果要关掉的话，你直接把这个 把这个 cmd 窗口给叉掉就可以了。如果要启动的话，那就 open curl， 它就会启动。那要是要重启的话，你可以在另外一个窗口里面输入 open curl， it will restart， 它就可以重新启动了。好了，到这里它已经启动完了，我们可以通过微博界面去访问它。 嗯， romcube 的 web ui 有 两种方式，一种是直接通过那个浏览器去访问之前那个 ctrl u 的 那个地址，就带拖克的那个地址。还有一种就是在命令行输入 romcube dashboard， 过完这个命令之后，它会自动把这个浏览器弹出，并且直接去访问那个地址， 那它也会输出这个浏览器的 url 地址，你也可以直接在浏览器把这个地址添进去访问， 打开浏览器，我们就可以跟我们的龙虾对话了。这个微博 u r 就 长这个界面，这里是聊天框，这里会有一些控制控制台或者是概览 那那个频道，这里还些实力绘画使用情况，些定时任务代理。我们试着跟我们的小龙虾对话吧。你好，第一次对话小龙虾，待会去读他的配置文件， you 在 点 md， n， 点 md， so， 点 md， 如果没有他，那么他会向你提问，让你告诉他一些信息，以便后续他会按照你的规则去跟你沟通，执行你给的任务。 你也可以直接配置这三个文件，这三个文件要如何配置，可以参考我另一个视频，你看他会问你关于他是什么，你希望怎么叫他名字， 我是什么样的存在，比如说 ai 机器人助手，还是什么样的有趣东西，我应该有什么样的风格，比如说正式的，随意的、幽默的、温暖的，你都可以去定义他。然后他会问你，就是你自己是叫他怎么称呼你， 你在哪个时期有什么他需要了解的？比如说你现在正在干什么，你可以让他知道了解你的现在近况，以便他后续按照你的一些特性来来服务于你。到这里龙虾都就算已经是部署完成了，这一期的视频也就差不多了， 兄弟们可以开始跟自己的龙虾玩耍了。下一期我们讲一些龙虾的基本使用以及飞出的接入，毕竟目前只能通过浏览器跟我们的龙虾交流，我们要在手机上控制他们，随时随地的给他们派活干，我们下期见。
19老余说 AI
