openclaw能做cfd吗

最近爆火的 opencurry， 普通人到底能用它来做什么？它能二十四小时帮你提提它价格，寻找最新最前沿的一手 ai 资讯，能把各个平台收藏家，里面内容打好，标签存到知识库，还可以打通 mac、 ipad、 iphone 日程，让你不错过重要的会议来 十分钟学会 opencurry 安装和三大超神玩法视频里面所完成教程配置这些词 skill 都放在这个文档里面喽。 我们先来看看 open curl 到底是什么？一句话总结，概念上， open curl 是 一个可以自己决策、自己行动的 ai agent， 和你电脑上的其他软件一样，装上就可以用。 功能上它接受你聊天输入框输入的指令，然后调用 chgbt、 jimmy n 豆包千万这些大模型作为大脑来决策，在这里拆解步骤，调用你电脑上的其他软件工具来完成你的指令具体的功能。看完我后面的玩法教程你就明白了。 我们普通人要用 open curl， 主要是与服务器部署和本地部署两种方式。与服务器部署别看听起来很唬人哈，这些操作反而更简单，跟小白友好， 因为各家云计算大厂为了争抢这个风口，都尽可能的降低门槛，计算模型、计算配置、教程也都给你写好了，一两个小时就能搞定。与服务器部署入口和教程都放到教程文档里面喽。 但如果想把 open curl 玩出花来，就推荐部署在本地了，尤其是 mac 生态呢，会更丝滑，为官方提供了很多 g 苹果系统的 skill， 拿来就能用，所以 mac 上玩功能呢，更丰富。但一定要注意，最好不要部署在平常办公的电脑上，让 open curl 那 天抽了风，把你的重要文件删光了。 那本地部署主要有四步，一个就是安装 open curl， 在 mac 终端里面输入这行命令就搞定了。第二是配置底层的大木星， 这决定了你养的龙虾的智商。国外的模型功能是 cloud 的， 加的最好用，但也很贵，而且很难获取 api。 其他用的比较多的就是 jimmy、 nike gpt， 国内模型也有不少不错的。现在大部分人是在用 mini max 二点五、 kimi 二点五、智普的 g l m 五这三个。那具体的配置方法我都会在教程文档里面介绍。 第三步是配置机器人，把 open curl 接入你的日常通讯软件，国内的话可以接入飞书、 qq、 钉钉企业微信。配置方法可以参考大长写的这些文档。最后一个就是安装 skill， 给他装一个机票价格，监控 skill， 他 就能够直接帮你监控机票的价格。 我整理了普通人日常必备的几个 skill， 都放到教程文档里面了，大家可以先照着装上。如果你要用其他的 skill， 但不知道去哪里找，那可以直接让他用这个 find skill 帮你找就行。比如说我想监控机票价格，让他帮我搜索相关的 skill， 他 就搜到了监控机票价格的 skill， 我 装上就可以用了。 我估计很多人跟我一样，某书微信收藏必吃亏。 那现在 opencurry 可以 改变收藏及吃亏的尴尬了。比如我自己做了这个整理收藏内容的 skill 给我的 opencurry， 我 现在在某书某号上刷到有价值的内容，直接转发给 bot， 它会自动提取内容的信息，打好标签，然后传到 obsidian 数据库里面， 把之前散落在各平台的收藏夹里面内容汇总到一起。每天早上九点半，我的 opencurry 会根据爱宾浩斯一共取现的规律，算出今天需要回顾的内容，推送给我， 能知道你在第一天、第三天、第七天这些关键的节点去提醒你回顾收藏的内容。比如你收藏了一篇 open curl 高级玩法教程，只是没有动手实践，就可以用这个回顾机制来不断的提醒自己，而不是收藏就忘。或者你收藏的行业知识，就可以通过都是回顾复盘 来加深记忆。如果偶然想起需要用资料，就可以和 boss 对 话，查这些内容。比如我让他调出和 open curl 有 关的内容，整理成表格发给我了，特别的方便， 再也不用去一个个收藏夹一个一个翻了。能让 open curl 实现这样的一个收藏管理的功能，非常简单，你只需要把这样的一个提示词 get bot， 像我们前面说的那样，它会自己创建一个收藏管理的 skill， 然后你边用边调试就可以了。 这些词我都放到教程文档里面了，大家可以直接用哦。你甚至还可以接入 open curl 的 skill 市场， curl up， 还有全球超强资源网站 get up， 让 open curl 在 这些平台上找大佬们已经做好的工具来拓展功能。 比如我做这个收藏系统的时候，遇到一个难题，就是当我把一篇文章的链接发给了 bot， 它只能保存了一张标题和链接地址，不能读到文章的具体内容，但我这内容又是最核心的部分， 那就可以告诉 bot， 在 github 上找一个能读取网页内容的工具吧。那它就在 github 上找到了 x ray 的 这个开源工具，接录之后， bot 就 可以顺利地读取链接里面的中文内容了，再根据正文帮我做好摘药，把标签存进数据库，非常的方便。 opencrew 还有一个很爽的用法，就是做咨询收集。比如我是 air 博主，我希望第一时间知道最近 airm 已经发布行业大佬观点这些一手消息， 这些信息如果靠我自己去刷，非常的耗时间，而且很杂乱。我就把 opencrew 做成了我的情报助理， 二十四小时不停地帮我收集一手猎爱资讯。比如我可以让他搜某个特定的关键词，比如让他找近三天有关上关于 open crow 比较爆的视频，他马上就能把相关的内容收集到给我。他还会反过来问我是否需要帮忙收藏到知识库，需要的话直接加到 opc 店知识库就好了。 高价值信息的搜索收藏，后续按机取现推送给我重温。所以我的时间用 open curl 看这些降噪后的 ai 前沿资讯，真的非常强大好用。要做出这个情报收集功能，你只需要先装上这些 skill， 把这些信息员的 a p i 发送给 bot 就 行了。那这些我都整理到文档里面喽。 我们之前也分享过用 n 八 i 搭这种情报收集工作流，但工作流搭建起来很复杂，门槛还挺高的。用 open curl 的 话，你只需要把信息源的 a p i 给 bought， 它自己就配置好了。 而且前面讲到按关键词搜资讯，这些 open curl 的 灵活性也比 n 八 i 强很多。 open curl 还支持你在 github 里面找开源工具，想要什么你就搜索就行，比你自己去 github 官网搜要高效很多。 比如我让他帮我找 b 站有关的视频下载工具，他很快就找好了，还总结成了表格，方便我对比不同工具的区别，还附上了网页链接，给了我使用建议，真的很细致，很贴心。 更牛的是，这个 open curl 有 hotbeat， 也就是心跳机制，能帮你二十四小时做任务。像我是自媒体博主，需要监控对标账号的更新，这里我就用 open curl 监控了这七个有关博主，每两个小时他会自动检查一次，哪些博主有更新，就会把内容推送给我。你可以看这里的运行记录，他每两小时跑了一次， 之前人工去盯对标账号，费时费力，还容易漏用，这个盯效率高太多了。需要的话，你还可以用这个监控机票、价格等等，你可灵活的设置每小时甚至每分钟帮你检查一次，做情报，实时的收集定价格，非常的方便。 open crow 还可以帮我们搞定日程管理，它能一句话在 mac 上创建日程，然后直接同步到 ipad、 iphone 上。比如我在聊天框里面直接发创建一个会议日程，晚上七点到八点，它会自动帮我识别时间，生成日程标题，创建到 mac 日历， 然后通过 icloud 自动同步到我的 iphone 和 ipad 上。整个过程我就用跟 bot 说一句话，对比一下。之前创建这样一个日程，我得先填各种信息，还挺麻烦的，现在用 open curl 直接一句话搞定我刚分享的这些玩法，只是冰箱一角，大家还可以去各个平台看看到了我们做的各种玩法， 比如这个可以监控你的健康状况，这个可以帮助你培养习惯，监督你打卡，这个可以帮你做市场调研。 open crawl 热门的工具和 skill 平台我都整理到文档里面喽。 那这里是勋酱，关注我，带你解锁更多普通人的 ai 玩法，我们下期见，比比。

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！

大家好，上期不是给大家分享了我养了好几只小龙虾，用本地模型吗？大家对我这个机器配置比较感兴趣，也很好奇我这个机器到底能开多少只，其实我试了，能开差不多十只都没问题。那今天我刚好给你们做个开箱吧， 等一下，等一下！我又仔细想了想大家的问题，大家真的是刚需一窝龙虾吗？是真的刚需硬件本地部署模型吗？ 又或者说，其实很多人都只是因为很迷茫，大家都不知道到底需要什么，只是想拼命的抓住机会，所以觉得有了这些也许就更近了。是这样子的吗？ 我的评论区和私信里面问的最多的问题就有这三个，今天呢，我就分享一些自己的经历，来解答大家这几个问题。 首先啊，我很惭愧，我网名叫小天，但我其实不小了，我是个四十多岁的老灯，我就想告诉大家，其实学 ai 年龄不是问题， 我自己也不是程序员，我是一个连续创业者，我做过狼人杀，做过剧本杀，说不定你们还玩过我做的产品呢。我以前还写过好几个剧本杀，但我真没怎么写过代码，也不懂技术细节。我就想告诉大家，学 ai 只要有热情，技术也不是门槛。 那很多人还问我，你到底是怎么学 ai 的？ 我真不知道怎么学的，我就知道玩起来就对了，能玩的东西越多，你学的就越快， 我那几个显卡就是我的玩具啊，我部署了本地模型之后，我总不能光聊天吧，所以每次有什么开源的好东西啊，我都会去部署一套来玩。那很多朋友也喜欢这样的折腾，网上就会有一种声音就批评他们说你们没产出，但我觉得这其实都会产生巨大的回报。 open 出来之后啊，我就非常感慨，我感觉这个世界又出现了一个 chat gpt 时刻。 具体的来说，就是全世界都形成了一个共识的窗口，在这个窗口之内，大家都会疯狂地去研究 openclot。 我 之前给大家教过怎么用 clot code 吧，那时候从来没有人会说，哎，谁来帮我装装 clot code， 我 来付费。 但 opencloud 就 不一样了，你们去网上搜一搜，连上门安装的服务都有了，全球的 mac mini 都卖断货，这根本就不正常。你们可能会说啊，这些都是不理智的没错，可什么时候经济繁荣是完全是因为理智产生的呢？人类本身就是乌合之众啊。 在这个非理智的时间窗口里，你周围会有很多很好的氛围和很多人，大家都通过这件事情来建立连接，这就是很好的。虽然说不理智，但是大家头都很热，对不对？就会产生大量经验和内容，可以参考。 所以，不管这个现象到底是不是理性的，参与者是实实在在的产生需求上的变化，也许这个热度很快就会消散， 但你就再也回不去了，因为你再也不是那个不需要 ai 的 自己了，对不对？所以你说要不要花时间去参与这场盛宴呢？有人说啊， openclaw 一定会过时的，应该等更成熟更傻瓜的产品出现。 我同意啊，绝对会过时的。我过去两年本地部署过的开源模型也有几十个了，他们都过时了， 但你要问我怎么学的耶，就是因为我玩过他们，我还玩过很多开源的软件，这样做，知识才能不断积累，越来越多的知识碎片汇聚到一起，慢慢才有了一个体系化的认知。 那你说该不该投入时间？肯定该啊，但每个人效能是不同的。我有时候半夜起来刷到千万又发新模型了，我就赶紧起床去下载，但我一点都不觉得累， 为什么就我，我的感觉就是我起床捡了一下装备那种心态。那我说一说，如果你有 gpu， 或者有个 mac， 有 没有意义啊？我有这么一个观点， 你的玩具不一样，你获得的认知也不一样。有的朋友啊，他没有 gpu， 没有 mac， 买了一个九块钱的 cooling plan， 聊了几分钟，还什么都没试出来呢，额度就用完了， 然后就骂骂咧咧说，就这玩意我就不一样，龙虾刚出来的时候，我几分钟就装好了，而且是本地模型。养龙虾我可以拼命的试，错开 n 多的病房，把所有的脑都能试出来。我的玩具和别人玩具就是不一样，我得到的信息也就不一样。 评论区很多人问什么是容器，怎么部署本地模型，我说，啊，你要是玩过纳斯这个玩具，你就不会布置到 dork 的。 你要是为了学 ai， 买过显卡，你也一定会部署本地模型。你没有这些玩具，你自然不会接触到这些信息，你就没有办法形成体系化的认知。 所以 ai 时代，买一块卡或者是 mac 是 绝对划算的。先不说它费多少电，它产生的 token 质量高不高，有些程序员就说，哎，你这个本地补光星太弱智了，根本不如我的 office。 我 觉得这根本就不是问题， 就从你为了玩转它所积累的基础知识，你都是不亏的。你别去考虑它的这个 token 质量高不高，因为你得到的是无限的试错权，这是 api 做不到的。 那退一步讲，我就是没卡，我也没有麦克，我该怎么办？只有托，肯行不行？行，肯定行，但是你还是得至少有一台能玩的设备，对不对？你得给你的小龙虾有个家，对不对？一台离 ai 生态更近的设备，一台长时间能在线的设备， 你必须要有一个数据中心的概念，我很早就给大家讲过，对不对？早点整个 linux 或者是 nas， 离 ai 会更近的。比如说非牛的 founos， 就是 个很不错的选择。好多人一听 nas 就 觉得是为了下电影用的，那是绝对的误解。非牛呢，只不过是一个更简单更好用的 linux 而已。 你见过哪个 linux 五分钟都用不了就装好了？给你配置好所有的环境，一键安装英伟达驱动，你不会装到 docker 啊，虚拟机管理啊， node js， python， 点个手指就全搞定了。 这样一个个人私有二十四小时在线智能化的数据中心，是每一个人都需要的。 而现在呢？这个数据中心你可以给他再加上一些小龙虾，他就有可能变成一个天才的国度。所以，这就是第二个问题的答案，你没有卡，没有 mac， 但至少得投资点硬件，你至少得让你的龙虾有 token 用，得让你的龙虾有个家，对不对？ 那最后一个问题应该怎么学习？我的答案就是，顺应大环境玩起来。你别总想着能不能变现，很多的变现机会都是玩出来的。我自己的人生经历给你们讲一下，我以前和朋友玩狼人杀， 我是在群里语音玩不好，发身份对不对？于是我就做了一个网页用来发身份的，一个网页做了个公众号， 半年就做到一百万用户，然后我就融到钱去做游戏了。所以机会就是这么玩出来的，你投入的 token 成本，或者算力成本，还有时间成本，都会给你带来更多玩的场景和机会， 你的玩具越多，你接触的知识体系就更广，等有一天你发现，哎，新出来的玩意，你看一眼就明白了，那你就是个有体系的人了。 我不知道 ai 时代怎么样系统化的学习，我的经验就是玩 openclaw 这个风口就是让大家一起去玩的。也许很快这个窗口机就结束了，大家再也不讨论 openclaw 了。但这绝不是因为他过气了，而是一部分人玩明白了，他不满足了，他跑去玩更高级的 ai 了。 而那些没有参与的人，则是在这个打勾兑的另一头，还在原地驻足。所以回到我们最初的问题啊， 你不是需要一个 gpu 来部署本地模型，你也并不是刚需要养很多只龙虾，你真正需要的是以各种各样的形式方式尽快的参与其中， 在这个时代还一片混沌的时候，尽快发育，早点找到新世界的规则，因为窗口期是不会等你的，但你可以今天就开始。 好了，希望大家别焦虑了，玩起来。以上就是本期全部的内容了，在结尾处我放了我的配置单，还有各种各样的模型，各种各样的硬件，跑出来的效果怎么样？我也给大家做了一个简单的一个回答。 还有我的工作站，我会有一个短的视频详细介绍我的工作站，如果感兴趣的话可以接着看，谢谢大家。这个机器啊，我特别喜欢的一点就是它到处都是这种方便拆卸的。 然后我当时为什么买它呢？因为它是一个建成撕裂者的平台，这个平台有个特点，就是它有八个内存通道，看到没有？我插了八条内存，这整套系统下来是八千块钱，配了二百五十六 g 的 内存， 内存大概是三千多块钱，但现在看，现在这个内存是值钱，然后这个显卡两万三。 这个机器特点就是 pci 通道特别多，一百二十八条。我现在这插了一个硬盘，硬盘扩展槽， 它是一个 pci 十六，能拆分成四个。而这机器比较好啊，它每一个 pci 的 插槽都可以拆分的。然后本机带两个 m 点二，看一下接口，接口就比较简单了， 带一个万兆，前面带两个 type c。 我 觉得这个机器缺点是什么呢？就是这个散热器不太够啊， 你比如说要翻译一个什么辣妈点 c p p 的 时候，这个就过热，经常会纳斯，会报警。这个平台有个特点，就是它的这个县城撕裂者的 cpu 是 锁的，所以它特别白菜价，这 cpu 烧坏了再买一个也就是几百块钱，特别好。 不过这个是 zen 三架构的，有一个缺点就是没有那个 avx 五幺二，所以你用它跑一些什么 k transformer 就 不太行，好了，就这样了。

装了 openclaw， 但发现它什么也干不了，甚至有点笨。那是因为你还没有去 clawhub 给它装 skill。 clawhub 上有一万七千多个 skill， 我 从下载量前三十和我自己高频使用的做了交叉筛选， 只推荐这十个，装完至少强三倍。第一个 skill writing， 安全审查员，他会在你安装任何 skill 之前扫描安全风险检查红旗标识、权健范围和可疑模式，能检测 prom 的 注入工具、逃毒、隐藏恶意代码。建议在装任何其他 skill 之前先把它装上。第二个自我进化 skill， 它是 cloud 交互下载量第一的 scale， 解决大模型失忆症。它会自动把每次的错误日期、成功经验和你的编号存到本地数据库，下次遇到类似问题，直接调用历史经验实现，越用越聪明。这个 scale 的 价值不在于第一天，而在于第三十天， 用的越久， agent 越像你的数字分身。第三个， tablie search ai 专属搜索引擎，让 agent 学会上网搜索，而且搜出来结果是 ai 友好的。 不同于传统搜索引擎返回一堆链接， tabl 直接返回干净的结构化内容， agent 拿到就能用。第四个 summarize， 全格式内容，摘药专家，网页、 pdf， 图片、音频、视频，什么格式都能一口吞下去给你摘药。 我的日常用法是 tabla 搜索加 summary 总结，先搜到相关页面，再把整篇内容压缩成五百字未给上架文，效率翻倍。第五个， find scales， 寻找 scale 的 scale， 用自然语言告诉 agent 你 需要什么技能，它帮你找到并安装对应的 scale， 不知道装什么的时候直接问他就行。六个 using superpowers 来源于 superpowers， 这个强大的插件，核心理念是让 agent 严格按照先查 scale 再行动的规则做事，杜绝偷懒和无距离探索。如果你发现 agent 不 用你装好的 scale， 就 自己瞎搞， 这个 scale 能帮你管教他。第七个， react 最佳实践技能的性能优化圣经 worst one 方共同团队出品， react 和 next 最佳实践前端开发者必装。 第八个前端设计技能，帮你写出更有设计感的前端页面。按 zorbike 官方出品强制 agent 先做设计思考，再写代码，把从能跑就行提升到设计合格。第九个， github github 全流程操控，让 agent 直接操作你的 github 仓库， asos prci 一 条命令搞定。最后一个浏览器操作技能，让你的 opencloud 像人一样打开网页，点击按钮，填写表单，截图画面。最后帮大家总结一下。

最近互联网养龙虾真的是杀疯了，刷十个视频，八个都在养，还有好多小伙伴私信我说刚入手一头雾水，不知道该怎么养，该怎么选，该怎么用，甚至踩了一堆坑。今天咱们就把所有问题一次性说透，从选择到变现，从避坑到省钱，新手看完之后可以直接上手，不花冤枉钱，也不用做无用功。 咱们先回应五个最火的问题，再补充你们比较关心的一些隐藏的疑问，全程干货，记得点赞收藏，避免刷着刷着找不着了。第一个问题，龙虾该怎么选？ 这是避坑的第一点。现在市面上各大厂都出了在线安装，一键安装，我实测下来，真心劝大家一定要装原生版的龙虾，那些所谓的什么什么可乐 仿生版龙虾，基本上都是阉割版的，上手感觉跟高版本的扣子没什么太大的区别，功能其实砍了 一大半，大部分是只能处理蚊子型的工作，离真正的原生龙虾真正的感受下来，可以说是差了十万八千里。所以说，新手如果选择要装，最好是装原生版的龙虾，只在装直接装在自己的电脑上。第二个问题，龙虾究竟能干什么？真有那么神吗？ 这么说吧，他是真的神，但又不是万能的，他最牛的地方就是能替代你所有重复性、逻辑性的工作，原则上电脑上能干的活，他基本上全都能扛下来。 写文案，剪视频，做表格，整理邮件，生成周报，甚至帮电商卖家二十四小时做客服，监控库存，帮设计师出出稿啊，晒素材，不用你熬夜加班，他二十四小时不停的在工作，那就包括现在他还在我后面这台电脑上一直在工作，就是妥妥的是一个全能的小助理。 而且他能接入微信，接入飞出这些常用的工具啊，不用额外装新的 app， 你 就可以在电脑端直接控制它。 第三个问题，为什么你装的龙虾不好使，跟别人的不一样？嗯，很多人装完之后就犯愁，说他啥也不会啊，其实不是龙虾不行，是你没装，找对方法。 龙虾不是装上之后他就是超人，他需要学习，需要被教育，就像养宠物一样，就像初代的贾维斯一样， 越养他越能干，你不能上来就跟他说，你帮我干活，你帮我去赚五百块。你这个要求太笼统，他听不懂啊，你要具体的告诉他啊，比如说帮我写一篇抖音的口播文案，主题是龙虾壁坑，语气要口语化一分钟左右 啊，指令越具体他越好用，慢慢教他就会越来越贴合你的要求，甚至能记住你的做事风格。 第四个问题，普通人用龙虾变现最快的途径是什么？作为一个做自媒体的来说，我的感受就是变现最快的途径就是做自媒体啊，写公众号图文， 写短视频脚本，做网站，出项目方案，这些活龙虾全都能帮你高效的去完成。原来一个人一天可能只能最多写十篇文案，但是现在有龙虾的帮助， 基本上五十天是打底，你的收入自然而然他就会涨啊。第五个问题，消耗 talk， 也就是算力贵不贵，普通人能不能承担的起？这个是完全可以，别被算力 talk 这些词吓住。普通人买一个 mini max 的 四十九元包月的套餐完全够用 啊。我测试是第一天就靠龙虾帮我写公众号，把四十九块钱的费用就完全已经覆盖掉了啊。更省的方法是，你日常做轻任务可以用免费的模型，用中度任务的话就用 mini max 的 模型啊，重度任务你再换高端的一些模型啊，普通人基本上用不到啊，你像那个 cloud 的 模型， 一次任务执行下来就大几百块甚至上千块。第六个问题，教育龙虾有什么技巧，怎么让他更听话啊？这是很多人关注的一个问题。技巧其实很简单，你就记住两点，一个是指定要具体，第二一个是要定期的清理记忆， 别跟他说笼统的一些话，一定要越具体越好啊。另外是要定期清理他的过期记忆啊，别堆太多没用的内容，这样他响应会更快更精准，还能节省你的 talking， 长期用下来，他就会越来越懂你， 干活也就会越来越高效啊。说一个小要点，就是跟他对话尽量要使用长句，这样会比较节省 tokin 啊，不然你的 tokin 就 会消耗的特别快。第七一个问题，那就是有些人问的，龙虾能帮我剪视频做海报吗？ 啊，这个是必须能，你只需要告诉他你常用的风格是什么样的，做什么类型的海报，你的做海报的逻辑是什么，他就能替代你做这些重复性的工作 啊，包括帮你剪视频，修图，做 ppt， 写代码，帮你查看所有的最便宜的机票啊，帮你盯一些所外所谓的啊曲线图都完全可以。 最后再总结一句话就是养龙虾一定要选对版本啊，我建议大家用原生版啊，教对方法，用对套餐，它就是你最省力赚大钱的一个机器。

这是我用 openclaw 搭建的 ai 团队，他们各司其职，不用睡觉，能节省下非常多的时间，同时也做很多我一个人做不过来的事情。这期视频我想带你看一下我的 ai 团队到底长什么样，然后我们再一步一步搭建出属于你的 ai 团队。我们会讲如何创建一个 agent， 我们在 open cloud 里面，一个 agent 到底指的是什么？ agent 之间如何相互协助，以及什么时候需要多个 agent 和最佳实践。好的，废话不多说，我们开始吧。我的团队里面一共六个选项题，其中四个是有定时任务的，就是每天的某个时刻都会触发他的任务，让他执行直到完毕，当然也可以随时跟他对话。 还有一个是几乎二十四小时期不间断工作的，还有一个最后一个，那就是你给他任务，他才会执行。第一个 agent 呢，是攻击 galk 啊，他每天负责给我情报工作，具体来说就是每天早上九点会提前搜寻 关于 ai agent 相关的技术的进展，产品进展以及用户的痛点。然后呢，把在网上搜寻的信息汇报给我。那么如果我不回答他，那就是明天继续给我相关的信息。如果我回答他，希望他对某一个话题进行深挖，那么他再去根据某一个话题再去搜索相关的信息为我展开。 那我的第二个 ai agent 是 auto 合理，它是我的私人助理和提醒助手，怎么用呢？我一般都是通过 diagram 跟它对话，这里我就不展示我跟它具体对话了，要涉及我的个人隐私。 一般来说，有任何的待做事项或者事情有着进展，我一般都会语音留给他，或者是打字告诉他，他都会记下来，某一单有问题就会问他，他都会翻出来告诉我待做事项是什么，事情到哪一步了， 同一次。同时呢，每天早上七点半，他都会告诉我今天的天气，然后今天要做什么，一步一步按重要性排序。它的作用就是完全替代笔记软件在我这里的作用。现在呢，我已经不用 notion 来记我事情，要做的事情，以及事情的进展了。 我的第三个团队成员，也是最重要的团队成员，就是 man， 一个狮子的形象。他呢，有最好的模型，有最高的权限，我主要用它来做两个功能，第一个就是日常的对话，我所有重要的对话，长期的计划都是跟他讨论的。 第二个就是一个视频流水线，帮助我制作视频。那么这个想法来自于一个叫做 alex finn 的 博主，本质上就是每隔几个小时，比方说我是每隔三个小时，他会去 x 上搜索我感兴趣的话题，比方说 ai 阵，比方说 open call， 比方说 ai 模型等等等等。有系列的话题。 他呢，就会看看哪些帖子现在比较火，或者是正在受到关注。然后呢，把整个的中文翻译和相关的数据都发到我这里来，包括原文的链接。如果我更感兴趣，希望用这个题材做一个视频，或者是有可能做一个视频呢，我只会点一个大拇指， 他就会进到我们的流程的。下一步就是他去研究这个帖子相关的背景信息，补充相关的背景信息给我，确保我了解这个事情的来龙去脉。那么如果这时候我再相关，我还觉得还是感兴趣，我再点一个拇指，他就会往下走，去研究怎么做这个封面图，或者给我一些脚本大纲的一些建议。 那么除此之外呢，如果我对一个帖子我不想做成视频，但它对我是有用的信息，我的时候可以点一下这个眼睛，它呢就会到我的收藏家里面去，可以看到。哎，这个帖子现在到我的收藏家里面去了，这里面就是我认为收集的比较重要的信息。除了 x 之外呢，它也会去搜索 youtube 和 hacker news， 看看每天大家都在讨论什么。这是我这样一个视频的辅助系统。我的第四个团队成员是潘大熊猫，他负责开发，他呢算是唯一一个几乎不休息的智能体。现在他有开发任务，但是当他没有开发任务的时候，他会增加测试，或者是自己去测试边缘情况，找 bug。 那 么关于二十四小时期，我特地特别想说明一下，想有好的效果，往往你需要用好的模型，如用云端的模型消耗 top， 二十四小时期会非常的贵。如果你用本地的模型呢，你大概需要买 max 九九，那么 也会造成非常贵。所以二十四小时成绩一定得是高价值的工作。对于我来说，开发是高价值的工作。除此之外，正在我现在正在做的还是有销售相关的，比方说做 seo， 或者是给我自己的产品做销售线索，找潜在客户。 我的第五个团队成员是 monkey 猴子，他只有一个作用，就是我丢给他一个视频链接，他把这个视频变成一个带截图的文章，因为我自己做视频，我希望重复利用自己的资源，这时候我给他我做过的视频，你可以看到他啊把相关的进行了截图，并且把整个视频脚本重写为可以发表的文章。 我的第六个团队成员，也是最后一个是 tiger 老虎，他负责安全和更新，他呢每天都会定期扫描一下有没有安全问题，然后有新的可以更新的版本也会通知我，我们一起讨论如果更新的话，会不会造成性能的退化和影响当前的任务。 那么如何创建一个新的 agent 呢？其实非常的简单，我们后来会看到整个 agent 的 结构，但是你完全不需要自己创立文件夹，最简单的方式就是跟你的主要的 agent 的 对话，让他帮你去创建。这里我们以 diagram 为例， 你通过 diagram 与你新的这个 agent 进行对话，这时候你可以告诉你主要的 agent， 你 跟他说，哎，新建一个 agent， 他 叫什么？他要做什么啊？有什么呢？任务最后呢，告诉他你新建的这个 diagram boat 这个 diagram 机器人的 token， 这 token 怎么获得呢？我们找到 boat father， 点击这个打开 boat father 的 app， 然后这里我们点击 create a new boat， 新建一个新的，然后这时候我们给他一个名字，比方说我们叫做 fox， 然后我们点击 create boot， 你 就会得到这个 tokin， 然后这里我们点击复制，然后我们回到这里来， 把我们的 tokin 复制上去，告诉我们的主要 agent， 那 它呢，就会自动帮你创建这样一个新的 agent， 新的智能体了。那么什么是 agent？ opencloud 里面如何定义 agent？ 它又是如何工作的呢？ 其实啊，一共就分为三层，分别是全局层， agent 层以及 session， 也是对话现成层。我们首先看第一层，就是全局层， 它呢并不是一个 agent 独有的，而是所有 agent 共用的，可以理解为是公共设施。这一层最典型的文件就是点 opencloud 我 们的总文件夹下面的 opencloud 点这次文件，也就是总配置文件，大家可以打开看一下，里面有非常多重要的参数，包括 os， 也就是定义哪个大模型厂商，还有就是你的登录身份是什么？ agents 定义有哪些 agent？ 它的默认模型是什么？工作目录和运行参数是什么？ tools 定义局的工具权限以及 agent 之间的调用规则。 bundings 定义什么来源的消息调用到哪一个 agent， 浏览器定义浏览器信息， chanel 定义 telegram， discord， 飞书等外部的渠道连接， gateway 定义网关， memory 定义记忆等等等等。可以看到 openclaw 点 json 文件，里面包含着 openclaw 最重要的参数配置。 其实啊，大部分情况下我们出现崩溃对话没有反应的情况，也是因为我们的 ai 去改 opencll 点 json 这个文件夹里的参数的时候改崩了，所以一个建议就是，哎，你告诉你的 opencll， 在 他改这个文件之前一定要提前通知你，而且改的时候一定要谨慎。 第二层是 agent 层，这才是每个 agent 自己的领地，每个 agent 啊都有自己的工作空间，系统数据会话记录。那么 workspace 里面每个 agent 文件夹下面的这些文件，在每个对话开始的时候都会被加载进去来作为这个 agent 的 上下文。 由于呢，不同 agent 这些文件有所不同，这也就决定了啊，这些被文件被加载进去的时候，里面携带的信息，包括啊，他的身份，他是谁，他的性格，他的对话方式，他的任务的不同。 那么这些文件呢，包括 agent 点 m d， 也就是这个 agent 的 工作说明书，它决定这个 agent 的 做事规则，优先级，边界，还有如何使用记忆。 so 点 m d， 就是 这个 agent 的 性格和说话方式，与其是什么风格，是什么，边界在哪里，由它来决定。 user 点 md 就是 这个 agent 对 用户的理解就是他在帮谁，对方是什么风格，应该怎么称呼，有什么偏好，要注意 identity 点 md 就是 这个 agent 的 身份卡，解决的是这个 agent 叫什么，是谁的问题。 to 点 md 是 工具说明书，告诉 agent 啊，本地有哪些工具命令，怎么约定项目里面有什么习惯？ memory md 是 长期精华记忆，它不是流水上，而是提炼之后的长期信息。这个文件很重要，而 scales 里面就是这个 agent 专属的 scale， 如果和局的 scale 同名的呢，这里的优先级更高， 会覆盖大局。那么这些呢，都属于 agent 层，也就是说啊，不同的 agent 默认不共享这些文件，但是同一个 agent， 不 同的对话，不同的对话线程之间是共享这一套文件的。第三层是 session 层，这个层级啊，不是这个 agent 是 谁，而是这个 agent 当前在哪个窗口里面工作。 session 是 对话县城，怎么理解呢？比方说，当你在同一个 agent 和他对话，但是在不同 discord 里面的频道对话，或者是你先跟他在 telegram， 后跟他在 discord 对 话，这就是属于不同的县城，因为它们的渠道不同， 或者是就是你当前的对话，但是你打了命令 slash new 或者是 slash reset， 就 会开启这样一个新的县城，区别是 slash new 旧的对话还在，但是 slash reset 会清空上下文，重新开始这样一个对话界面。那么这一层最典型的文件就是在我们每一个 agent 的 下面 sessions 文件夹里面不同的 session 文件了， 也就是每个对话都有自己独立的这样一个文件来记录啊，不同的对话历史。也就是说同一个 agent 不 同 session 会共享 agent 层那一套的。我刚才说的 saw 点 md， 我 刚才说的 agent 点 md 等等那些 workspace 的 文件，但是不会共享竹字的聊天记录。 讲完三层结构，了解 agent 工作原理之后，下一个很重要的问题就是，哎，多个 agent 之间是如何协作的呢？在 open call 里面， agent 协作大体有两种方式，第一种就是固定分工，也就是我们刚才说到的多个独立的 agent， 各自有各自自己的 workspace， 有 自己的 session， 也是对话现场。 固定分工就是像搭一个长期团队，就像我展示的我的 agent 一 样，一个负责找资料，另一个负责写脚本，一个负责写代码，还有一个负责日常对话和汇总等等等等。他们每个人啊，都长期干自己的事情， 他们之间的工作啊，写作的方式可以通过触发的串联或者是并行，比如啊， agent a 搜完信息这里我在 disco 里面点个赞，后面的 agent b 就 会根据我点赞的这个内容去调研资料，去补充材料。 那么第二种就是临时拉 sub agent， 也就是子代理。子 agent 去干活，也就是 open club 的 sessions prom， 它呢会拉起一个隔离的啊。 sub agent prom， 也就是子代理的这样一个运行在独立的 session 对 话现场里面工作， 工作完之后再把结果传到我们当前的对话里面来，相当于临时叫了一个实习生或者是外包去隔壁的办公室工作，干完工作回来汇报。这样的好处就是当我们的子代理在独立的赛程里面工作的时候，他不影响我们当前对话的这个主位阵子，我们可以继续给他提问，继续跟他对话，两边同时进行。 那么官方文档对他的定位也很明确，就是他适合做研究，慢任务、重任务、病情任务，而且不会阻塞我们主对话。 比方说这里啊，我让他去用 sessions born 去开一个子任务，研究 open call 智能体最近最受欢迎的三个讨论点，要求每个讨论点的热度、原因，代表观点，以及我可以做视频用的切入角度，然后让他开始在后台启动，完成之后主动汇报结果， 好的，他已经启动了这个任务。其实这时候我们可以去跟他对话，比方说我问他今天天气怎么样， 他呢，还是会回答我们这个今天天气怎么样的任务，因为刚才我们也说了，子任务是在另外一个县城完成的，不耽误我们跟我们的主要的智能体之间的对话。可以看到他就是继续的跟着我们进行对话，他回答了我刚才的问题，然后我们可以继续提问，我说， 哎，可以看到我们等了一会之后，他终于是把这个任务完成，然后自己主动地把任务的结果发回到了我们的主要的频道。哎呀，没有影响我们刚才跟他这个主要频道主要的智能体之间的。对，不是所有任务都适合上多 agent， 如果只是一个短问题，那么一个 agent 往往更加有效，硬拆呢，只会让系统更重更慢。那么真正适合做 agent 的 场景啊，一般有这么几种，第一种就是你的任务天然就能拆开，比如啊，研究，写作，审核，发布，本来就是不同的角色，这时候拆 agent 有 不同的工作区的这种不同的文件边界会更加清楚。 第二个就是任务可以并行，有些事情呢，不需要排队，一个 agent 可以 查资料，另外一个可以同时整理结构。如果你用 sub agent 这种并行就很合适，那么刚才我们也说了，它很适合做这种比较重的或者重复性的工作。 第三个多 agent 呢，不只是为了分工，也是为了避免污染。因为啊，如果你用单 agent 做太多不同类型的任务，都会出现相互污染的情况，长期记忆呢，会把不该混的东西混在一起。因为我们也说了，工作区那些啊， markdown 文件是同一个 agent 在 不同聊天窗口里面共享的， 那么什么时候没必要用多个 agent 呢？那么很简单，要么就是你的任务很短，要么就是上下文高度连续，你不想打破，要么就是你角色的边界根本猜不清，就没必要拆。还有就是避免为了做 agent 而做 agent， 只是为了看起来很高级而已， 能一个做好的事情就一个做，就相当于是一个队伍，当一个任务需要一个团队来做的时候，那自然值得用团队。 那么关于多 agent， 为了达到好的效果，我想分享一下我自己得出的一些实践。第一个就是不要一上来，对于很多的 agent 可以 从一个开始，有必要就加第二个，比方说你第一个 主要的 agent 也是默认的 agent， 基础上你加一个研究 agent， 每天去搜索啊有价值的信息，定期汇报给你，那么先把这个逻辑跑顺出来，然后再根据你自己的业务再加一个，同样每加一个呢，都先跑顺功能验收效果。 第二个就是工作区的文件要尽量的短，尤其是 agent 点 m d， soft 点 m d， user 点 m d， 也就是心跳文件， 而因为这些文件都会进入 agent 的 运行上下文，如果太长的话会增加效果。考虑到你有多个 agent， 如果你不注意的话，那你的成本可能会成倍的增加。好的，以上就是今天的视频了，希望你也能开始搭建属于自己的 ai 团队，不要忘记点赞和关注，我们下期再见。

二零二六年，第一个能用 ai 赚钱的小风口已经出现了，那就是帮人安装小龙虾。现在市场已经有很多人在靠它接单赚钱了，而且是需求远远大于供给。我朋友圈里面每天都有人在问，谁能安装小龙虾，重金求人来帮我安装一个小龙虾。那小龙虾这门生意到底怎么做呢？ 我直接把它拆成了三层，完整的赚钱方法论，一次性给你讲清楚，你记住三个字，装养网。小龙虾这门生意最浅的一层就是帮人安装小龙虾， 这层赚的其实就是信息差加勤奋。我朋友圈里面一大堆老板不会装，怕麻烦，然后也不愿意自己花时间去研究。你 上门给他安装好小龙虾，让他跑通，能用他就会给你付个几百块钱。但重点不是装完就走啊，而是装完之后，你要让他立刻能够干一些小事，比如说可以在飞书里面回复一些消息啊，开始能够跑一些简单的流程，能够整理一下电脑里面的所有文件呢，或者去互联网平台上自动抓取一下今天的新闻热点， 让你的客户觉得，哎，这玩意真的很好用哦，一次六百，简单粗暴。第二层叫养小龙虾，很多人以为把小龙虾装完就结束了，其实不是装完，只是说你的小龙虾可以开始工作了，但其实它是个弱智老板真正要的是用小龙虾解决问题，也就说我要的是好用，那好用靠什么呢？ 其实就三件事。第一就是帮它装上合适的 skills， skills 你 可以把它简单的理解成给手机装 app， 什么写内容的技能啊，整理文件的技能啊，自动抓取热点的技能啊，把该装的全都给它装上。 第二是帮他设置好记忆结构，让小龙虾记住客户的关键信息，产品，客户希望小龙虾怎么配合他，这样的话，小龙虾干活就不会每次都从零开始，然后就会越用越顺。 第三是把设置调对权限给他设置好，不要让他把客户的电脑给搞死机了，以及他怎么自动干活，怎么跟人配合，输出什么格式，遇到他不确定的问题，要怎么去询问他的主人，这些你都要给他调教好。这三件事做完，小龙虾就不再是一个会聊天的 ai 了， 而是一个能干活，能学习你的工作习惯，并且能够不断自我进化的 ai 助手。所以这一层如果你的 skills 安装的合理，且能够真正的解决别人的问题的话，收个五六千块钱很正常。第三层就是小龙虾足网，其实面对真正有钱的老板，一只小龙虾是没有用的，你不只是要去帮他个人的电脑装一只龙虾， 而是要帮他把整个公司都龙虾花，让龙虾们可以互相交接任务，你跟老板讲一个画面，他就懂了。销售的龙虾把跟客户的聊天记录丢给运营的龙虾，运营的龙虾根据客户的聊天记录分析出了客户真正的需求，再把需求丢给了做内容的龙虾。做数据分析的龙虾把结果汇总给了老板的龙虾， 大家在飞书或者钉钉里面互相 at， 互相交流信息。 ai 就 像真人员工一样，在各种各样的聊天工具里面开始分配任务，自动协调运作。这一层你卖的就不再是安装一个工具了， 而是一个企业的效率提升系统，你交付的是企业效率的倍增。比如说从获客到跟进到复盘，全流程都是用小龙虾自动完成。公司的各种业务流程全部都是用小龙虾彼此之间交接，彼此之间互相沟通，然后组成了一个龙虾的网络。而公司的规模越大， 你需要设置的龙虾角色就越多，你的任务复杂度就越高，所以你收个几万，甚至到十几万、几十万都很正常。所以最后再给你总结一下，这门生意其实有三种钱可以赚，最 low 的 就是装六百块钱，第二层就是养，养好了六千，第三层就是足网。那么根据对方公司员工数量的不同和业务的复杂度，从几万到几十万都很正常。 很多人只看见第一层的六百块钱，然后就觉得这个生意不性感，不想做。而真正能够赚到几十万甚至上百万的，是把后面两层都吃掉的人。如果你也想从装开始走到养，慢慢学会组网，我写了一份小龙虾从入门到精通，从会装到组网的完整教程。评论区留言，小龙虾三个字我送给你。

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？