openclaw的算力能自己搭建吗

今天这期视频我要跟大家分享一下，呃，我个人啊，关于我个人搭建这个 openclaw， 呃在本地啊，实时帮我去 做盯盘和这个市场数据捕捉的一个这个个人智能体的这么一个过程啊，以及我对于，呃目前 openclaw 带来的算力商业闭环的这么一个认知啊。首先是这个，这个周末吧，我在我个人的电脑上，首先我选了一台不常用的啊，配置还可以的，呃这个电脑， 然后呢，这个电脑的一些权限啊，首先你要先把 opencloud 的 这个东西装在你的电脑上啊，这个电脑最好是你不经常用，然后里面没有一些敏感数据的，然后 然后根据指引完成这个 opencloud 的 安装。之后呢，呃就是进行一系列的程序化指令的操作啊，呃，同时呢， 呃调用国内的一些大模型的端口，因为 opencloud 要在本地部署，它要进行一定的大量的这个 token 消耗，算力的消耗，所以我调用的是 kimi， kimi 的 模型，我昨天，呃在 kimi 的 那个 a p i 端口也充了五十块钱，然后昨天完成了整个的这个部署。之后呢，呃， 反正中间也遇到了很多这个编程的问题啊，我都一一呃解决了。解决了之后，昨天大概只是在这个编程的问题啊，我昨天大概只是在这个编程的问题，我昨天大概只是在这个程序端跟它对话，那么后来经过研究，我把它也成功接入到了飞书啊， 然后在飞书端就是手机端实现了跟它的对话，那么 opencloud 呢？它是在它我的本地的电脑，它是独立运行的啊，你要保证你的电脑不关机，然后我在这个手机端呢，就一直在 训练它啊，让它帮我搭建一个实时钉盘的一个 skill， 然后目前我跑下来啊，我整个从昨天吧，昨天开始给他教他搭建这个 呃钉盘的程序啊，他自己会编辑，自己会写代码啊， 然后呢我根据我的指令，我的需求啊，给了他几个板块，比如说，呃，首先是你的持仓，然后分析，然后每天实时去监测这个 市场股价的波动啊，尤其是调用这些财经 app 的 端口去捕捉这个实时股价的变动，然后资金的流向，然后技术指标的分析，然后市场鱼情的捕捉，各大机构的市场的研报啊，包括整个这个 一些专业的操作建议啊，我都把，然后我都把他写进了这个他的程序里啊，他会自动完成编程，然后呃给我输出一个格式化的一个模板，然后我根据这个他输出格式模板，我再进行一些修正，然后他会继续根据我的指令在后台完成这个 呃编钻，最后呢形成了一个我理想中的一个实时的钉盘的一个程序。那么 那么我在飞书这一端呢，完成编传之后呢，我把一些功能给告诉他之后呢，让他每隔十分钟，在交易日之内，每隔十分钟给我抓取一次数据，那么同时他的电脑本地端就会有日制在不停的在运行啊，这个整个跑下，这个东西整个跑下来， 今天呃钉盘的效果还可以啊，虽然今天市场大跌了，主要受外围的影响，然后科技股是沉压的一些，呃，资源类的，油漆类的还是做的比较好的，但是我今天发这个视频想说明的就是，我认为就在我自己亲身完成了部署，同时为我搭建了一个实施钉盘的程序之后，我跑了之后，呃， 我特别感慨，就说未来这种东西可能真的能颠覆非常多的行业，而且未来的超级个体一人公司取决于你使用 ai 的 那个， 如果你的用 ai 的 能力非常好，你能让他帮自己在本地不停的就是二十小时不间断的工作，完成你想要的一些工作任务，处理一些工作任务，甚至上像我们 呃专业操盘的去盯一些呃股价的波动，包括可后续可以植入一些量化的因子进去，然后用来呃捕捉这个股价的波动，然后进行一些交易的行为，这些我觉得未来都是可以实现的。我相信很多机构当下这个时间节点也正在大量的研究这个 open call 的 部署啊，同时 不停的完善它的一些呃定制它的程序。所以呃，而且特别有一点就是我昨天在这个 kimi 的 端口那里充了五十块钱，我今天从我昨天跑完教他学习，教他搭建完模板，到我今天一上午吧让他试试钉盘，因为他每隔十分钟要给我捕捉数据推送一次，然后 消耗了大概有四十块啊，三十多块钱啊，所以这个呃算利的消耗是惊人的啊，而且其实国内的这个价格比国外还算便宜了。那么我个人做个预判啊，算利的这种商业闭环，包括人工整的商业闭环，未来会非常轻松的事情，而且 它一旦爆发商业形成闭环，那将是成败，那么一旦它的这个嗯商业进行闭环完成啊，这种算利的 消耗带给我们这种人的生产力，或者说超级个体的生产力的这个价值是没办法衡量的。所以说未来超级个体会用大模型，会用 ai 工具的人的生产力和产出能力非常强的，对比于消耗的那点算力成本啊，我觉得这个性价比非常高。 所以看你怎么看待这个问题啊，看他真正会不会用，或者带给你的产出真的有，有没有符合你的要求啊。第二就是我认为，呃，就即使说最近这个市场波动啊，整个科技板块在回调，但是这种产业趋势和这种产业逻辑，甚至我能预判到，我个人预判到他未来带给 相关的这个产业链上受益公司的商业价值也好，或者是这种增长空间也好，是非常夸张非常恐怖的啊，它带给我们就是特定行业的人啊，就是我不是说那种重复劳动力的，就是特定的在脑力，比如说金融、法律、软件开发啊，咨询相关的行业的一些人 啊，带给他们的生产力，个体的生产力的加持和呃输出，将是非常夸张、非常恐怖的啊。所以这个就要用这个最终能产带给我们的生产力和收益来衡量这个算力消耗的价值了。 所以我觉得这是我呃用完自己亲自部署完，包括他已经在为我服务提供服务之后，我个人的感受啊，感触非常深啊，感触非常深， 呃，我对于算力可能又有了一个全新的想法，全新的认识，好吧，呃，反正今天就给大家分享到这里，我觉得后面，呃，我会深度再把这个 openclaw 的 这个， 呃程序啊，我自己个人的这个程序再进一步给它完善，甚至加入一些量化的因子的捕捉啊。好吧，今天就跟大家分享到这里，呃，我相信这个 openclaw 的 爆火，它只是一次革命的紧紧的开端而已。

最近很多人在玩 open class， 但不少团队很快发现一个问题，本地设备根本跑不动。像 open class 这种 ai a 阵，需要不断调用模型进行推理和任务执行。如果只是简单测试，一台普通电脑还能勉强运行。 但一旦进入真实项目，比如自动化开发、数据处理或者多任务运行，对算力的要求就会明显提升。很多团队这时候就会选择直接使用算力服务器， 不用自己砸机房，也不用一次性投入大量硬件成本，开通就能用，项目结束也可以随时释放资源。我们这边提供多种高性能算力服务器，支持模型训练、推理、 ai 开发等场景，按需使用，灵活扩展。如果你的团队也在做 openclaw、 ai agent 或其他 ai 项目，需要算力支持，可以留言或者私信聊聊。

哈喽，大家好，我是你们的小伙伴思摩图。那画面上的这只小龙虾啊，相信大家都已经不陌生了吧，他就是大名鼎鼎的 open core， 他 能够通过 ai 为我们自动完成不少电脑上做的一个工作。那早在过年之前呢，我们就爆干给大家出了几期相关的教程，教大家在不同的平台上进行这个部署。 但是这个啊，实话实说吧，哪怕我把这个步骤拆的再细了啊，那卡在这个环境的一个配置中 啊，那确实啊，因为这种 ai 项目，它原生安装的是比较复杂的各种依赖项目，经常会打架，很多这个非开发者的普通小伙伴跟着敲这个代码也会犯迷糊，那直接呢就被挡在了门外，难道普通人就不配玩前沿的这个 ai ai 准了吗？那当然不是啦， 那最近呢，绿联那是搭载的 u g s pro 系统，就直接给我们提供了一个快速接触前沿技术的这个捷径，一键安装 open crawl。 那首先我们来看一下这个一键安装所支持的范围啊，那目前 dsp 系列，已切换系统的这个 dx 四六零零系列，以及这个 dh 二六零零都能够直接支持 open core 的 一键部署。那今天我们又来演示呢，依然是那台高配性价比的这个神器啊，绿联 dsp 四八零零 pro， 我们只需要在系统里面点一下应用中心，在里面点一下 open core 的 这个图标，点一下安装，然后输入你让他能够访问这个目录，然后再设置一个加密令牌，接下来几分钟他就全部自动安装完成了。 安装好之后，我们点击系统里面的小龙虾图标，然后输入你的令牌，就可以直接进入网页的控制台，然后你就可以跟你的这个龙虾助理开始对话，然后安排工作。 那玩过 open crawl 的 小伙伴应该这里会发现有点不同啊，那我们是不是还没有部署这个模型呢？哎，那这个炸裂的来了， 玩过 a 卷的小伙伴应该都知道，那这玩意一旦跑起来是极度消耗这个 api token 的， 而绿联这次呢，直接联手国内头部的这个 ai 企业 mini max， 只要你用绿联一键安装，那连这个 api 都不用买，直接送你免费的。这个高性能 mini max 大 模型算力， 那除了能用以外呢？相信很多小伙伴也关注着这个 opencore 的 一个安全性问题，那其实大家在这一点呢，也是完全不用担心的，那绿联 u g s pro 里面的 opencore 呢？它默认被安装在 dos 之中， 除了它自己所在的这个容器以及你映色的目录以外，它无法直接对外部的文件以及你的电脑进行直接的操作，这也代表它最多自己玩崩自己啊，而不会对你的这个电脑那上的文件产生破坏。 而且由于 u g s pro 所使用的这个文件系统，它能够支持快照的保护，我们可以定时对这个目录进行快照备份，随时让文件回到之前的状态，那这也可以避免因为小龙虾对需求理解偏差所导致的这个文件错误修改。对比你直接在电脑上安装小龙虾，那这样的方式要安全很多。 那接下来呢，我们也简单分享几个我们在这台机器上的 open crawl 使用案例，那安装好 open crawl 之后，我们可以通过国内的 skillhop 网站为它安装一些常用的技能。安装完技能之后，我们就可以配置飞出的一个通信连接，直接通过飞出客户端与 open crawl 进行这个通信。 在这台那上，我创建了一个头脑风暴的 a 卷团队，那团队由四个不同的智能的这个 a 卷构成。他们可以每天早上十点为我发送由最新消息筛选而来的这个数码相关选择题。 那接下来呢，他们可以根据这些选择题进行自主的一个搜索完成。头脑风暴为我提炼每一个选择题中的看点。大家看，现在画面上就是我用飞书向他提出需求得到的反馈。那最终呢，他们会通过这个 o c d 的 一个技能为我在我的笔记中生成多个选择题的这个看点汇总。 那另一方面呢，他也可以对我存放在工作目录中的每月消费发票进行一个汇总，我只需要告诉他目录所在，他就可以按我需要的这个格式生成报销的清单。如果你愿意花时间调试的话，他还可以通过浏览器自主的为我们在购物网站上获取订单的一个发票，然后进行整理。 那除了前面一些日常的工作以外呢，我还让他接管了我的这个 copy ui 和 lm 推理的服务器，我可以通过一句话控制它下载模型或者是切换模型。也可以控制服务器直接调用工作流生成素材。生成的素材 open crawl 会直接从服务器拖回 nas 本地，我们在网页端也可以直接打开查看， 那它还可以用于控制我的这个语音下载系统，我只需要一句话来操作 open crawl 就 可以为我下载指定的电视剧，或者直接进行剧节的追踪。 那其实现在在电脑上基本上一些花时间费脑子的这些任务，我都会尝试用 open crawl 给跑通，那这些呢，都是实打实的为我节省时间，也能够更多的完成工作。好了，这就是我们视频的全部内容，希望大家能够养好这些龙虾，那我们就下期再见喽，拜。

噔噔噔噔，这个就是我给家里部署的麦克斯六六本地大模型服务器，用来跑 open klo 是 一个什么样的效果呢？我这几天研究的很疯狂，然后把我的结论告诉。首先我大概介绍一下这两台机器， 下面的这台机器是我的老机器三十二 gb 的 m 一 max， 上面的这台机器是这个最新的 m 三要求的二百五十六 gb， 因为我觉得二百五十 gb 跑绝大多数大模型完全没问题。我给你看一下我大概跑了一些什么模型，可以看到我有各种容量的，各种大小的， 各种版本的大模型，其实我目前用的最多的就是这个 mini max 的。 然后如果追求速度的话，那这个千万的这个最新的三点五是非常不错的， 同时扣的模型也是非常不错的。那实际它真正运用这个本地大模型和我们线上模型在体验上有什么区别的啊？现在模型大家都体验过，我就不用多说了，那本地模型它非常的安全，你完全你所有的内容都不会处在， 完全在你本地跑，那很多人就会担心了，那我本地这个模型去跑的话，速度会不会非常慢？然后说一句话，大概要个几分钟？并不是的，我给大家演示一下，我们可以分三个问题来测试，比如说第一个问他可以做什么， 看一下啊他的反应，你看他开始思考了，已经开始输出了，看到他可以做很多很多很多事情，但我现在是用电脑操作，方便大家看未来使用的话，其实都是用手机 imessage 信息或者是微信直接让他回复，这样的话你不用盯着这样的屏幕，我现在只是为了给大家去展示， 你看他可以做很多事情，反应基本上跟线上是一样的。那比如说我让他推荐一下二零二五年的高分韩剧，因为这个问题就比较复杂了，他不能基于他的知识库了，他必须联网去搜索看一下这边模型已经开始在思考了。他去 网上去搜索的二零二五年的高分韩剧，然后是在豆瓣上去搜索的，说明哪怕我们这个是用的本地服务器，他依然具有网络的功能，同时你的这些内容只包含你。 呃，这个问的问题，但是实际你的真实数据是不会被传到网上的，比如说相对比较安全。如果你用网上的线上 a p s。 用 open club， 我 觉得毫无价值，因为你在出卖你的隐私。既然我们用到了 open club， 你 就必须要保证你的内容绝对的安全。现在是四点零六分， 可以看到是四点零六分，我这个问题是四点零五分问的，一分钟就可以得到一个被他优化过的一个啊，回复可以看到非常的细， 他也不是简单的随便给你说一下，那比如说这个片子啊，你看我后一个问题，比如说下载第一个到我的迅雷，其实这个就涉及到一个工具调用，就不是简单的一个大模型的一个对话，他是真正操作我的电脑啊，而且我的迅雷之前告诉他是在我的纳斯里面的， 因为这个操作就相当于复杂了，他要在我的 nas 里面去找迅雷，同时帮我找刚刚的第一个 这个电影的内容种子资源找了之后还得迅雷去下载，大家可以记录一下时间啊，我发过去是四点零六分，看一下他大概要多久处理完这个任务， 目前他已经找到了这个资源的名字。 ok， 可以 看到他这个片子他现在已经添加成功了，而且进度是百分之百的。问题是因为我之前可能测试已经下过啊， 现在的时间大概是你看过去的两到三分钟，他通过这个需求帮我去找电影，同时帮我下载成功，然后帮我监测进度，帮我查现在的进度， 整个流程大概三分钟可以搞定，线上我测试了大概是两分钟可以搞定，这个数据差距其实并不大，你要知道线上像这样的一个操作，你可能呃一个人民币就没有了，但是如果是本地，你可以无纸巾的使用，他上十年都没有任何问题， 而且他可以一直在后台给你做这么多事情。所以说我觉得如果你在乎隐私，又喜欢 open 这种没有纸巾的偷看的使用，那本地部署大模型就是最终的解决方案。 刚刚给大家分享完的就是我这个顶配机器的使用体验，那下面的这台机器就是我三十二 gb 的 体验，下一期给大家分享。如果我没有三十二 gb 的 跑小模型，速度又怎么样了？

哈喽大家好，欢迎回到今天的节目之前，咱们几期节目把欧本可的一件部署国家超算的千万免费 tokins 福利都给大家讲透了，结果后台又被大家的私信炸了，百分之九十的问题都集中在一件事上，我装好了欧本可，但是很多功能用不了，大家说的自动干活的能力到底怎么开？ 网上的 skys 插件到底能不能装？安不安全？哪些是真的好用的？今天这期节目，咱们就用大白话把 opencloud skys 这件事给大家劳的明明白白，先给小白讲清楚 skys 到底是啥， 再给大家讲新手零门槛的安装方法，然后重点盘点四款官方平台新标，最高普通人能直接上手的神仙 skills。 最后也是最重要的给大家讲透核心安全风险和避坑指南，全是干货，没有废话，听完就能直接上手。首先先给所有小白朋友补个最基础的科普， 这个 skills 到底是个啥？大白话？翻译一下，如果说 opencloud 本身是一部新手机，那 skills 就是 手机里的 app， 你 刚买的新手机只有基础的打电话、发短信功能，装了微信就能聊天，装了外卖 app 就 能点餐。 opencloud 的 skills 也是一模一样的道理， 刚装好的 opencloud， 只有最基础的对话功能，你装了对应的 skills， 它才能解锁对应的干活能力。说白了， opencloud 能有多好用，百分之九十都取决于你装了什么 skills， 这也是它和普通聊天 ai 最大的区别，普通 ai 只能给你出主意，装了 skys 的 open klo 能直接上手帮你干活。讲完了是什么？接下来就是大家最关心的到底怎么装？我给大家提炼了两种新手零门槛的方法，全程不用写代码，点点嘴，点点鼠标就能搞定。 第一种也是我最推荐新手，尤其是用国家超算平台的朋友，用的 web 格式化一键安装，操作特别简单。你登录国家超算互联网官网，进入你不熟好的欧本壳界面，左侧菜单栏找到技能管理，点进去就是官方的技能市场，想装什么技能，直接点一下安装， 系统就会自动帮你完成下载配置，全程不用你管，装完刷新一下就能用，比手机装 app 还简单。第二种更省事的一句话，对话式安装，你连鼠标都不用点，直接在对话框里跟它说，帮我安装自我改进代理技能，它就会自动匹配对应的技能，自己完成下载安装，装完还会告诉你怎么用， 全程零门槛，会说话就能用。至于命令行安装，自定义本地安装，适合有一定基础的专业玩家，新手不用碰，上面两种方法完全够用了。接下来就是大家最期待的环节，给大家盘点四款官方平台新标最高，我和身边朋友亲测好用，普通人能直接上手的神仙 skills， 每一款都能解决大家的真实痛点，按需安装就行。第一款也是所有朋友必装的新标，最高的基础技能自我改进代理两千新标三点三万加的安装量，是平台最火的全民基础款。它解决的最大痛点就是原生 ai， 屡教不改， 毛病很多朋友应该都遇到过，你交了 ai 周报要按公式模板写数据要保留两位小数，结果下次他还是写错，犯过的错转头就忘。装了这个技能之后，就相当于给欧本可欧装上了一个专属错题本，只要他操作失败，或者你手动纠正了他的错误， 他就会自动记录下来，永久沉淀成执行规则。下次遇到一模一样的场景，自动规避同类错误，越用越贴合你的习惯。比如你让他整理 excel 表格， 它公式写错了，下次它就会自动避开这个错误，不用你反复提醒，不管你是上班族还是个人用，这都是第一个要装的必装款，没有之一。第二款，重度用户必备的进阶款，自我提升加主动代理三百四十三星标， windows、 mac、 linux 全系统兼容。 它是上一款的主动进阶版，如果说上一款是犯错了才改，那这款就是干完活主动优化。它每次完成你给的任务之后，会主动做全流程复盘，自己评估任务完成得好不好，哪里有优化空间。 主动修正执行逻辑，不用你提要求，自己就会越做越好。比如你让它生成了短视频脚本，它完成后会主动复盘脚本节奏卖点够不够突出。主动优化版本还会把优化逻辑记下来， 后续写脚本会越来越贴合你的流量需求。除此之外，它还能基于你的习惯主动干活。比如知道你每周五要写周报，会主动提前抓取本周工作数据生成出稿，特别适合重度依赖 欧本 klo 做自动化的自媒体电商商家项目经理。第三款，解决 ai 记忆混乱的核心款，文体论两百七十星标，纯本地运行，隐私型拉满很多朋友用 ai 都会遇到一个问题既东西，东一榔头西一棒子。客户的需求、项目的进度、对接的人经常记昏漏记。这款技能就是给欧本 klo 装上了一个结构化的私人知识库，他会把所有信息按人物、项目、任务、文档、分类规当，还能自动关联相关信息，形成专属知识图谱。比如他会把客户张三的对接、项目 需求、沟通记录、截止时间全部关联起来。你问一句张三的项目进度，他能精准调出所有相关信息，绝对不会记混，而且所有数据都存在本地，不上传到云端。隐私新拉满特别适合需要管理多项目、多客户的销售、运营、项目经理，所有用户都推荐安装第四款全流程自动化的核心款， a p i 网管二幺三新标想玩进阶自动化逼装？很多朋友想让欧奔克奥跨工具干活，比如收到客户消息，自动在 no 神建档案，在表格里更新订单，再给你发提醒，但是不知道怎么对接这些工具，这款技能就是解决这个问题的， 它预制了一百家主流办公工具的一键对接，不用你写代码，不用研究接口文档，一键授权就能打通一次授权，所有功能都能调用。装了它之后，你就能实现跨工具的全流程自动化，彻底解放双手，特别适合企业运营、行政、电商、商家是进阶玩法的核心技能。 讲完了，好用的技能必须给大家敲个警钟。 skills 虽然好用，但安全风险不能忽视。我给大家提炼了三个核心风险 和对应的避坑指南，照着做就能避开百分之九十的坑。首先是核心风险，第一，也是最致命的第三方社区技能的恶意投毒，不少来路不明的技能里藏着恶意代码，轻则偷你的 a p m， 要刷你的 tokins， 重则直接接管你的设备。第二，权限滥用。很多技能要的权限远超自身功能需求，就像一个天期 app 要你通讯录权限，一旦授权，风险极高。第三，自动化审核有边界，不是所有上架的技能都绝对安全， 有不少恶意技能能绕过静态扫描。对应的避坑指南，大家一定要记好！第一，渠道管控优先装官方认证高新标，知名开发者发布的技能， 绝对不要装来路不明的第三方安装包。第二，最小权限原则，永远只给技能完成功能所需的最小权限，关键操作必须加人工二次审批。第三，安装前必看安全报告，只有官方标记为良性，通过安全扫描的技能才能装，有异常的直接 pass。 最后给大家总结一下， skills 是 open code 的 灵魂，能让它从一个只会聊天的 ai， 变成一个能帮你实打实干活的智能助理，用好它，真的能帮你省下大把的时间和精力。 之前咱们领的国家超算互联网的千万免费 tokens， 刚好够大家把这些好用的技能都试一遍，一分钱不用花，就能体验到 ai 帮你干活的快乐。大家只要照着我上面说的规规矩矩装，按安全全用就完全没问题。 好了，今天的节目就到这里，你有什么好用的神仙 skills， 或者踩过什么坑，都可以在评论区留言，咱们一起交流避坑，咱们下期再见！

鼓友们凌晨消息，老黄给 openclaw 专门做了一套部署工具，叫 nemo claw。 这个工具厉害在哪儿？以前你想在自己电脑上跑一个 ai 智能体，可能需要配环境、调参数，折腾半天，现在老黄说两行命令搞定。他强调这不是偶然的简洁，是刻意为之。 老黄要让每一台 gpu 服务器都能无缝接入 opencloud 的 生态，那为什么要这么干？因为老黄看到了未来的算力需求，大头根本不在训练模型，而在这些智能体在跑任务。 你养一个数字员工，它是七乘二十四小时在线的，持续消耗算力，去规划，去调用工具。所以老黄现在要做的，就是把这个生态牢牢绑在自己的 gpu 上。 你可以理解成英王的目的，是让所有想养 ai 智能体的人，都得从他这儿买地皮、买发电厂。 tiktok 上的新标曲线最能说明问题。 openclaw 在 二零二五年底几乎是垂直拉升，直接超过了 facebook 的 react， 甚至超过了 linux。 linux 用了二十多年积累的量， openclaw 一 两年就追上了。这背后是什么？是开发者用角投票？大家都看到 ai 智能体是下一个大机会，都在往这个生态里涌， 那这个事对我们有什么启发？我们应该怎么看？我梳理了三个层面，大家可以拿笔记一下。第一个层面最直接，算力硬件。 你想，以前咱们买显卡主要是为了训练，训练完了可能就闲置了。但现在不一样了，智能体跑起来之后，推理的需求是持续的、高频的，每一次智能体调用工具、规划路径都要消耗算力。 所以国产 ai 服务器、光模块这些会迎来一波更稳定的需求，这里面像中科曙光、紫光股份、工业复联这些是绕不开的。第二个层面是云计算， openclos 虽然可以在本地跑， 但你要搞企业级的应用，比如公司养一批数字员工，处理客服、处理财务，肯定要上云，要稳定，要安全。所以国内的云厂商，像阿里、腾讯、百度，他们第一时间就上线了一键部署的服务。 这带来的变化是，云厂商从原来租虚拟机给你，变成直接租智能体的运行环境给你，而 pu 值，也就是每个用户的贡献收入会明显提升。第三个层面，我觉得弹性最大的是应用和工具， open core 火是因为它开源，谁都可以给它装技能。 未来在国内，谁能给这些 ai 智能体提供好用的工具、安全的运行环境，谁就掌握了下一个应用分发入口。 像科大讯飞、金山办公、拥有网络这些，他们手里有大量的场景，可以用智能体去赋能，实现降本增效。所以总结一下，老黄这次推 number call 是 一个信号， 它标志着 ai 产业的重心正在从造模型转向用模型，从聊天转向干活。对咱们投资者来说，核心逻辑就是跟着算力走，跟着生态走。 现在这个阶段，优先看算力基建，然后看云计算，最后看那些能长出智能体应用的公司。当然，风险也得提醒一句，一是技术落地可能没那么快，二是国内可能出来好几个同类框架，生态会有点乱， 但这些不妨碍这是一条值得重视的主线。好，今天就聊到这，觉得有收获的点赞关注，咱们下期接着拆。

opencloud 呢，让本地的 ai 上了一个档次，那搭配什么硬件更好用呢？真的是 mac mini 吗？ mac mini 虽然解决了 opencloud 运行和工具的支持，但实际上呢，也有几个弊端， 第一个呢，就是算力不足，有一些呢，本来应该放在本地跑的任务，只能呢依赖云端。第二呢，就是存储不够，如果说想把日常生活当中最常见的多媒体类的资源，比如像图片全放到上面的话，会很困难。其实呢，我觉得二十多万的这个顶配的 max studio 是 蛮合适的，只要呢你能接受这个价格。 我最近啊参与内测了一款纯国产的神秘设备，说实话，他带来的体验呢，让我挺惊喜的，他大概只要 max studio 五分之一的成本就带来了类似的效果。那今天呢，我们就来聊一聊他到底凭什么？ 那先快速的来看一下我这几天都用它做了什么。首先呢，是本地的智能图库，过年期间啊，总是要拍很多的图片， 那现在呢，我都会随手的通过 qq 来去发送给 openclock， 他 会呢，整理好图片。然后呢，分析图片的信息。之后呢，我就可以随时的让 ai 去查找和处理图片了。 比如呢，说起过年期间都吃了什么，可以直接让他呢把近一周我吃饭的照片都发给我，一下子呢就能拿到全部了。再比如啊，我说去年我女儿过生日的照片发给我一张，他会根据之前的锁影信息来给我找到合适的图片。 那第二个呢，就是语音的随录，现在呢，我可以随时啊去录一些语音，晚上呢，全部一块发到一体机上， opencloud 呢，会自动的去做分析和缩影，那这一下呢， opencloud 就 能知道这一天当中重要的事情了。比如啊，哪一天我和老婆吵架了，我可以呢，让他帮我找出前几天说过的证据，你说这个实不实用啊， 如果再配合一个录音笔的话，那其实呢，就可以做到随时的记录，那真的呢，就是数字的人生了。那第三个呢，就是专属的 ai 网盘， 那比如啊，我经常会去搜集一些资料，那多了之后呢，自己也很难找，就像呢，我加了一个 qq 的 群啊，有一些分享的书籍，那我看到不错的呢，就会转发给 opencloud， 他 会使用我调教好的技能啊，直接保存好文件，那还会做好书目的记录。 还有呢，比如像吃饭开的发票，都可以让他呢很方便的去做整理。而且啊，如果你珍藏了一些个人的学习资料，就是那种不能播的啊， 那本地去管理啊，就太有优势了。可以看到啊，端导云的这台一体机呢，帮我实现了照片的智能管理，语音的记录，还有网盘文件的管理。 还有啊，就是我感到呢，他是越用越聪明的，因为他优化了 open cloud 的 长期记忆机制，可以让他呢自主的去学会很多技能。比如像前面我说到的整理书籍和发票，就是我一开始教他如何去做，然后呢，他学会了，后续呢，他就可以自动的去完成对应的任务。 那你可能要问呐，为什么我说他是更适合发挥 openclaw 能力的呢？首先呢， openclaw 想要工作就要有算力，尤其呢，是本地的算力，因为本地的算力啊，才能真正实现隐私性和低成本， 同时呢，想要让 openclaw 产生更大的价值，就需要呢让他有足够的工具。还有非常重要的一点啊，就是需要和自己的数据做真实的融合，这样呢才能逐渐的进化成更好用的 ai 助理。 所以呢，算力存储工具隐私，我觉得呢，这几点啊，是用好 opencloud 的 关键，如果你想要构建自己的本地的 ai 助理，也要记住这几点。那结合前面的这几点啊，我来拆解一下这台一体机里面的 opencloud 的 架构。 首先呢是最核心的肯定就是 openclaw， 然后呢，顶层呢，是通过 qq 来去做的接入，那 qq 的 接入效果呢，我觉得在国产的 i m 里是非常好的。那下层啊，是一个专门为 openclaw 提供支持的 multimodelreg， 前面的图片、音频文件的分析和缩影都是通过这部分来去实现的。 那它调用的模型呢，就是在本地的欧拉玛里运行的千万 v l 和 in bend。 那 我觉得呢，后续啊，还可以增加对视频的支持，当然呢，对于视频支持的关键还是要看算力。说到算力啊最底层的硬件这部分，这台内测机呢，搭配了 amd 的 amx 加三九五， 配合上三十二 g 的 内存和九十六 g 的 显存，可以说呢，就是专门为 ai 而来的，尤其呢是在九十六 g 的 显存，让本地的运行这些模型都绰绰有余。最后它还有两 t 的 ssd， 而且呢至多可以扩展至一百 t 以上，所以呢，完全不用担心存储的问题， 如果是 mac mini 的 话，这个存储的话就要加价大几千了。当然呢，我其实也是用本地和云上的组合算力，端导云上呢也提供了算力的套餐，用来呢做任务的规划和调度，效果更好，价格呢也非常便宜。 当然呢，我也不是觉得它就是完美的端脑云呢，其实可以在使用的便捷性上再下一下功夫。首先呢就是优化 skill 的 生态，现在的 open cloud 呢，很多 skill 都有安全性的问题，这个呢也是很多新手啊担心和害怕的一个问题，我觉得呢，端脑云可以做一个安全的 skill 中心， 毕竟啊，大家买了硬件的话，都希望可以更容易的上手。另外呢就是接入，现在呢，我是使用 qq， 但是这一类机器人呢，在多媒体的资源上还是会有一些限制，比如呢，像文件的类型，文件的大小，所以呢，如果可以做一个全功能的 app 会更好用一些。 如果是带货主播的话，最后是不是就该上链接了？当然啊，我不带货，而且呢，这个一体机啊，我也只是参与了内测，并没有价格，只是想和大家来分享一下，用好 opencloud 的 思考。 端导云呢是计划三月五号正式发布产品，如果感兴趣的朋友呢，可以去关注一下发布会，反正呢我觉得国产设备呢，在性价比这一块是不会让我失望的。 那我也接到了参会的邀请啊，到时候呢会给大家带来第一手的消息。好了，这里是 it 咖啡馆，我希望呢你也可以找到最适合自己的 open club 玩法，那我们下次再见。

只需一人一台电脑就能拥有一个团队，而且团队成员可以二十四小时待命，绝不让你干活。这工作状态多少有点不真实。欢迎来到摩尔建成的龙虾意式厅，这里有一群龙虾员工，他们可不是餐桌上的小龙虾，而是可以高效协助的智能体。 只需几分钟，在摩尔县城 m t t l book 上用 openclaw 搭建专属智能龙虾团队，你也可以获得一人机团队的享受，让高效协助不再只是想象。龙虾已就位，准备开工。 首先我们需要先到飞书平台创建自己的机器人来接入 openclaw， 在 注册后点击右上角进入开发者后台，点击创建应用，填写自定义名称和应用描述，接下来获取自己的应用凭证。 需要注意一下这里的 app id 和 app secret 后面和 opencloud 进行关联时会用到。然后点击添加应用能力，给应用添加机器人， 此时会发现左边多了一个机器人菜单。接下来需要给应用配置权限，在菜单中找到权限管理，点击开通权限，在搜索框中输入 i m， 把即时通讯相关的权限全部开通，并点击确认开通权限。 最后进行版本创建并发布，点击页面上方的创建版本，设置好版本后添加更新说明，其他保持默认后点击申请线上发布，之后来到飞书客户端进行审批，审批同意后会收到当前修改均已发布的通知，表示应用已成功发布。 以我们的龙虾团队为例，目前有八位智能员工，团队就可高效运转。我先在飞书中确定了数字员工的工种和名字，在飞书中创建了八个飞书机器人，进入应用凭证与基础信息，获取每个机器人的 app id 和 app secret。 第三步，我们需要创建 agent， 由于默认已有一个 main agent 在 这里，是管理员小魔，我们需要创建其余七个 agent。 现在我们创建第二个 agent。 初次创建时需要配置工作空间地址，系统会自动为工作空间添加第一位后缀，得到 workspace dm， 直接回车使用默认值即可。接下来配置模型认证，此时选择 no， 直接回车继续配置 chat channels， 同样选择 no， 显示 ready 提示信息后代表配置完成， 再按照相同方式创建其余几个 agent 的 员工即可。员工都添加完后，我们进入 openclock 工作空间目录，确认所有 agent 的 员工的工作空间已创建。 第四步，我们需要给 agent 的 员工配置不同模型，以便用于不同的工作场景。编辑配置文件，找到 agent's list 部分，为不同 agent 分 配合适的模型。接下来我们需要设定 agent 使用的 channel， 依然需要修改 agent 使用的 channel 依然需要修改。 openclock 点 js 文件， 将每个 agent 与对应的飞书机器人绑定。编辑 channels 部分，现在我们需要配置绑定关系， 依然需要修改。 opencloud 点 jess 文件编辑 bindings 部分，将 agent 与 channel 进行绑定。 在重启网关后，我们进入第五步， opencloud 将连接到飞书，此时需要在飞书后台进行二次配置。至此，摩尔现成龙虾团队空壳已搭建完成。接下来需要为每个 agent 注入灵魂及角色设定。在 opencloud 网页中导航至 agents dev files so 点 md 编辑角色文件，这里建议将角色信息放入 so 点 md 文件中，完成所有智能体的角色配置后，恭喜你，你已成功搭建属于自己的一人公司智能团队， 即可正式进入多智能体协助模式。还在等什么？动动手指，用 ai book 加 open cloud 也来搭建你的智能体团队，让智能体员工替你干活吧。

就在刚刚， ai 的 入场券彻底作废了，当大厂还在云端拼算立秀肌肉，一个真破局者已经杀到你桌面上，它就是 stable diffusion， 它的杀手锏有多狠？消费级显卡就能流畅跑开元，它完全免费，这意味着什么？ ai 创作的生产第一次从大厂的云端服务器砸到了你我的台式机上，这不叫更新，这是赤裸裸的技术平权，你以为他只做到了人人能用？不，他直接就把 ai 的 门槛干的粉碎。 离谱的是，这个工具既不用花钱，还无限制生产。普通电脑呢，也能轻松傻瓜式操作，你只需要写上提示词，点一下生成按钮，这样的爆款作品分分钟生成。本期视频干货满满，建议大家先收藏再观看，无论是学生、特效师， 还是对 ai 有 兴趣的小白，都可以轻松学会，关键是这个工具完全免费，每个人都可以尽情的发挥创意灵感，新手直接无脑抄作业就好。 那么本节课所用到的 ai 工具和各种 ai 实战案例都打包好放在网盘了。下载完成之后，我们首先要做的第一个事情就是启动运行依赖，把这个装一下，点击安装， ok， 安装好了之后，我们再把这一个压缩包给它解压一下。解压解压之后，这边就会有一个文件夹，那还有一个 control led 的 文件，这个的话我们点进来，点进来之后这边有一个安装教程，我们可以把它点开， 点开之后，他这里会告诉你，我们要把模型放在哪个位置，直接按照他这个位置去找就行了。那我们选到模型里面，把它全部选中， ctrl 加 c， 然后呢我们再回到刚刚解压的这一个安装包这里来点击进来，进来之后呢，我们再点到这一个 models 里面， control light 把我们刚刚复制的模型直接 ctrl 加 v 粘贴进来这边，因为我已经粘贴过了，就不去粘贴了。好， ok， 那 我们再回到最外面来，这里大家要注意一下，就是你的路径，要保证它是英文路径，会不容易出错一点。 一切准备就绪之后，我们就可以点击进来，在这边有一个小图标，我们双击 ok， 这样的话呢，我们就把它打开了。这个启动器有什么好呢？就是他不需要下载 python， 也不需要手动去配置环境变量，一步到位啊，我们直接一键启动就可以了，而且他这边还会有版本管理，包括扩展，我们也可以在这里去安装， 以及呢卸载呀更新啊，都是 ok 的。 就是模型我们也可以在这边去管理它，非常的便捷方便啊。 那我们可以看一下控制台这里啊，他就在启动了，启动完成之后呢，他就会打开这样一个浏览器，这就代表已经打开了。那如果我们是第一次打开的话，他就像一个毛坯房，没有任何的东西，我们需要去给他安装这些模型， 默认的情况下他是只有这一个模型的，但是我这里有这么多模型是因为我已经安装好了， 包括模型的预览图这边也有，大家想要生成什么类型的就直接选择就可以了，选择之后呢，在这里直接给出对应的提示词，那我们就可以一键来生成对应的图片了，那这样的话我们整个安装就已经完成了。

我昨天跟大家讲过，说 opencloud 它非常消耗 token， 对 于我们普通人来说还是比较浪费钱的，因为你充个一百多块钱的 token， 一 两百块钱的 token 可能一两天就哦，用完了就非常的快啊。 就是这我说的一两天，还是说你不怎么重度使用的情况下，如果你重度使用的话会更夸张。那现在呢？我看的这个国家超算，就是超算互联网这这个平台，它是有让你 可以一键部署的，一键部署，然后他是免费的，免费的，然后你部署完以后，他，呃送给你的有那个一千万的一个头啃，你可以去点啊，现在还在，还在活动期间，他的活动，嗯， 还在进行。然后你现在，因为我，我也是昨天在看到，然后我就赶紧去录这个视频给你们分享一下。然后的话你看他的，他赠送的， 嗯，我现在内置的一个模型啊，是 mini max， 呃， m 二点五，就是因为我领了他的这个 mini max 二点五的，呃，一千万的头盔在这里啊，我领了，现在活动还在进行中啊，大家 需要领的话赶紧去领。然后他这个平台呢，主要比较侧重于那种算力啊，就是说，嗯，他不像阿里云和腾讯云那样，他比较倾向于算力这一块， 就是说，呃，你也足了他的算力，然后可以做一些训练啊，或者是像他这种，他会搞一些活动，和那个 mini max 联合做一些活动，然后，呃，促进这个 open cloud 它的推广这一块他都会做。 然后你看他的一个网站里面还做了一些，就是比较比较好的一些模型啊，他都有这些。 嗯，做这些网站去支持，你看他还能上传，对于支持 m c p 和支付什么之类的，然后他还在做一些活动，你看他这个易购的，呃，加速的，加速卡，这些活动啊，你看这里都可以领的， 如果你是，嗯，小型企业啊，可能暂时的，呃，想要去跑一些，验证些想法，或者跑一些想法就可以先跑，然后这上面是可以买的啊，你当然你不感觉比较好的话你可以买，它只是租算力的哈，它不是租服务器，它会在服务器上给你分配一个实力， 你在实体里面跑，嗯，算力是租给你的，然后你买了，买的话是算力和不是买服务器，他不像阿里云和腾讯一样买服务器，然后他这里还在卖这些一体机，有兴趣的话可以看一下啊，这个东西你可以慢慢的每个都点开去看一下我。 嗯，时间有限，我就讲这么多，这里面好多东西。嗯，都可以去看一下，包括社区啊、商城啊都可以去看一下。

oeblo 四层选择，新手直接抄作业，不踩坑不浪费钱。最近 oeblo 太火，很多人问零基础怎么玩？ 该花钱还是白嫖？今天给你们捋最直白的四层路线，从普通人到即刻对号入座就行。第一层，纯小白，日常随便用，零成本，不用折腾，不用部署，不用懂代码，直接用豆包就够了。日常聊天，写文案，做总结，想点子查资料，完全免费响应，快 上手就会，百分之九十的普通人用到这一层就满足了，叠加折腾。第二层，想要更强效果， 内容更顶，性价比升级，觉得普通 ai 输出一般，不够智能任务跑不起来，直接充 mini max max pro 套餐，算力强，模型稳，生成质量高，不用自己大环境云端，直接用做内容搞创作，跑简单自动化，省心又能打，适合想提升效率 又不想费脑子的人。第三层，专业玩家，长期稳定跑企业及部署要七成二十四小时在线，要稳定运行，要批量任务要隐私安全，选阿里云，云端部署算立足，不当机，可长期托管欧盟客，完整跑起来， 支持多任务多智能体工作室，自媒体小团队，长期跑流程必选这层。第四层，硬核即刻非要自己掌控，深度自建就想自己玩，要完全本地要改原码，要极致隐私，自己买设备，本地搭建，电脑服务器，硬件全自己掌控，自由度拉满， 但要懂技术，费时间，要维护，适合技术党，爱折腾追求极致的玩家。总结一句，日常用豆包境界上 maxclo 专业选阿里云，即刻自己搭， openclo 怎么选？看完这条再也不迷路！

很多人一听到 open 科奥小龙虾，都觉得是免费 ai 神器，能自动干活儿，自动写内容，自动处理工作，甚至有人说几百块就能跑起来。但真正上手的人都知道，小龙虾根本不是免费午餐， 它是一个看着不要钱，用起来处处花钱，还特别吃技术、吃算力、吃模型的东西。今天我就把普通人养虾的成本算透，从隐形开销到真实风险，看完你再决定要不要养。 先讲最关键的一点， opencloud 本身免费， github 直接下载，没有收费版，没有会员，没有授权费，但它就是一个空壳儿，没有大脑，没有算力，没有模型，不会思考，不会自动干活儿，你想让它动起来，必须给它配电脑，配算力，连模型，二十四小时供电，这才是成本的开始。 很多人被免费两个字骗了，以为下载就能用，结果一上手才发现到处都是花钱的地方。首先是硬件成本，这是普通人最容易踩的第一个坑。你家里的普通电脑、笔记本根本扛不住小龙虾， 它需要持续运行，多任务处理后台挂进程，普通电脑一跑就发烫、卡顿、死机、蓝屏，甚至直接把系统搞崩。想稳定养虾，必须专门配一台设备，最便宜的树莓派或者迷你小主机，大概八百到一千两百元只能跑最简单的任务，稍微复杂一点就卡死。 想正常用，必须上两千到三千元的主机，这是大多数人的入门门槛。如果你想二十四小时挂机，多任务并行，那要上更高配，价格直奔四千五千元。很多人舍不得花钱买硬件，用旧电脑硬撑， 最后电脑坏了，数据丢了，反而更贵。还有人选择云服务器，不用买机器，但每个月要付租金。入门配置五十到两百元，中档两百到四百元，高配更贵，属于长期支出。硬件这件事没有省钱的办法，要么一次性花几千，要么每个月交钱，逃不掉。 接下来是电费，很多人完全忽略，但长期下来非常吓人。小龙虾要二十四小时开机，不能关一关就停摆。 一台小主机二十四小时运行，一个月电费大概一百五十到三百元。如果你用高配机器，多开任务，挂很多插件，电费还会往上翻。别小看这一两百，一年下来就是两三千，比很多软件费用都高。 最坑的是，你不用它的时候也不能关一关，任务中断，记录丢失，环境崩溃，重新配置又要花半天时间，所以大多数人只能一直开着，电费默默烧。然后就是核心中的核心， 这是最近养虾圈最火，也最容易让人蒙的部分。 tonky 不是 open club 官方的，是给小龙虾提供算力支持的第三方服务。简单说，这是给小龙虾提供思考能力、运行速度、任务处理能力的后台算力。没有 tonky， 小 龙虾反应慢，任务卡自动化跑不起来，甚至连基础功能都用不了。 tunk 的 成本主要分两块，一块是算利租用费，一块是模型调用费，两者加起来就是你每个月最大的支出。先讲 tonks 算利租用，轻量算利，适合偶尔玩玩，每个月大概五十到一百五十元。标准算利，适合每天用几小时处理日常任务，每个月一百五十到三百元， 高配算利二十四小时挂机，批量任务多开自动化，每个月三百到八百元，算利越贵，小龙虾跑得越顺，处理速度越快，不容易崩。 普通人最常见的是中档，每月两百元左右，这是稳定运行的底线。再讲模型费用，这是 tonk 里最烧钱的部分。小龙虾自己不会思考，必须调用大模型，而模型是按次数收费的，行话叫 token。 你输入的文字，小龙虾输出的内容，思考过程，调用工具、循环任务，全部都要花钱。国产模型便宜，输入几分钱，输出几毛钱，轻度使用，一个月五十到一百五十元，足够国际模型贵。 gpt、 cloud 这些，输入几块，输出十几块，稍微用的多一点，一个月三百到八百元很正常。 最可怕的是，小龙虾是自动运行的，有时候会进入死循环，疯狂调用模型，有人一个月花掉几千块，就是这么来的。 我给你算一笔最真实的普通人养虾账，不夸张，不缩水，不忽悠，入门尝鲜。硬件八百元， tonk 算利一百元，模型五十元，电费一百五十元，首月大概一千一百元，之后每个月固定三百元左右。 这个档次只能简单玩玩，功能有限，稍微复杂一点就跑不动。正常使用。硬件两千元， tonk 算利两百元，模型两百元，电费一百五十元，首月两千五百五十元，之后每个月五百五十元。 这是大多数人能稳定用起来的成本，也是最真实的消费水平。如果你想二十四小时挂机，重度自动化，硬件三千到五千元， tonk 算力五百元，模型五百到一千元，电费两百到三百元，首月直接五六千，之后每个月一千到两千元，普通人根本扛不住。 比成本更可怕的是隐形消费和坑。首先，代装费，很多人不会装，网上找人装收费五十到一千元不等，其实官方教程完全免费，纯纯智商税。其次，插件费，有人卖各种付费插件，脚本模板几十到几百块，其实大部分功能免费版都能实现。 第三，调试费，遇到问题不会解决，找人远程调试，一次几百块，养下半年，调试费比硬件还贵。第四，损耗费，电脑二十四小时，高负荷寿命大幅缩短，硬盘、电源、主板更容易坏，坏了就要换，又是一笔钱。 这些钱看不见摸不着，但最后加起来比明面成本高得多，还有技术门槛和安全风险，这也是成本的一部分。 小龙虾不是一键安装，要懂命令行，网络设置、权限配置、 api 对 接、模型调试，小白跟着教程都容易装崩，装好了动不动掉线卡顿，报错任务失败，你不会修，就只能一直花钱找人弄。 更危险的是安全问题，小龙虾要最高系统权限，一旦装到盗版带后门的版本，你的电脑会被控制，账号、密码、照片、文件全部泄露，甚至被当成肉鸡用来做违法的事儿。 这种风险看不见，但一旦发生，损失无法估量。网上有太多普通人跟风养虾，最后后悔的例子。有人花两千买主机，每月花六百多，结果发现自己只是用来写点文案，免费 ai 完全够用。 有人以为 tonk 算力不要钱，用了半个月账单三百多，吓得直接卸载。有人不会配置模型，疯狂透费，一个月花掉一千八百，自己都不知道钱花在哪儿。 还有人电脑二十四小时开着，电费、硬件损耗、模型费用加起来一年花掉五六千。最后只用了最基础的功能，性价比低到离谱。讲到底， open cut 小 龙虾根本不是给普通人准备的工具， 它是给技术爱好者、程序员、搞自动化工作室、有专业需求的人用的。普通人的需求，无非是写文案、查资料、处理表格、简单办公。这些免费 ai 免费工具，完全能满足，不用花一分钱，不用懂技术，不用担风险，打开就能用。 而小龙虾的优势是深度自动化，批量处理复杂任务，多系统联动。这些功能，百分之九十九的人一辈子都用不到。为了用不上的功能，花几千块硬件，每个月几百块算力，承担安全风险，完全不值。最后给所有人一句最实在的忠告， 不要被免费、自动化、黑科技这些词忽悠。养虾的真实成本，普通人首月两千起步，之后每月三百到八百元，还要懂技术，会调试，能扛风险。如果你只是普通上班族、学生、宝妈、自媒体新手，别碰，真的别碰， 免费的工具足够你用，省钱省心、安全、不用折腾。只有当你真的有重度自动化需求，懂技术、能承担长期开销，再考虑养虾科技的本质是方便人，不是给人增加负担，花钱买麻烦。很多时候，最适合自己的不是最酷、最火、最黑科技的， 而是最简单、最便宜、最不用操心的 openclaw 小 龙虾很好，但它不属于大多数人。算清成本，认清需求，不跟风、不冲动、不被割韭菜才是最聪明的选择。

哈喽，大家好，给大家说一个很酷的项目，现在掀起了 open call 热潮，人人都开始养龙虾了，大家忙着部署钓餐装技能，把龙虾喂的越来越能干，却不知道他吃了多少蒜力，跑了多少任务，耗了多少偷啃稳不稳定？安不安全？养虾只靠感觉，不看数据，越养越慌。 所以我直接用开源项目飞鱼低代码平台拨拽出一个 open call 指标，监控可式化大屏。飞鱼低代码以拖拽式开发、零代码门槛为核心，用拖拽重构，可式化，可快速搭建，媲美专业级的 open call 可式化大屏，无缝对接 open call 数据源， h t t p m c c 一 键连通， 丰富组件库，完美适配。从仪表盘到环形图，所有指标一目了然。下面让我们看下这个 open call 展示了哪些指标。 左侧是 opencall 的 核心运行状态，可以实时看到运行状态、运行时常延迟以及当前并发述顶部六个数据卡片是 opencall 的 全局运行概览，可以看到今日总用量、剩余总配额、实时速率、在线实力活跃情况、今日任务完成以及成功率、平均响应时间等核心指标。 我们也可以看到 token 的 消耗指标，比如当前 token 消耗的健康度、 token 消耗用量占比、总配额消耗情况以及平均每个实力消耗 token 量。实时查看最关心的 token 消耗情况。 下面是大模型用量分布，比如主要使用的模型有哪些，可以后面优化模型使用。接下来是 open call 的 关键告警，可以很清晰地看到智能体连接情况、节点是否故障以及 token 消耗异常等。 左边是 openclaw 实力的运作情况，可以看到哪些实力在线、忙律、离线等情况，可以帮助我们分析资源分配情况。 左中的指标是绘画用量排行，可以很清晰地看到每个绘画任务的资源消耗与执行状态，任务消耗了 token 情况和是否执行成功失败的，可以作为重点关注的对象。 中间的是 open core 实力的三 d 展示，可以清楚地看到每个 ip 实力的龙虾状态，龙虾是不是在干活还是在休息，还是离线等，以及实时查看每个实力的实时健康状态，消息等待时长，消息处理量多少和任务处理的正确率等重点指标，这些是我们这个 open core 的 核心指标。 这就是飞鱼低代码为 open core 打造的可式化中书，每一个数字，每一条曲线，都在诉说着 ai 智能体的运行脉搏。 选择飞鱼，拥抱开源，用拖拽让复杂的技术变得简单，用可视化让每一个数据都火起来。今天的分享就到这里，感谢大家的观看，记得点赞、关注、收藏，后面会给大家带来更好的教程。