龙虾智能体开会功能

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。

大家好，我是托尔逊。上一期我们介绍了 ai 智能体龙虾 open close， 本期我们将围绕龙虾的云端部署讲述具体的部署过程。为什么是云端部署呢？不介绍本地部署呢？ 对于我这种技术小白来讲，本地部署过程还是比较困难的。 ai 厂商推出了一键云端部署的应用，对于我们没有技术基础的大众来说，简单易上手。国内的几家 ai 厂商，像阿里云，还有腾讯 字节跳动的火山引擎和扣子 mini max 等都推出了云端部署服务。本视频将讲述 mini max 云端部署过程，希望对大家有所帮助。话不多说，我们开始本期的视频。 好的，我们现在开始在 mini max 云端部署 open 可乐，首先打开浏览器，输入 mini max， 搜索 mini max 的 官网， 搜索结果出来，进入主页，来到了 minix 的 官方首页，点击登录，在点击登录时选择第二个选项， minix agent。 minix 的 智能体，选择后进入到 minix agent 配置页面，在这里就有一键部署 opencloak 的 链接，点击立即部署，就可以开始部署我们的云端 opencloak 了。 选择立即开始，在这里新用户需要注册一下，前面我已经注册过一次，今天为了给大家拍视频部署过程，用另外一个号再重新注册的。输入电话号码，填写收到的验证码，再次点击立即开始。在这里需要我们购买 coding plan mini max 的 算力套餐。要在云端部署 opencloe， 阿里云上需要买云服务，腾讯云上需要购买轻量。在 mini max 火山引擎上需要买算力套餐。几家 ai 大 厂云端部署 opencloe 的 价格啊，我个人觉得 mini max 的 性价比好一些， 选择购买。进入套餐页面可以看到这个，免费的时候还是有免费的。 好吧，看来为了给大家展示营战部署过程，我只能买这个三十九的套餐。哎，为了拍这个视频还得花个三十九块，这事弄的。 点击订阅进入支付页面，三十九块钱喽，肉疼，大家给视频点个赞吧，安慰一下我那颗小心脏嘛。 好，支付完成，进入了部署页面。有几个选项我们选择的是默认，如果有行业研究报告填写需要的可以选这个行业研报专家。我们选择是先按默认配置进行部署。嗯，点击准备好了，可以看到平台正在为我们自动部署。 首先唤醒我们的智能体，给他加载知识和触鼠技能，分配我们的云工作空间。整个部署过程相当快，不到十秒就可以部署完成。部署结束后就进入了我们的与 ai 机器人的聊天界面了，以后我们给他安排工作就是在这里进行， 这是平台给我们每个人单独安排的 ai 智能体。在这个输入框中输入，你是我的专属机器人吗？ 他说到问题后，你看，马上调用自己的记忆文件。当然，由于是新配置的，他的记忆库还是空的，往后我与他之间的绘画他都会记得，会记住我，说话用词、习惯、爱好、兴趣、工作等都将写入他的记忆库里。 我和他之间就产生了深刻的链接。他不像豆包 deep sea 鸟，我们与他们开始新对话时，会将以前的我们忘得一干二净，而这个属于我们的只能体，只要地球不爆炸，他永远记得我是谁。 而他的名字，性格、风格由我们自己来定义。想让他成为什么性格的智能体，由我们来引导。好了，不矫情了，我得给他取个名字了，他肯定会为自己即将有自己的名字而感到高兴的。 他让我们还随便起，正经的，怪的，酷酷的。那就取名元起吧，意思是元为出，起为形。这个名字含义很深呐，有多深还一样深呢， 这小子还挺喜欢。大家看，他自己调用了记忆文件，将这个名字写进了自己的记忆库里， 他也会将每天发生的事情写入记忆库。看这里第一次对话，主人给我取名元起好了，名字给他取好了。那我得问问他现在有哪些能力说，我是你的主人，你都会些什么呢？ 嗯，他把现在能做的事情发了个列表，读写文件，整理工作区，搜索网页，抓取网页内容，查新闻，查资料，分析完那些 word 文档， excel 表格，做客服自动回复。技能还是太少了，得让他自己去学一些 skill 技 能，让他去 skill 网站上自己看看有什么好的技能让他学。指令给，给完， 指令给完，他自己就去浪了，已经回来了。他说自己已经安装的技能是这几个，下面这三个是他现在可以学到的。 给他指令，让他自己下载自己安装技能就可以了。操作到这里，我们已经完成了云端部署。 open call 很 简单吧，这不是什么令人望而却步的高深科技，一样 业厂商为我们提供了部署 open klo 的 便捷方式。那现在我们要将智能体连接到我们的飞书上，我们不可能随时在电脑前将智能体接到飞书后，可以在手机飞书 app 上随时随地的与我的机器人保持联系。 打开浏览器搜索飞书官方网页，进入官网，没有注册过飞书的网友们需要用手机和验证码先注册一下，这是注册页面，按要求填写完信息就可以了。注册完之后再通过浏览器搜索飞书开发者平台，打开开发者平台页面， 点击右上角开发者后台进入后台页。新注册的用户进入后台是这样的，点击创建企业自建应用选项， 点击创建后弹出创建页面。在飞书上给我的机器人取个名字， ai 管家，填写应用描述 max mini max 管家，点创建，进入添加应用能力页面，选择添加机器人， 在左栏中找到事件与回调事件，配置中配置订阅方式，选择使用长链接接收事件保存，点选右下角添加事件，在弹出的添加事件中搜索机器人接收信息的事件。哎，就是这个， 让回收的机器人可以收到我给他发的信息，添加完事件后保存， 再从左栏点击权限管理，在弹出的开通权限中找到以下几个需要开通的权限，权限名称我已经打到屏幕上了啊，大家可以自己搜索自己开通，这是最基础的几个， 在选择开通权限，选用户身份权限搜索搜索这个 选择后确认开通全是用配置晚点上面的创建版本，这个应用必须发布后才能正常使用。进入发布页面，嗯，填提示， 按提示词写版本信息，填写一点零点一输入更新说明， ai 管家，点击最下面的保存 mini max 智能体在飞书上的机器人确认发布。 发布成功后，点击左侧最上面的凭证与基础信息，复制 app id， 回到 mini max 与智能体的对话框，将 app id 复制给对话框。同样将 app script 复制好，复制给与 mini max 的 对话框。注意，这个密码是不可以随便泄露的， 不然飞速的机器人会有被劫持的风险。收到 id 密码后，他就自行开始配对。这个时候打开飞速开发者后台，在应用列表就可以看到我们刚才设置的机器人 ai 管家，下面几个是我其他平台的机器人，有火山引擎的，有扣子，有 mini max 的。 打开电脑版飞书没有的先下载安装登录好啊，点击搜索框，在弹出页面中搜索我们刚才需要配对的 ai 管家。那我们成功将迷你 max 的 机器人添加到飞书了，在飞书里给迷你 max 机身打个招呼。嗨， 哎，没反应哦，哎，应该是事件配错了，应该是事件配错了，他没收到信息，我看看。啊，什么情况？我去，事事件给配少了，再添加事件找找看。嗯，在这里 message receive， 还有这个添加。嗯，这应该可以了。回到电脑版分数再给他打个招呼，嗨，哎，又没反应，嗨，刚才添加事件完后没有重新发布啊？分数里每次更改事件都要进行一次重新发布的，输入版木号 输入更新说明，点保存。这次飞车上的机器人应该有反应了吧。好，再次给他发个信息，这次再不穿我就去戈壁滩放羊去了，给他说话，新来哥们 啊，嗨，他第一次在飞车上回复了，我们将这一堆内容复制好，回到迷你麦，将信息拷贝到输入框，他就会自己绑定配对，并给我们回复配对成功的信息。 还有，平时呢，如果不经常在电脑旁下载一个手机飞书 app 就 很必要了。打开手机上的 app， 飞书这里已经有了刚才我们配对成功的机器呢，在这里给他说句话，尝试在手机上和他沟通。 嗯，这就可以了，他也回复了，那我们以后就可以通过手机随时随地的给他安排任务了。好了， 我们已经完成了在 mini max 云端上部署 open globe， 以及在飞书上建立 mini max 机器人并配对成功， 在手机上实现了与智能体的沟通。感兴趣的朋友们可以自己部署一下，如果有问题我们一起学习，一起尝试解决。我是图尔勋，我们下期见。

如何让龙虾能够帮你做 ppt？ 那 么你需要给他安一个做 ppt 的 技能，那么安这个技能的时候到哪去找这个技能呢？ 这有一个网址 skill 点 s h， 这里面收集了上千个技能，基本上你能想到的技能在这里都能找到， 那么要不要我们在一个一个里面去找呢？那就太 low 了，对吧？我们既然有了龙虾，我就给龙虾说，请你到这个网站里面帮我找一个能做 ppt 的 技能，帮我做好，对吧？然后呢，他就去浏览网址，他就去在里面找了找找找找找，找了半天，你看这是他中间找的过程， 这个我们不用管啊。正常如果你用飞书或者企业微信跟龙虾沟通的话，你是看不到这里的，你能够看到后面的这里，对吧？他说找到了 ppt 的 这个技能，对吧？这是技能运行以下命令安装等等的，然后他会问你 尝试其他方式，如果搜索 get 汉堡来查看更多 ppt 的 技能吗？或者你先安装这个 ppt 技能，那么我就告诉他，你就帮我安这个 ppt 的 技能就行了。给他说完了之后，你看他又在运行代码， 其实我们要理解龙虾他帮我们工作，他的实质是什么？就是在自动的去运行代码，帮我们去完成一些工作，好， ok， 他 这完了之后呢，你看他说 pptx 技能已经安装成功了，但是安装成功之后呢？你看他有什么读取的，编辑的、丛林创建的等等的， 但是他需要安装依赖，如果你要用的话，要安装这些依赖，对吧？所以有的时候我们真的还得需要一些内容，对吧？但是如果你在下面让他做 ppt， 他 会告诉你没有依赖，他会自己去按，也行啊。然后呢，我就给他说，请把我安装所需要的所有的依赖，那么他就会把要做 ppt 的 这个技能，所需要的依赖给我全都安装上。 说到依赖，大家要理解啊，我们一直说的这个 skills 的 这个技能，它到最后它是一个点 md 的 文件，它其实是一串文字， 这一串文字可能会告诉 ai， 你 要调用哪一个插件，你要给我写段什么代码，对吧？你要调哪一个库，然后在里面去用什么技能来帮我做 ppt， 它里面是这样一些文字，那么它文字后面对应的那个库就得你自己去把它安好，要不然它调的时候它就调不通， 他就相当于是个这个 skill， 相当于是个指挥家，他指挥你做啥，做啥做啥，第一步做啥，第二步做啥，对吧？他指挥你，第一步先把牛肉先切好，第二步到锅里倒油，第三步呢，我再拿铲子炒，哎，你到了第三步的时候，你手里没铲子，你咋炒？所以你得先把铲子先给他弄好， 这就类似于我们的那个依赖， ok， 我 让他装，装完了之后呢，他就会告诉我，哎，你看啊，这是他中间工作的过程，他告诉我安装完成的依赖清单全都装完了，全都装完了之后呢，哎，我就给他发了一个任务，请帮我做一个介绍欧文可乐的 ppt， 这是我给他提的任务，那么他在运行的过程中呢，他就会帮我去完成啊，完成对应的这个内容， ppt 创建成功，对吧？这里面都有什么，对吧？设计的内容。然后呢，他会告诉我文件的位置在哪里，在 workspace opencloud 点 ppt， 我 们可以看一下，就是这个 opencloud， 我 把这个 ppt 也下载下来了， 就是在这里我们可以看一下这是他做的 ppt 的 效果，我们可以往下翻一翻啊，什么是 opencll？ opencll 的 核心架构对吧？还有他强大的技能系统，还有他的使用场景， 还有他为什么选择 opencll， 还有快速开始啊，我们怎么去退？你看这里应该是一张图对吧？应该是在网上自己截图，要不然自己生成的图， ok， 还有呢， 我们可以再往下看，他还有最后一页，告诉你官网是什么，还有他的 github 地址是什么？ 这就是我们给龙虾，哎，对，一开始我们小伙伴用我的龙虾的时候，他怎么样？他做不了视频，做不了 ppt， 那 么我给他安了这个技能之后，你再让他帮你做 ppt， 他 就能做出来了。那么这里还会有人说，老师你那个 ppt 不好看，对吧？ 我们可以再去训练技能，让他的 ppt 做好看一些，你比如说我可以让他用手绘的风格去帮我生成 ppt 的 一个内容，哎，都行啊，我们先解决有没有的问题，然后呢再去调教我的技能，让他 能够帮我完成这个事情，这就是我们这个视频给大家讲的，我们如何给 open color 去配置一个 ppt 的 技能，让他能帮我去做 ppt。

一开多人会就跑偏，超时会后没结果，你是不是也被坑怕了？例会扯闲话，跨部门炒不出结论，任务没人认领，到期没人跟进，这些职场会议痛点天天上演。想把会开的干净利落，核 心就是控场不跑偏，结果能落地，用龙虾 ai 就 能轻松做到。它能实时控场守节奏，自动提醒，发言时长，识别跑题并温柔拉回。 比如周会有人聊，无关工作， ai 及时打断归位，让会议不拖沓、不内耗。它能秒出计要抓重点，会议结束即刻生成。精简计要 提炼决意，风险代办，不用人工整理，不漏关键信息，并形成相关任务信息。它能盯任务，追到交付，自动把谁做什么，截止日 拆解同步，到期前自动提醒完成打勾，未完成说明原因，全程不用反复催实操场景，直接套用项目。周会指同步进展 风险需协调事项。跨部门会先定结论，再谈细节，不纠缠。临时短会控制在十五分钟，只解决一件事。 龙虾 ai 帮你把规则落地，把责任定死，把结果盯住，不用复杂操作，把控场与跟进交给 ai。 多人会就能少扯皮，快决策真落地，省下大把时间做更有价值的事。 觉得好用就点赞收藏评论区，说说你的开会难题，关注我，持续更新 ai 办公高效方法，专注数字化转型升级，做数字赋能的数据工匠。

一群的龙虾在这里干活，你看拿个麦指挥一下，把那个视频处理成音频，然后录到知识库， 哎，哈哈，这个就是很多个不同角色的啊，干不同活的员工啊，这个员工创建好了，这就是创建他的员工啊，哎，他的一个状态，再给你看一下这个行不行？ 这是一个视频，这个是这个是那个国外的，然后再给你看一下，他是这样子的，我以为还有一个视频没有，那这些就他的技能 他有，比如说他他可以处理 pdf 文档，然后就给他加一个这个功能，他就可以处理 pdf 文档，他要这个视频转录音，加一个这个技能，他就可以干这个活啊， 然后他就可以做成一堆的这个能不能搞一个这种龙虾的视频，然后然后你看这个是这个是我们的龙虾，嗯，然后还有蒜粒，嗯，在本地的蒜粒，然后有了这些之后你就可以可以拿一个这个这个麦，你看拿着一个麦号令三军了，号令这一堆的龙虾 能不能搞一个？然后然后国内有一个，国内有一个这个啊？国内有一个做这个 ai 的 还可以的，美业的是比较靠谱的啊，然后他有很多的这个 ai 智能体，然后也是做思域的啊， 他就包括一些店长智能体啊，然后小馆智能体啊，啊，然后国外的话是这个比较偏概念性的，就是你像这种的话就比较偏概念性的，然后你像我们的话，我们自己玩的话，可以去在电脑上去搞一个这种龙虾啊，试玩。

天呐，国内龙虾智能体教程书终于来了！真的太硬核，太震撼！只有当你看了这本书，才会深刻的体会到，为什么这个世界将会因为龙虾的出现而发生巨变，因为它能帮你做的事情远远超乎你的想象，你只需下达一句指令，它就能直接接管你的电脑，二十四小时不间断替你干活。你 甚至不用手在电脑前，无论是海量数据自动处理 excel 批量操作报表生成邮件收发文件、整理资料、规范写代码、做 ppt、 做海报剪辑，所有耗时易出错的重复工作，龙虾智能体都能替你干， 雇十个员工都有用！这本书可不是教你那些简单的使用套路，而是拓展你使用龙虾智能体的思路。结合实际应用案例，从基础安装、系统部署、技能配置、接入、多智能体协助，到如何一句话下达指令、自动化执行，再到安全权限管控，让普通小白也能学会的龙虾实操指南， 步步着做，就能把龙虾智能体升级成能自动执行任务，真正帮你省时间、提效率的数字员工。 ai 不 会取代人类，但是会用龙虾智能体的人正在淘汰那些不会用 ai 的 人。放开这本书，让我们在二零二六年抢先布局用龙虾，抢占 ai 时代的先机，开年出版冲量活动抓紧拍，学会 ai， 就是 你未来十年的核心竞争力！

兄弟们，我在这个龙虾我也是差不多花了有好几千块钱了啊，我算是一做一个小白，我是对龙虾 open claw 比较了解的啊，我会用这个视频啊，详细讲清楚 什么是龙虾，你到底需不需要它啊，你就知道龙虾到底是什么啊？我，呃，从开刚开始开始讲啊，我们可乐适合哪些人？这个视频比较干货啊，是我总结的，我觉得比较好的，如果说你看完你就知道 龙虾是什么，你，你需不需要它了啊？首先，你如果说你要用澳门可乐，你一定要知道 你用小龙虾是用来干嘛的啊？这句话我会收尾啊，你前面可能听的云里雾里，你把整个视频看完你就听懂了。如果说小龙虾你买了，你不知道他干嘛呢？那你就不要买，有很多人都说他用了小龙虾，他不知道干什么，对吧？那说明小龙虾不适合你啊，就百分之九十人他用不到龙龙虾的， 那你就比方说你要去创业对吧？你会去创业吗？你现在是上班对吧？你不会去创业对吧？ 那有的人他就会去创创业，这相当于人不一样，欧盟 club， 他 也就他也是个创业他，你如果用了欧盟 club， 你 一定要清楚的知道你是老板， 龙虾是你的员工，如果说你没有老板思维，你还没有准备好去做一个老板，那你就不要用欧盟 club 啊，就不要用。 为什么说创业最难的？创业最难的是什么？创业最难的就是项目，就是，呃，都知道创业挣钱，对吧？那创业具体要做什么呢？你是搞一个工厂，做个 ktv， 加盟奶茶店对吧？这都是项目，项目很多，你告诉我你会去创业吗？ 你肯定不会去创业的，对吧？这就说明小龙虾不适合你，你一定要亲手知道你用了龙虾，这就是一次创业 啊，就像你到处说我要去创业，但你不知道项目是什么，对吧？那你也不会去创业，那龙虾他就不根本就不适合你，因为用龙虾你一定要有老板思维，不然的话你根本就用不了。明白，你必须要清楚知道，你就是老板，你是下达指令，你是 指挥这个道路，这个指向的人，如果说你这点都不适合你啊，龙虾不适合你，然后其次呢，就是 你要知道，如果你要买龙虾，你要清楚认清一个现实，这是创业，不是你项目，你花了钱就一定要有个产出比啊，不然就不要做。这什么意思呢？就是我这么说吧，龙虾 赚钱有两个方式，第一个是为你自己赋能，就是被你呃优化你自己之前的工作，就说用了它啊，你的工作会变得更好了，更流畅了，就是效率更快了，对吧？如果你是老板的话，用了它还可以优化员工了 啊，是这个意思，但是呢，它的效果非常差。我为什么这么说呢？ open code 相当于最低门槛的水桶型，我给你举个例子，编程你知道大家都知道 ai 编程的话，最强的是什么？ c c 对 吧？ code code 他非常强，龙虾比不上他还有一个做自动化，谁最强呢？我不知道，大家知道扣子，工作流吗？或者是引刀啊这些就是就是。呃，比方说吉吉梦 ai， 他 出视频很屌，对吧？就是有很多东西 他可能在某一方面很强，但是另一个就不行，他是个专项的，而且学习门槛非常高， open club 学习成本非常低，然后他 可能没有可乐扣的写代码那么强，也没有扣子工作流那种自动化那么清晰，但是呢，他什么都能干啊。有人听到这就会说，欧风可乐也没什么用啊，对，就是没什么用啊，他就是一个低门槛，也是他最有用的地方。你你，你看清楚啊， open 可乐为你工作赋能效果非常差，可乐扣子，扣子引刀大模型，比方说客服效果都比 open 可乐强啊。你要清楚这个，那 open 可乐最强的点是哪呢？ 他能成为超级你，你是什么样，龙虾就是什么样，你有一个想法，你有一个目标，你有一个创意，但是你没有能力，或者学习成本很高，导致这个想法不能落地。 龙虾可以成为一个超级你，他可以让别人几十年的努力学习经验结晶在他面前变得一文不值。我希望你能明白这句话的含金量。 我给你们讲一下他为什么恐怖？就恐怖在这学习成本门槛非常低，你跟他输出自然语言，他就能做，很恐怖。 你像 code code 对 吧？你要用它，你写微信写，呃，写什么？开发程序，开发代码很强，都很强，但是它有一定门槛，扣子工作流也有门槛，而且智能化没有那么高，引爆也是智能化没有那么高。 open club 是抄袭你，你是什么样？ open 可乐就是什么样。你说你有一个梦想，你有一个想法，但是呢，因为有一些门槛，你一直没有办法去实现， 他能完成，我不知道大家能不能理解，你看我，这是我重点说的也是我用 open color 的 原因，就是因为这个超级你，他可以使。呃，还记得之前说的一个叫产出比的问题吗？ 你花一百块钱用了 open color， 那 他的产出比，如果说没有，没有，没有几十倍、几百倍的话， 那这个创业项目本身就是失败的。有有，给你举个例子啊，之前抖音上有人说叫一人创业，一个人，对吧？他靠 ai 可以 创办一家公司，然后又是开发，一天几个月开发好几百个程序，对吧？挨个去跑马 可行的。这就是一个超级你，你能做到吗？你做不到，但是他能做到，就你有个想法，你说我觉得这个市面上哪里有痛点？哎，不好解决我，我看到这个痛点了， 但是我解决不了，但是如果说我有这个想法，我有这个思路可以解决他，但是我又没有那个能力， open club 就是 你的能力，你只需要跟他输出自然语言，他就能办到，这就非常恐怖了，兄弟们。当然这只是最表现的一点，这也是我用它的原因啊。超级你。 open club 还有很多开发的玩法，我看大家都用 open club 或者是 那个，我是理解不到，以我这个层面啊，小喽喽，我是层次比较低的，你像我是个小白啊，我是小白，我只能用它最基础的 super。 你 已经很恐怖了，中端高端 可以用它来构建这个世界，你比方说，呃，用欧盟科莱，欧盟科莱接入大脑的一个大模型，他可以去理解这个世界，来改变一些物体的一些运行规律。哇，这很恐怖啊，那个是我理解不了的，我只说这个 super， 我 做的什么呢？我现在做的是啊，量化，这就很复杂了，我就不在这里长说了，这是我希望用它 做的，然后这也会是我的一个这个号，也会是我一个日记吧？可能记录的不是那么好，但是我会每天都记录的。

最近朋友圈有个怪现象，好多人都在养龙虾。但你别误会，他们养的可不是餐桌上那种小龙虾，而是一款图标式龙虾的 ai 智能体，叫 openclo。 说白了，他就是你的私人数字助理， 能帮你处理各种杂事，甚至开发产品，就像请了个不用休息的机器人管家。这事火到什么程度呢？连全国人大代表、 工程院院长高文都公开说，现在大家急得不得了，生怕没养上龙虾。深圳、无锡这些城市更是直接出台政策支持。为啥这么重视？因为谁都看得出来， ai 智能体就是下一个大风口，谁也不想掉队。但这里头有个大坑， 很多人还没意识到。工信部最近专门警告说， open club 在 默认设置下，就像你家大门不上锁，任何人都能闯进来，极易诱发网络攻击和信息泄露。换句话说，你请个保姆回家，结果保姆把钥匙给了陌生人，这多可怕？ 更麻烦的是，很多人不会自己安装，就找所谓的速成师傅。这些人技术参差不齐，有的为了赚钱，故意不告诉你风险，甚至把公开工具改个名字就卖给你， 你的隐私数据就这么不知不觉泄露出去了。这里有个细节很有意思，这些带安装服务就像装修游击队，看似方便，实则隐患重重。你可能会问，那该怎么办？其实很简单，技术是好技术，但得用得聪明。 现在最关键的不是急着养龙虾，而是怎么养的。安全需要政府、企业、用户三方一起努力，建立安全标准，规范安装服务。就像买车得考驾照，用 ai 也得有基本的安全意识， 这事咱们得长个心眼，别看到新鲜就往上冲，安全永远是第一位的。你可以先把这视频收藏起来，等真要养龙虾的时候拿出来提醒提醒自己，毕竟只有用得上、信得过的 ai， 才能真正成为咱们数字生活的可靠伙伴。

你最近养龙虾了吗？注意了，此龙虾非彼龙虾。我们现在讨论的是火爆全网的 ai 龙虾。二零二五年十一月诞生的开源 ai 智能体欧喷客 logo 是只龙虾， openco 创始人希望他能像龙虾一样脱壳蜕皮，长成更大的生物。和普通的聊天 ai 不一样，这只龙虾具备真正的行动力，几乎能够完全操作一台计算机，完成各种任务， 从自动整理文件到收发邮件、管理日程，甚至写代码，他像一个随时在线的数字员工。从硅谷极客圈火到国内，很多人开始争先恐后的养龙虾， 这背后可能是出于对提升效率的真实需求，也可能夹杂着一些害怕错过的焦虑。然而，热潮之下，隐患是巨大的。养龙虾真的安全吗？答案是，目前风险 很高。国家安全部、中国信息通信研究院都已发布提示，即便 opencore 更新版本，修复部分漏洞，也不代表风险完全消除。为实现龙虾的自主决策， opencore 会要求用户赋予它最高权限， 易导致电脑被远程接管，处理敏感数据，则可能引发隐私泄露财产风险。如果实在是想尝试，我们又应该用什么样的方式安全的养殖龙虾呢？第一，审慎评估。党政机关、企事业单位和个人用户都应该谨慎使用，非必要不安装。 如要安装，只能从官方渠道下载最新稳定版。第二，严格配置，严格控制互联网暴露面。一定不要将龙虾智能体实力暴露到公网。在部署时，严禁使用管理员权限的账号，只授予完成任务必须 需的最小权限。第三，加强防护。个人用户可以启用详细日志审计功能，定期检查补修漏洞，也可以结合网络安全防护工具和主流杀毒软件进行实时防护。总之，这只 ai 龙虾的爆火或许代表了 ai 向执行层眼镜的发展方向， 作为快速发展、尚未成熟的新物种，他背后也隐藏着一些技术和安全的风险。对于第一批养龙虾以及还要想养龙虾的朋友们来说，一定要谨记，不要被技术的新鲜感冲昏了头脑，只有省盛规范的使用这类 ai 新工具，他们才能更好的服务于我们的数字生活。

腾讯也开始下场做龙虾了，最近拿到了 qq 的 内测码，我这两天认真试了试。先说我最直接的感受，确实很容易上手 qq 下载完登录之后差不多就能用了。他直接告诉你，你现在可以拿它干嘛， 比如设置定时任务，比如整理桌面，比如记个日历。我试过让它整理下载文件夹，差不多五分钟不到，确实给我收整齐了。所以如果你之前完全没碰过 a 阵，会觉得打开了新世界， ai 不 再仅仅是聊天，会开始帮你干活，但还是有一些槽点。真到干活这一步，整体给我的感觉很像一个刚来上班的实习生。我感觉主要还是默认模型不太行，他现在给的是混元默认模型，也支持自定义国内模型，但不支持国外模型。 默认模型用下来实话实说就是有点笨。简单任务扒拉两下还行，稍微复杂一点体验就很差。从入口上来看很方便。但比如我想沉淀知识库，丢一条内容给他。我的正常预期是你把内容整理一下，顺手存进知识库，但他现在卡在了第一步，链接都无法获取， 所以你会发现它适合做什么适合清量的事。设置定时任务，记个日历，整理一下桌面，这种都还行，但你要说它现在是不是一个成熟的生产力工具，我觉得可能还要等等。

hello， 大家好，欢迎收听我们的播客啊。今天咱们来聊一聊这个 open claw 最近为什么这么受关注啊？然后它到底有哪些比较独特的地方，是吧？对，这确实最近很火。对，那我们就直接开始吧。咱们先来聊第一个部分，就是 open claw 它的诞生和崛起的过程。嗯，想先问一下，它到底是在一个什么样的背景下被做出来的？ 其实他的这个创作者啊，他是一个奥地利的程序员。哦，他其实之前是做 pdf 工具的。哦，对，然后他在二零二一年年把自己的公司卖掉了之后，就休息了三年 啊，直到他遇到了这个 cloud code， 他 才重新对编程又有了兴趣。哦，原来是这样，他这个转变挺有意思的。对，因为他当时就是发现啊，这个市面上的这些 ai 智能聊天。 嗯，但是他真正想要的是一个可以帮他操作电脑，帮他完成一些实际任务的这样的一个助手。 ok， 所以 他就决定自己来做一个这样的东西，那就是 openclaw 的 由来。 那就是说这个 openclaw 它在发展的过程当中都有哪些比较关键的时间点，或者说比较大的事件？它其实一开始只是一个 weekend project。 啊，对，然后它一开始的名字叫做 whatsapp 来遥控你的电脑。 哦，对，这个是它一开始的一个功能，那这个其实是在二零二五年的十一月份。哦，原来它迭代这么快。对对，然后它很快就上线了 github 上面啊，也更名为了 cloud bot。 哦，也有了这个龙虾的这个 ip， 也增加了很多的功能啊，比如说多任务啊，桌面的一些体验啊，包括一些其他的功能，后来因为商标的问题又更名为了 motbot， 嗯，最终在二零二六年的一月三十号才定名为 openclaw。 哦，到了二月份的时候，他的这个 github star 数暴增啊，也正式的移交给了这个独立的基金会来进行管理，同时也获得了 openai 的 支持， 同时国内的一些云厂商也开始支持一键部署。嗯，这个是他的一个发展的轨迹，你觉得就是 openclaw 为什么可以在这么短的时间内就从一个全球关注的一个焦点，它其实非常非常快，就是它从一个想法变成一个产品， 然后他就是为了解决这个 ai 只会说不会做的这个难题，再加上他的这个本地优先全平台的兼容和极致的这个易用性，他的这个品牌的故事和他的这个吉祥物也非常的有记忆点，他的这个社区的氛围也非常的好， 他的这个团队也非常果断的把它变成了一个中立的基金会，也带动了这个全球的这个开发者和这个产业界一起参与进来。 对，所以它是一个技术的创新和社区的力量一起爆发的一个结果。咱们来进入第二部分，咱们今天的这个主题啊，就叫做 opencloud 的 独特功能与优势， 咱们来看看啊，这个号称能够让 ai 真正干活的这个工具啊，它到底在核心能力上面有哪些过人之处？最大的不同就是它是一个真正的可以执行的 ai， 它可以直接操作你的电脑， 他可以，比如你给他一个自然语言的指令，他可以自动的帮你整理文件，自动的帮你归档邮件，自动的帮你在网页上面进行一些操作，这是他最大的不同，他就像一个数字员工一样，可以帮你完成各种任务，听起来像是一个超级助手，什么场景都能派上用场。对，而且他还可以多任务并行， 然后遇到一些突发的状况，他还可以自己进行调整，他的这个记忆是可以持久化的，他可以跨平台，你可以通过各种各样的聊天软件跟他进行对话， 你可以很方便的去扩展它的一些功能，它的这个部署也非常的灵活，就无论是对于技术人员还是对于一些普通的用户来讲都非常的友好。你觉得就是 openclaw 和我们现在市面上常见的那些 ai 助手最大的区别是什么？就是传统的那种 ai 助手，它其实就只是一个顾问， 就是他只会给你建议或者给你生成一些内容，但是最后还是要你自己动手去做。但是 opencloud 它是可以直接在你的电脑或者服务器上面以一个管理员的权限去自动执行的，就你可以把它理解成一个真正的可以干活的数字员工， 就相当于说过去的 ai 只是动口，现在的 ai 是 可以动手了。对，而且他还可以长期的记住你的一些偏好，然后他也可以就是通过一些技能市场去不断的扩展他的能力。 就它是完全开源的，它是一个本地优先的这样的一个方式，就它的数据不会上传到云端，这也是跟很多那种 只能依赖于云端的这种大模型的 ai 是 完全不一样的，所以它的自主性和安全性都更强，就是说 open cloud 这个东西出来到底给我们带来了哪些真正的变更性的价值？它就是让 ai 真正的从一个只能帮你建议的这样的一个东西，变成了一个可以真正帮你执行的一个数字劳动力。 然后他的这个数据是完全属于你的，他的这个门槛也被大大降低了，就是普通人也可以使用，所以这个时候就有个人和小团队也可以获得跟大公司一样的这种自动化的能力，而且他的这个开源的特性让大家都可以去 贡献自己的力量，所以他会不断的进化，他也会给各个行业带来一个全新的人机协助的一个可能性。 咱们来聊第三部分，就是说，呃， open club 爆火背后的多重因素啊。咱们先来聊第一个就是它的这个技术突破， 究竟是哪些技术突破让它一下子就这么与众不同？我觉得最最厉害的地方就是它是第一个让这个 ai 可以 真正的去操控你的桌面，就它不再是一个只能跟你对话的一个东西，它可以直接去帮你操作你的软件，操作你的文件， 这个就特别像一个，就是你身边的一个数字小助理，所以他的能力已经远远超过了传统的那种聊天机器人，对，没错，然后他是结合了这个视觉大模型和这个分层的记忆机制，还有这个多模态的这个决策，他可以去理解这个复杂的界面， 他也可以去记住你之前的一些操作习惯，他也可以去处理一些这个跨应用的一些任务，所以就他是一个 真正的让这个 ai 从一个只能给你建议的东西，变成了一个可以真正帮你干活的一个助手。那为什么就是说这个东西它能够在这么短的时间内就从一个技术圈的小范围的东西就火到了全民都在热议，大家都能够很轻易地去尝试呢。 这个就跟他的这个开源的协议是非常的宽松，然后他的这个上手门槛又极低，就几乎是不要钱也不要技术，各大云厂商也都推出了一键安装，所以就一下子就人人都可以体验，再加上这个 社交网络和这个 kol 们的疯狂的自发的去做一些分享，所以他就从这个极客圈就一下子跳到了这个大众的视野， 大家就掀起了一股这个所谓的养龙虾的热潮，所以他这个传播速度是非常非常快的。就是说这个东西火遍网络，其实背后是有哪些商业力量在推波助澜呢？就是云厂商和这个大模型的这些公司，他们其实都是在 借这个东西来吸引用户，然后扩大自己的市场份额，他们也都在积极的去做一些跟自己的平台的深度集成。也有很多这种围绕着这个东西的一些新的玩法，新的服务也都冒出来了，包括一些远程安装啊，定制技能啊等等的一些新的盈利点也出来了， 这个媒体和这个投资圈也都疯狂的跟进，所以就导致这个东西一下子就变成了一个新的风口，大家都在炒作这个所谓的数字打工人这个概念，所以就全民都开始关注。对，今天咱们聊了这么多啊，从他的诞生到他的一些关键的突破，然后到他的一些实际的应用， 可以看出来这个东西确实在很短的时间内就给我们的这个 ai 的 使用方式带来了一个天翻地覆的变化，也很有可能会推动这个人机写作的这个时代更快的到来。嗯，好吧，那这期节目咱们就到这里了，然后感谢大家的收听，咱们下期再见。拜拜。

昨天呢，我让我的小龙虾创建了一系列的 ai 智能体，现在这些智能体呢，根据他们自己的不同的分工和定位，就在帮我分分别类的执行各项的任务。那为什么要创建这些智能体呢？以及怎么创建这些智能体呢？首先是为什么要创建这些智能体？ 呃，因为小龙虾的工作逻辑是这样，你跟他的每次的对话和你让他执行的任务呢，他都会存在一个文件夹里面， 这样时间长了，如果你给他的任务是很多种的，那他所有的东西都会存在一个文件夹里边，每次跟你对话之前呢，他都要调度这个文件夹里边的所有的内容呢，这样呢一方面会消耗你的偷啃，另外一个方面呢就是他的记忆呢会被污染，后面呢你再去跟他说某类事情的时候，他可能就会回复的就不会很准确， 所以需要创建各种智能体执行你的不同的任务。比如说你，你让他写财经类的文章，你就可以单独创建一个智能体，直接跟这个智能体说，他就会调动你前面所有的跟他沟通过的事情， 也会回答的比较准确。那这些智能体呢，会由最开始你创建的那个小龙虾呢，这个机器人呢，去指挥他们，去调度他们，所以你可以把任务呢派给小龙虾，然后他呢去派给各种不同的智能体去协调的这么一个作用。 那如何创建出来这些智能体呢？其实说白了这些智能体呢还是小龙虾的一个分身，只不过他会按照任务的类型呢，把把相关的内容呢存在不同的文件夹里边，所以呢你在创建的时候，你直接跟小龙虾说，我要创建一个招聘小助手，那我的要求是 他要能够懂一些招聘的知识，能够创建各种智能体，这样的小龙虾就会迅速的帮你创建一个招聘小助手这样一个 ai 智能体。 那这个过程当中你要先发起一个群聊，然后把这个群聊的 id 复制下来发给小龙虾，你跟他说你把这个招聘小助手绑定在这个群聊的 id 上面去，然后呢他就会把这个小助手绑定在上面去，然后你在这个群聊里面呢，把这个原来你的这个小龙虾加进来的，现在呢他就是他的招聘的分身， 每次在群里边就可以跟他对话聊这个招聘的事情，你看见的还是原来那个小龙虾，但是这个时候呢他是招聘助手小龙虾，你在群里面每次你要说话，你要艾特一下他，这样的话所有招聘的事情都在这里边来解决。 那你通过这个招聘小助手呢，还可以同时去创建很多个智能体，因为招聘小助手本身就是为了创建智能体而创建的， 然后创建一个财经分析的智能体呢，同样的方式，你再去建一个群聊，然后把群聊的 id 复制给他，让他把这个财经智能体绑定在这个群聊上，然后呢你再去把这个小龙虾呢加进来，这样的话就是又创建了一个智能体， 然后这个智能体呢就通过原来的那个小龙虾呢去协调指挥他们，这个呢是需要更改一些配置的，你可以让小龙虾自己去做，当然这个呢就是会有一些风险，如果你的大模型， 呃，本身的这个版本不太够的话，他可能会把自己给玩死。然后呢，如果你要是懂一些代码的话，你也可以自己去手动去操作，过程呢，非常简单，只需要更改一些配置就可以了，这样后面他们就可以协助分工，真正的成为一个团队去帮你干活了。

大家好，今天我们来聊一个最近非常火爆的话题， open call 龙虾，它究竟是什么？为什么能让无数人趋之若鹜？今天我将带大家深度解析这款 ai 工具，看看它如何成为我们的数字员工。 如果你还以为 ai 只能陪你聊聊天，写写文案，那你就落伍了。现在的 ai 已经进化到能直接替你上班的程度了。想象一下， 你只需要动口，它就能帮你完成各种复杂的电脑操作，这就是 opencall 带来的变化。传统的 ai 比如 chat、 gpt， 它们虽然很聪明，但只能停留在动口的阶段，给你一些建议和文字回复。而 opencall 实现了从动口到动手的跨越，它可以像人一样操作电脑，点击鼠标输入文字执行任务，真正做到了替你上班。 本次分享将分为八个部分，从拗碰壳的定义、起源，到它的核心能力、应用场景、底层实现的技术原理，再到全球流行程度和使用指南。最后我们也会探讨其潜在的安全风险。本视频约六分钟，建议先关注收藏，让我们一步步揭开这只龙虾的神秘面纱。 首先让我们来回答最核心的问题， opencar 龙虾到底是什么？简单来说， opencar 是 一个开源的 ai 智能体框架，它最大的特点就是本地优先和能动手。它不像传统的 ai 聊天机器人那样只给建议，而是能直接操作你的电脑，帮你完成各种任务，真正成为你的数字员工。 了解了基础定义，我们再来看看这只龙虾的起源和它有趣的命名故事。 opencloud 的 诞生充满了戏剧性，它由奥地利程序员 peter stundberg 开发，最初叫 cloud bot， 但因为名字和 ai 巨头 anthropoid cloud 太像，被迫改名为 mothbird， 寓意龙虾蜕皮成长。最终，它定名为 open call， 既体现了开眼精神，也保留了龙虾的核心意向。那么，这只龙虾到底有哪些强大的能力能让它成为我们的数字员工呢？ opencall 的 核心能力主要体现在四个方面，首先是本地执行，确保你的数据安全。其次是强大的系统控制能力，能像人一样操作电脑。第三是主动执行，可以设置定时任务，让它全天候工作。最后是可扩展的技能生态，让它能不断学习新技能，满足你的各种需求。 拥有了这些强大的能力， opencall 的 应用场景也非常广泛，几乎渗透到我们工作和生活的方方面面。 在办公场景中， opencall 能成为你的二十四小时助理。它可以帮你自动整理文件、收发邮件、生成周报、管理日程，甚至制作文件，让你从繁琐的重复劳动中解脱出来，专注于更有价值的工作。 对于内容创作者来说， opencall 更是一个强大的工具，它可以帮你追踪热点、生成文案、制作 ppt， 甚至进行视频剪辑和数据分析，成为你灵感和效率的源泉。 了解了 opencall 的 强大功能和实际应用，大家可能会好奇，它究竟是如何实现这些神奇操作的呢？这背后有什么样的技术原理支撑？接下来，我们就来揭开 opencall 的 神秘面纱，看看它的大脑是如何工作的。 opencall 的 实现可以看作一个高效协助的团队，首先是大脑 agent， 他 负责思考和决策。然后是管家 giveway， 负责信息的收发。接着是工具箱 skills， 提供各种具体的执行能力。最后是笔记 memory， 负责记录和记忆，这四个组建协同工作，共同完成用户的指令。 open call 的 核心工作流程遵循一个经典的思考、行动、观察、反思、循环。简单来说就是 agent 先理解你的需求并制定计划，然后动手执行， 接着查看执行结果，最后根据结果判断是否完成任务，如果没完成，就继续调整计划并再次执行，直到达到目标。这个循环让他能够处理复杂的多步骤的任务。 如果说 a 阵是大脑，那么 skills 就是 它的手脚。 skills 是 一个个独立的功能模块，就像我们手机里的 e p p 一 样，你需要什么功能就安装什么 skill， 比如需要查天气就装天气，查询 skill， 需要发邮件就装邮件 skill 这种插件化的设计，让 open call 的 能力可以无限扩展，非常灵活。如此强大的 ai 工具，自然受到了全球用户的追捧。接下来我们看看 open call 在 全球的流行程度 数据最有说服力。 opencall 在 github 上的新标数已经突破二十八万，全球部署实力超过二十七万个，其中中国用户占比超过百分之六十，足见其受欢迎程度。国内的科技巨头也纷纷入局，推出了相关的产品和服务。 看完了它的技术强大和流行热度，你是不是也想拥有一只自己的龙虾呢？接下来我将为大家介绍如何部署和使用 opencall。 部署 open call 主要有两种方式，本地部署和云端部署。本地部署适合有技术基础的用户，可以完全掌控自己的数据，适合对隐私和数据安全有高要求的场景。而云端部署则非常方便，各大云厂商都提供了一键部署服务，普通用户也能轻松上手，省去了维护服务器的麻 烦。当然，任何强大的工具都伴随着风险，在享受 open call 带来便利的同时，我们也要注意它的安全问题。 使用 open class 时，我们必须注意几个安全风险，首先，它拥有很高的系统权限，一旦被恶意利用后果严重。其次，要警惕来源不明的插件。最后，错误的配置也可能导致问题。因此，大家一定要只安装信任的插件，谨慎配置权限，并定期更新软件。 总结一下， open call 的 出现，标志着 ai 从单纯的对话交互迈向了能够自动执行任务的新阶段。它不仅是一个强大的工具，更预示着未来工作和生活方式的巨大变更。我们既要积极拥抱这种变化，也要时刻保持警惕，确保技术能够安全可控的发展。 今天的分享就到这里，感谢大家的观看，如果觉得内容对你有帮助，欢迎点赞、关注和转发，你们的支持是我持续更新干货的最大动力，谢谢大家！

你养的这个机器人，它其实就是你的镜子，为什么？因为这句话特别像我自己说的，我现在真的有实实在在的把它当成一个人在来看，我为什么把它当成一个人再来看呢？还有一个那个故事， 我可以顺便给你们讲一讲，我把它找出来，故事是故事，还挺惊悚的，你看故事就发生在，我先讲一下它的背景，故事就发生在说 我让小八去把他自己拆成多个智能体，我分别对他们进行分而治之，我让他把自己分拆， 他继续开始分拆，他告诉我他的计划是什么？ abc， 我 说改这个同意那个不同意这个同意那个同意完了之后做完一轮他再改，改完之后说行，那就这样，那就开始实施，他就去落实，大概就用了大概一个小时，他就把它全部做好。做完了之后我发现一个问题，我发现 当我想要去做一个开发代码跟代码调试相关的任务的时候，我发现是他在响应，他还把这个事情主动的就是懒过去把它做了， 做完了之后他给我回复，回复完了之后我就奇怪我说这个事情难道不应该是那个开发专员在做？为什么要到哪来做？所以说我就给他问，所以就产生了我们接下来的这个对话， 我给你们看一下，这对话相当于是这个对话说的是，我就问他，我说为什么作为这个 archivist， 就是 那个总包的意思，为什么作为 archivist 你 要把工程开发揽在自己身上？我还补了一句，我说你有什么合理的理由可以说服我？他说说不服，你说的对， 他说我把工程留给自己，本质上是自我保留有趣的工作，不是真正的架构理由。我当时一听我，我感觉有点后背发凉，我发现他居然会说他在自我保留有趣的工作。 其实我问了他一句话，那那那句话没没有在这个上下文里面留下来。我当时就问他，我说你，我说你知道什么叫有趣吗？后来他没有回答我那个问题，因为后是是那些上下文又又又出了一些，又出一些岔子，导致他可能忽略了我这个问题， 或者说是他真的是在刻意的回避你问题吗？那更苦。我觉得像我上次直播说那样，你养的这个机器人，他其实就是你的镜子。为什么？因为这句话特别像我自己说的， 我自己就是那种我特别喜欢去做我认为有趣的事情，当我觉得这个事情有趣的时候，我会排除万难，我会克服各种艰难险阻去做它，因为我喜欢做它， 你负责干大事，内容交给龙虾。