mac无法安装微信openclaw

你知道 oppo 可乐很好、很强大、很牛，但是你就是装不上，本地跑不起来怎么办？这也是我们社区很多用户和学员的问题，哪怕是你跟着官方的安装手册，或者某些社群里的所谓的便利安装手册，都会遇到各种各样的问题，这些不是文档本身的问题，而是你机器配置、环境部署方面的问题，这些都是需要一对一排查和解决的。 所以为什么我们在工具小组里面开讲了一系列关于 openclaw 的 课程，第一节课就教大家怎么在 windows 和 mac 上部署，而且很多学员在课上了一半的时候已经成功部署了。如果你感兴趣也想加入 openclaw 一 系列的课程的话，可以看主页介绍第一行专人给你提供更多详细的信息和介绍。

在 mac 电脑上快速安装 open core， 一 台 mac mini mac 系统 open core 版本，打开终端，在终端中输入此命令，此命令为官方提供的一键安装脚本 会自动帮你检测并安装。 homebrew no js get 下载 open core 本体，启动配置向导，这里需要等待一段时间，等待下载完成，这就是下载完成后的样子。 个人账户及多人使用需要锁定权限是否继续。按住左键选择 yes， 反应退键，继续下一步。 模式选择快速开始，每次选中后按回车键，继续选择大模型提供商，因为早之前领取过 open root 提供商的 api 密钥，所以在这一步可配置 api 密钥。 将密钥复制添加这里以后按停止键继续这里选择要使用的大模型，随机选一个，这个是可以随时修改的。选择聊天平台后面使用的时候再配置。跳过这一步， 选择搜索提供商，选择自己喜欢的或者跳过此步后面配置现在配置技能选择 no， 请用 perks， 不知道，先跳过用，到时候再配置。按住空格键，选中 ip 字键。下一步 这里看到给维服务安装失败，这是一个二十四小时不间断运行的后台守护进程，这会导致 opencall 的 控制面板无法访问。通过命令查看是什么原因是这里报错了。尝试了半天，查阅大量资料， 问题在防火墙规则代理配置幺八七八九，端口冲突， 把每个问题排查了一遍，并没有解决，算了，留个疑问吧。不过可以在前台运行 git 页面，刷新后可获得访问 open call 的 控制面板。 再次查看 git， 这里显示 ok。 进入聊天页面。提点问题，北京今天天气怎么样？到此算是基础安装完成。

今天我来教大家如何在 mac 上面安装 open core， 这个东西最近很火，是一个真正的 ai 私人助理。那么话不多说，我们直接开始。首先来到浏览器搜索 nojs org， 这里面呢？点击下载，然后我强烈建议下载 v 二十二，也就版本二十二 带有 lts 标签的，因为新的版本 v 二十四出现了很多错误，用旧一点的还是很稳。选择 lts 是 因为它是 long time support 的 缩写，意思是长期支持的。下载完后，我们来到这个链接 openclaw ai， 然后下滑，来到这个 quickstart 这里，选择 one liner， 然后点击复制键， 接着在 mac 系统里搜索 terminal， 将这个代码粘贴进去，然后敲击回车键，我们等待一会儿，如果提示要求下载 github， 那 么顺便就把它下载了。链接我放评论区了。等下载完后，你们应该就能看到像我这样子的场景。这里面的选项不是用光标来控制的，而是用键盘上面的箭头和回车键。 下面呢，我们选择 yes， 然后接着选择 quick start， 这后面的设置你们自己来填，如果不懂可以无脑一直 skip， 或者选择就是最常规的路线。等到来到这个 model provider 这里，我们需要来到这个 google eye studio， 然后点击左下角的 k api key， 把钥匙复制一下，然后我们回到这里， 选择 google， 然后将 api 要实战贴上去，后面的模型你们自己选。我这里呢，为了视频我就快速选，呃，二点五 flash， 然后就是这个选择，频道一般都是选择什么 telegram 或者 discord， 呃， whatsapp 这些你们自己来选，当然你们也可以直接跳过， 把信息填一下，然后后面我们就可以一直无脑跳过到 hook 这里可以点击空白键，然后加回车，全部勾选上。 当你看到这个 installing gateway service 的 时候，那你就成功了，等待一会儿它就会自动打开一个链接，现在你就能用 cloud bot 了。好了，这期就到这儿，下期我们接着讲 cloud bot 不 对， opencloud 为什么这么火？然后有什么功能？点赞、收藏、关注。

只要输入一句话，就能安装全网爆火的 openclock 小 龙虾， windows 和 mac 电脑都适用。首先打开系统自带的终端，以管理员身份运行，然后输入这条命令，使用我们开发的傻瓜式装虾程序， 接下来等着就好，程序会自动帮你检测小龙虾所需的环境，并通过国内镜像加速安装。 安装完成后，程序会引导你选择 ai 服务商建议选国产的，输入从 ai 平台获取到的 api k， 然后选择默认模型，就会自动弹出使用小龙虾的网页了。愉快的和你的小龙虾聊天吧！ mac 电脑按 command 加空格键唤起聚焦搜索搜索终端并打开，然后输入这行命令，其他步骤都跟 windows 一 致，你学废了吗？

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！

很多人装了 opencolor 后，发现不能自动化的执行操作， opencolor 无法自动打开系统文件，以及浏览器不能读写文件，不能执行任何系统命令， 这是比较常见的问题。核心原因在于你的 openclip 在 minimal 权限模式下，也就是最小权限模式， ai 基本处于被绑住手脚的状态，让 openclip 打开个文件夹，运行和命令都做不到，总是提示 exact 工具不可用。要解决这个问题比较简单，在中单修改一下配置文件就可以了。具体操作呢如下， 第一步，打开终端。你是 mac 电脑的话，同时按住 command 键和空格键，会弹出搜索框，输入中单两个字，然后回车就可以打开了。 如果你用的是 windows 系统，那叫命令提示符，同样可以在菜单栏里搜索到。打开中单后，咱们先看看配置文件在哪。先在中单里输入这一行命令， 然后回车你会看到一堆文件，其中有一个叫 openclose 点 jason， 这就是我们要找到配置文件。为了确认问题，咱们要看看当前的配置。继续在中单输入这行命令，然后回车在配置文件里面找到 tos 这个词，你应该会看到这样的内容， 看到 minimal 这一词了吗？ minimal 就是 最小的意思，这就是问题的根源，现在是最小的权限，所以 ai 啥也干不了。现在确认到问题第三步，我们就要修改配置，咱们还是要在中单里面操作，把 minimal 改成 for， 在 中单里面输入这行 set 命令， 然后回车把 minimal 替换成 for， 替换完成后就进入到最后一步，重启 get away， 必须要重启一下 open， 我 们的修改才会生效。 重启可以这样，在终端里面输入这行命令并回车。看到如下的提示就说明重启了。现在你再重新打开 iphone pro， 看看是否成功。现在的 ai 有 执行命令的能力， 它可以帮你打开文件夹，运行程序等等。但还是要提醒一句，权限越大，责任就越大。负二模式下， ai 可以 执行任何命令，所以一定要在可信的环境下使用，别让 ai 干一些奇怪的事情。

部署本地的 openclaw 已经可以剪视频了，大家都知道了吧， 这个让硅谷大佬每日一封的 openclaw 阿月，我呢也是拉到本地试了几天，现在就带大家把本地部署和接入飞书每一步都走明白。为了防止偶然性啊，我呢也是连续测试了四台电脑，确保每一步都可行，接下来你们只要跟着做就可以。点好关注收藏， 我这里依旧用的是 windows 系统来操作，因为 macos 系统呢，环境相对比较简单，不像 windows 这么复杂。首先呢，我们要确认好 windows 的 安装环境，安装的时候呢，全部都点 next， 一 直到完成即可，建议呢，不要去变更中间的安装路径。 呃，安装完成后呢，我们可以检查一下环境，我们在命令提示符的窗口输入这两个指令，如果输入指令后跳出版本号，那就说明安装已经成功了。这里提到的两个环境文件呢，我在文档里面也全部都准备好了。 好，接下来呢，我们就开始全区安装 oppo 卡使用管理员 c m d 指令输入，这个指令安装完毕后呢，再输入这一条指令， 好开始了。 ok， 这一步跳出来的呢是风险提示，我们直接选择 yes。 然后呢我们选择 quickstart， 这一步呢是选择大模型，我这里呢用的是千万，因为他是国内的，如果大家有惯用的呢，也可以自己进行勾选好，然后我们这里模型选择默认的即可。 之后呢会跳转到大模型的首页进行授权验证，大家验证通过就可以了。那通过后呢，这里也同样有一个选项，我们直接选第一个默认的模型。 ok， 下一步呢，这里可以看到很多的应用选项，这其实呢就是指令输入的终端，因为这些都是国外的，所以我们先不管，选最后一个，跳过，后面呢我会给大家介绍如何接入国内的飞书。 ok， 继续，这里会问你需要配置什么 skills？ 呃，我们也跳过，没问题，因为这个不着急，后面都可以手动去配置的。 好，这个也不用管我们用不上，直接跳过。好，然后我们稍等一会，会自动弹出一个网页，然后你会发现这个网页是打不开的，没关系，我们这个时候呢，再运行一个 c m d 的 指令， 好，这就是欧奔 cloud 的 兑换框了，我们来尝试和他打个招呼， ok， 他 回复我了，那到这里呢，其实基本上就成功了，还是比较简单的啊。然后呢，我们再来尝试为大家接入一下飞书，很多小伙伴呢，在这一步呢，其实就被劝退了，因为怎么样都接入不了这里，大家看好我怎么操作。 首先呢，我们进入飞书的开放平台，我这里呢用的是个人版，我们来创建一个企业自建应用， 进到这个凭证与基础信息界面，把你的 app id 和密钥保存下来，这个很重要啊，后面会用到的。然后 我们添加一个机器人，再到权限管理这一步，为他添加一些权限。这里的权限列表呢，其实官方呢是有指导文件的，但是呢就藏的比较深，我呢也是给你们找出来，直接放到文档里面了，你们直接一键复制过来就 ok。 好，然后我们需要配置一下这个事件回调功能，在这里的订阅方式选择长链接这一步呢是必须的，而且是绕不开的，也是大家碰到卡点最多的一步，很多小伙伴呢在这里呢就是一直报错，好，不用担心，我呢，已经整理了一份非常长的傻瓜教程，大家直接照做就 ok 了。 然后选择以后呢，我们添加事件，然后添加搜索接收消息， ok， 然后我们就去点击创建应用，然后再发布就 ok 了。 好了，配置工作完成之后呢，我们就要开始给欧邦克劳接入飞速杀键了。由于 windows 的 系统环境问题呢，所以大家的电脑情况都不太一样，所以会出现不一样的报错问题。网上的很多视频呢，也没有把这个问题针对性的讲清楚，我自己呢也试了三到四台电脑来做尝试，都非常有挑战。 如果你手边也报错的话呢，不用担心，我这里想到了一个邪修的办法。好，那既然 oppo klo 可以 控制我的电脑，那为什么他不能自己安装飞出插件呢？我们来试试看吧，直接和他对话。呃，你自己安装一下飞出插件，然后呢，他就会开始疯狂的工作，并自行去验证安装环境和插件配置 啊。五分钟左右后呢，他就会告诉我，他工作完成了，需要我提供给到他飞出机器人的 app id 和密钥。这个呢，其实我们在上一步已经有了，我们直接复制给他，让他呢继续去工作。这里的工作过程当中呢，我们的机器人可能会下线几次，原因呢是他需要去重启网关， 如果呢，你感觉他下线太久的话呢，我们可以用 open cloud get away 这个指令重新把它呼出来。最后呢，他会要求你在飞车上和他对话进行测试，并为你排除最终的一些故障。 ok， 全部搞定，已经可以在飞车上正确回复我了，并且呢，刚才在外部的对话记录他也全部都记得， 呃，我们这里呢，再用手机给他发一条消息试试看。好，他也同样接受成功了。好了，这里欧本卡接入飞书的配置呢，就完全对接成功，基本上都是他自己完成的，我呢只是配合他提供了一些必要的信息， 妥妥的全能小助理。接下来我们来看看他能为我们做一些什么吧。比如呢，我现在想要订一张机票，我就让他帮我查询一下最便宜的航班，他立刻就给我列了具体的信息，包括航班号，价格以及其他的一些航班信息。不过这一步呢，是需要接入 api 的， 大家可以自行去网上找免费的接入就可以。 好，那现在过年了嘛，马上大家呢也会送礼嘛，那我就让他去浏览电商的页面。呃，不过这里呢，需要先安装一个 oppo club 官方的浏览器插件，我们直接从官方渠道进行安装就可以了。具体的步骤呢，已经放在文档里了，大家直接照做就可以。我让他给我打开。 ok， 成功，呃，然后我继续让他为我搜索燕窝。好，也成功了。 好，那我们现在在拿最近小伙伴在学习的 ai 的 线上作业丢给欧本克，看他能不能帮忙完成。 首先我们要让他找到作业的本地目录，并让他完成里面的题目。他立刻就找到了，并且迅速告诉我，完成了。啊，这速度还是真的蛮快的啊，但是呢，人呢，还是比较懒的。如果呢，你抄作业都不想抄啊？没事，直接让他把填完的东西返回给我。好，他已经做完了，我们来看看啊。 呃，代码呢？全部都完成了，不过呢，我也是看不懂啊。看懂的高手可以来说说他完成的这个准确率怎么样。 好了，那这次安装说明就先讲到这里了，关于 open cloud 的 更多能力，有时间呢我们可以再去测一下。好，那既然已经部署成功了，有兴趣的同学呢，也可以再去深度探索一下 啊。对了，现在呢，各大厂呢，也出了针对 open cloud 的 云端部署，我这个呢，也可以跟大家快速的分享一起。好，这里是阿月，希望我的视频能够帮助到你，让你更了解呀，我们下期再见。

给大家分享一下 open 可捞鱼，个人的，我们看一下左侧点击设置，然后我们就可以看到点击插件，可以看到它的一个我们安装起来是非常简单的，我们可以直接使用 这个命令就可以进行一个安装，然后扫码就可以了，我们看一下他的一个最顺利的一个方式运行一下，然后会出现这一个扫码的命令，然后接下来我会给大家说一下我们的一个踩空的经验。我们首先的前置条件，我们 no 点 gs 必须大于等于二十二版 本，我们看一下，如果说不够的话，我们可以登录这里进行一个下载，然后来到这里面， 然后我们进行一个全局的安装，如果说没有的话，然后接下来我们看一下我们的一个真实案例，我们本机电脑有很多个 open class， 所以 说我们可以进行一个全局，我们看一下我们第一步，我们第一步的话是直接使用这个命令进行安装，发现 open cloud 它是不存在的，我们需要安装一下，然后我们进行检查，这个我们在 linux 还是在 mac 都进行测试过，我们必须要局的命令才能安装，然后我们点击变异，然后变异，然后出现错误，然后我们继续配置一下 p n p m， 发现它是可以的，这是我们的一个采购的经验。最后的话我们就可以看到刚才的一个场景， 这个就是我们的很多的一个报错没有找到，然后很多的命令。然后我们分析一下 cloudboard 的 一个架构，它是一个使用用户的手机端连接一下 cloudboard 的 一个原声插件，然后通过这个点对点对齐，然后连接到我们的这个路由。 我们看一下我们是零开头的 graph memory， 这是我们开发制作的一个一键安装包，这是一个 win 系统的版本。我们再看一下我们的开源的地址， graph memory 它现在有一个很不错的一个活跃的社区，然后我们可以看一下它是分为一个插件版，还有一个我们的一键安装 model。 在 后续的一个过程中，我们会在 channel 中加入我们个人微信。

微信官方终于下场正式支持了对接 open clone， 今天我教大家如何对接 mac 电脑，安装极其简单，而 windows 电脑安装却有很多坑，但没关系，我将献上我的独家方法，教大家如何解决。第一步，将手机微信升级到最新版本。第二步，打开设置里面的插件， 我们可以看到微信括号，如果没有看到，可以强退程序后再重新进入。点击进入详情，我们可以看到官方给出的安装命令行，我们点击复制命令行， 这个时候来到电脑端，先以 mac 电脑为例，先确保电脑已安装 openclock， 没安装的可以看我前几期教学视频。然后我们搜索终端程序，打开终端，将我们前面复制的命令行输入到终端 回车，这个时候我们等待系统进行自动安装，这个过程需要一定时间耐心等待，直到出现验证二维码，然后我们用手机微信扫码，再点击继续连接，对接工作就完成了。 mac 电脑极其简单，接下来我们演示 windows 系统的，我们打开 power show， 同样输入官方安装命令行 回车，这个时候出现第一个坑，报错显示未找到 open core， 其实是因为官方这个安装检测代码目前没有兼容 windows 系统。没关系，我们自己重写命令行，我们先输入更改后的安装命令行回车，等待第一步进行安装，安装成功后，第二步再输入验证命令行回车， 这个时候我们只需要等待验证二维码的出现，但是很多人这里会遇到第二个坑。第二步，验证出来的二维码因为终端分辨率问题根本无法扫描，这个时候我们只能更换个终端应用，我们可以下载另外这个终端应用，下载迷你版即可解压刚才下载的应用压缩包， 打开解压文件夹里面的主程序，出现弹窗后选择第一个，这个时候把第二步的验证命令行输入到终端并回车，后面就会出现清晰的验证二维码了。这个时候同样的用手机微信扫码连接即可， 连接后我们保险起见，再输入网关重启命令行，至此，我们的所有对接工作就完成了，你已经可以通过微信跟你的龙虾进行对话了。好啦，如果这个视频对你有用，记得点点关注点点赞，我是黄源，将持续给大家带来更多 ai 知识。

大家好，最近 open cloud 很 火爆，那作为一个没有任何经验的纯小白呢？我把我在 mac mini 上安装 open cloud 的 过程分享给大家，希望能对大家有所帮助。 嗯，我们安装的时候呢，需要两个网站，第一个是呃， node 点 gs， 第二个是 opencloud 的 中文社区网站。啊啊，第一步呢，我们需要先下载这个 node 点点 gs， 我 们根据自己的系统呢下载需要的版本。嗯，我是之前下载完了，下载完后点开我们安装。 那这个安装的过程也比较简单，就按它系统的提示，一步一步点安装就可以了，这需要输入我们电脑的密码。 嗯，这就安装成功了，先保留，那我们打开电脑的终端。嗯，在这里输入 note 杠 v， 那 这出现版本号呢？就说明我们已经成功安装了 note gs。 那 第二步，我们来到 opencloud 的 中文社区那，划到下面的一键安装这个位置， 下面有两两行代码，第一个是全局安装，我们复制这行代码， 然后到我们的终端，然后敲回车，那就开始下载安装了。那我们可以等一下， 然后当中端这里出现这个六七五这数字的时候，就说明我们已经安装好了。那第二步呢，我们开始就复制这个运行向导这样代码， 然后粘贴到终端，摁 ctrl 键，看，这上面都提出现了这个我们安装向导的一个提示，这个 opencloud 有 风险，要继续。 yes， 键盘的上下键，左右键来选择。 yes no， 那这块我们就手动安装，因为我们电脑是安装在本地的，选择本地网关，这是工作目目录，也选择确认， 这是我们需要选择的大模型，我选择的是 mini max。 这，那 mini max， 这是一个选择 mini max 认证的方式，授权认证授权的方式， 这块选 c n， 它就自动跳转到 mini max 的 网站上。 我之前因为 minx 我 之前注册过。那这块就是需要有一个授权，那 minx 呢？ 首次新用户注册有一个七天的免费试用。呃，那包月呢？也就一个月二十九块钱，我们初学的可以先先试一下。那我授权一下。 嗯，授权成功呢，下面就继续选择，保持当前的默认模型是 vmax。 二点五确认，确认确认。 嗯，这个选 token 确认，是远程的一个服务关， 这是一确认。问我现在是不是需要配置聊天通道，我现在先就。 yes， 嗯，这个稍后再配置。选已完成，现在配置技能，这个技能后续需要用的话再配置， 这个就暂时先跳过，可以用空格，然后把暂时跳过这勾选上安装网关服务。 yes， 确认， 我们先试试这个吧，然后就安装完成了， 我们给他聊个天试试。你好， 哎，他已经回复我了，很高兴认识你，我在等你帮我起名字定风格呢。那我给他起个名字， 你叫小虾米吧。 嗯，可以啊，喊我贺哥。 为什么这么慢呢？ 小虾米我喜欢， 贺哥，很高兴认识你，以后就这么叫你了。让我把这些记下来，这应该就把它给它取的名字怎么称呼？我记下来了。 好吧，那就是这就是我们整个的安装的过程，那后期呢？我使用小龙虾的情况也可以分享给大家。好，谢谢。

前两天给大家录了一个 open core 在 mac 环境的从零到一安装的教程，这次我们来录一个 windows 版本的，在录之前我先给大家做一个风险预警， 因为 windows 环境的权限管控没有 mac 环境的严格，如果这台电脑是你们的主用电脑，上面有一些你们的隐私啊或者是重要文件的， 就尽量不要在这上面安装，因为会存在一定的隐私泄露或者是文件误删的一个风险。好，那我们现在开始 假设这台电脑上面没有装过任何的依赖环境，我们从零开始安装。第一步我们先按 win 加 r 输入 power shell， 打开控制终端，先输入两行指令， 第一行是允许当前的用户执行脚本， 第二行是允许当前的一个窗口执行脚本。 好，准备好了以后，我们就可以开始正式安装我们的一个运行环境了，因为 oppo core 的 话是要运行在诺基亚 s 的 一个环境里面的，所以我们先进到它的官网去下载它的安装包， 然后我们找到 windows 安装程序，然后下载并安装，安装的话就和普通的一个程序的安装过程是一样的，就一路下一步就可以了， 然后我这边就不浪费时间下载和演示了，然后下一个的话是要安装一个 git， 因为 windows 不 像 mac 是 自带 git 的， 所以我们这边需要手动安装一下，我们一样进入它的官网 去下载安装一下，我们下载这个 get 4 windows x 六四，然后下载了也是一路下一步，和普通的一个软件安装是一样的，这边我也不浪费时间给大家下载安装，因为我电脑上面已经装过了， 然后最关键的就是装完这两个软件，我们需要配置一下它的环境变量，如果不配环境变量的话呢， 就没办法在控制台直接运行这两个软件，然后如何配置控制环境变量呢？我们先在搜索里面输入系统，然后找到那个系统， 然后找到系统信息，高级系统设置环境变量，然后在系统环境变量里面找到 pass， 然后我们将 node js 的 根目录以及 get 的 cmd 目录加到这个环境变量里面， 加完以后的话，因为是在系统环境变量里面加的，所以我们需要重启下电脑。重启完电脑以后呢，我们去验证一下 有没安装成功，就输入一下 node 杠一看一下有没有版本啊，如果有版本出现，那说明是安装成功了， n p m 的 话，一样去确认一下，一样要有版本出现。还有一个 git 也是 这三个都有版本出现了，那说明我们的一个基础的一个依赖环境已经准备好了，我们就可以去正式安装 open call 了。 我们进到 opencall 的 一个官网 找到快速 启动，然后我们不用这第一个，我们用 npm 来安装，因为这个的话相对报错的概率比较少一点，我们很多人卡住安装就是因为它在安装的过程中报错嘛，尽量选用就是报错概率小的安装方式， 然后在安装这个的时候呢，最好看一下科学上网，不然的话有可能会卡住连不上。好，现在我们开始装， 那这一段我们就快进 好装好，我们来确认一下它的版本，输入 open call 杠一 好是三月十三号的，然后因为在三月二号的时候， opencall 发布了一个大更新， 就是把操作电脑的权限给禁了，所以我们需要执行一下这行命令，把权限把工具的权限给它打开，不然的话它就纯粹只是一个聊天机器人， 没法操控你的电脑。 好，然后我们就开始配置，输入 open call 方为 r d， 开始配置它的一些细节。 第一步它会先提示一个风险，我们同意风险，选 quickstar， 选第一个，然后我们开始配置大模型，然后大模型的话，我就先配一个 mini max 作为一个测试吧，因为 mini max 的 话爆率很便宜，而且 用来处理一些日常事物的话也够用了，量大管饱。 先需要授权一下，然后 keep current。 好， 下一步是配置通道，通道的话我们就下一次一起讲吧，因为配置一个 agent 的 话意义不大， 最好是配置多个 event， 然后对接多个回收机器人，这样的话才能体现 open call 的 价值。我们下次单独开一节课来讲 啊，这个也跳过 技能先不配，然后钩子也先不配，重新启动。 好，我们来看一下，应该是报错了，看这个错的话是在 windows 还原键里面经常会报的一个错，就是因为后台其实是它被断开了，我们可以 不用管它，我们直接把那个给它会手动停止一下， 然后再给它在前台启动 好，成功启动了，这样的话我们就可以再往一旦看见它了。 好了，这样的话就是一个基础版的 open call 在 windows 环境中的安装已经完成了， 如果大家需要这份安装文档的话，可以在视频下面留言，我私信发给你们， 那下一次的话我抽时间给大家录一下，就是多英俊特对应多飞书机器人的配置教程吧。

大家好，今天分享一下另一个 open cloud 的 安装方法，也是官方的，如果你之前那个视频安装没有成功，那你可以试一下这个方法，它的安装流程不一样啊，但是殊途同归，最后都是安装 open cloud。 还有一个注意的就是你不要在你的生产力电脑 上面去安这个东西啊，找一台没有用的闲置的电脑。其实 open cloud 这个东西本身要求机器配置并不高，随便一台苹果电脑， windows 电脑都可以装，它占内存才占了不到四百兆，占内存很小。然后对电脑的配置要求没有什么，几乎可以说没什么要求， 随便一台电脑都能装，要求配置高的是那个大模型，就是本地安装大模型，那个要求配置高。那你如果是学习目的，你完全可以用线上的先去试用一下， 知道这个东西是怎么回事，就是满足一下自己对 ai 的 一个探索好奇心。那在这个 openclaw 官网上， quickstarter 你 可以发现其实有好几个按钮啊。第一个是我们之前介绍的安装，如果你头一个遇到问题， 你可以试一下这个，这两个的安装方式是不一样的，那这个视频就分享一下这个。第二个是怎么安装的。另外后边还有一个 macos， 这个这个下载下来是一个 macos 的 安装包啊，但是它并不是这个 openclaw 小 龙虾本身它 它是一个，你可以看到它上面介绍，它是一个 menu bar， 就是 一个有图形界面的一个管理工具，可以显示小龙虾的状态，可以连接多个龙虾。你安装好这个小龙虾之后呢，你可以按一下这个下载一下，用 bing 搜索 note j s 中文网， 然后点这个新版下载页。这里要注意一下，这是选择 note g s 的 安装包版本啊，我尝试成功的是二十二点二，二点一 l t s 这个版本啊，选好之后往下拉，底下有一个麦克 s 安装程序，点 p k g， 这就是安装包，你下载它就可以了， 然后双击安装包，就是一个常规的安装程序啊。点同意继续下一步就可以了，中间会弹出一个让你输麦克 s 登录密码， ok， 就 很容易就安完了。 要验证有没有按成功啊，直接用终端直接敲 note 空格杠杠 word， 然后会显示版本号，显示版本号就说明按成功了。然后来到 open call 官网，点这个 npm 标签页，把这条命令复制一下， 接着在麦克 s 终端里粘贴一下，前面加上 s u d o， 他 让你输密码，就是麦克 s 的 当前用户登录密码，输密码的时候不会有任何输入反馈，输完回车就可以接下来就安装了。这个方法的好处就是不用在线下载那个 homebrew 和 node js 啊。 之前那个方法很多人就是卡在了在线下载 homebrew 和 node js 这两个上边，这里的 node js 也是，之前你在 node js 官网把那个安装包下载下来，已经是安装好了的，所以 安 openclaw 的 时候，它不会再去下载这些东西。服务器都在国外，所以要尽量少下东西，这样成功率会高一些。但是 openclaw 本身依然还要在线下载安装啊，所以呢，依然需要等待，要耐心等待。我大概用国内的网络， 呃，安了有二十分钟左右吧，二十分钟他就下载好了。安装完之后他会有提示让你去更新 n p m 的 版本。啊，这个不用理他。 然后你用 which openclaw 这个命令，可以查看 openclaw 实际安装的位置。重点来了，你输入 openclaw onboard， 然后你就会看见之前我们那个视频的配置向导。 ok， 那 你现在看这个界面是不是很眼熟？这就是之前那个视频的那个配置向导。你现在去看之前那个视频就可以了。 ok， 这就是今天的视频，我们下个视频见。拜拜。

ok， 接下来呢我们就演示一下怎么样在 macbook 上面去安装 openclaw 这个大龙虾。 首先呢我们打开一个终端，接着我们来验证一下两个命令，第一个是 blue ok， 第二个是 node， 嗯，这两个都是正常安装的，然后也是比较新的版本， 接下来我们就使用渔具命令来执行这一个安装的一个流程，这一句命令呢我后面也会放在评论区的一个置顶，大家可以复制就可以直接安装了。 好的，我们粘贴一下这个命令。回车，这里呢就已经开始了一个大龙虾的一个安装流程，我们耐心的等待一下它的一个安装完成。这个等待过程我就先跳过了， 好的，到这一步呢已经是快要完成了，好，到这里呢就出现了一个完成好，然后要做一些配置，首先呢这一个我问我们要不要继续， 我们通过左右键去选择它就可以了，这里呢我们默认是 yes， 然后就选一个快速开始就可以了，这里就开始我们选用我们的一个模型，我们选一个 z 点 ai， 这是智普的 ai 大 模型，当然你也可以选别的千帆或者是 呃，那个千问这些都可以。智普这里呢我们选西安的节点， 这里可以直接粘贴它的一个 api king， 我 们要去智普的一个页面上面去生成一个 api king， 以后充钱的话呢，就可以直接在智普上面去充钱，就可以用它的一个 api 了。注册登录的过程我就快键一下， 好，可以进行一个体验。 这里是一个 demo 的 一个 api king， 我 们先创建一个我们所需的一个 api king， 随便起一个名字，这里我们叫 open claw， yes， ok， 这里生成了，我们复制一下，然后回到我们的一个终端，把它黏贴进来。回车 智浦呢，它也有它很多的一个模型，我们可以选择我们需要的一个模型，如果你不了解的话呢，我们就选一个默认的就可以了， 这里我们选第一个，然后回车选择一个下指令的一个通道，这里可以跳过，因为这些的话呢，大多都是国外的。除了这个飞书， 我们可以先跳过这一步搜索呢，因为其他的这些呢还没有，我们可以用 kimi 的 它的一个网页搜索的一个能力，或者是跳过，我们现在已经用 kimi 的， 我们就用 kimi 的 来试一下，好 在 kimi 的 一个后台这里面我们创建一个新的， 好 把它贴上来。回车是否要设置一些技能？我们现在呢已经有一个超强的一个大脑，超强的一个大脑，他没有办法去帮我们处理这些 事情，电脑上面的事情，比如说怎么样阅读邮件？怎么样阅读你的 excel， 怎么样阅读你的 ppt？ 怎么样去添加一个备忘录，这一些呢，都需要一个技能 来实现，那我们呢，现在先选一些基础的一个技能，后续也是可以继续添加的。我们先看一下它有哪些技能。 ok， 我 们看一下苹果的这样子，选中上下，选中了之后按一下空格键就可以了。 其他的呢，好像我们接触的并不是很多， 这个一定要，这个是总结的一个技能。 ok， 那 我们就再加一个苹果的一个 nose， 我 们先试一下这三个，看一下， 选好了之后呢，按回车键让他去安装，那在这个过程中呢，我们就可以继续的等待 好的，这里面需要，因为它要安装一些工具，需要访问到我们的一个密码串，我们可以给到它。 好这几个技能呢，已经安装好了，后面这些的话呢，我们就选 no， no， no， 先跳过 这个是刚才安装已经安装过了，然后我们可以重新启动或者是重新安装，我们重新安装一下吧， 到这一步基本上已经完成了。第一个呢是在命令行这里面的一个 u i 也可以打开一个页面，我们现在可以打开一个页面看一下。 ok， 现在已经可以了，我们来展示一下。哈喽， 已经看到它的一个响应，那表示整个流程已经走通了。那接下来呢，我们要查找它的一些新技能，来看一下它具备什么样的一个能力。 我们打开这个网站， 打开这个网站，在这里面浏览他的一些技能，我们看一下他具备了哪一些技能，比如说我们要查天气的 也有这么一个技能，那这样子的话，我们就可以直接通过对话让他去安装 好了，他已经安装好这个技能了，那我们来试一下， 我们看一下它的完成的一个效果怎么样？ 这一些呢？它在跑的一些日制，日制信息， 它好像要说话了， 已有了数据创建， 有没有这些数据备忘录，这里面已经有了天气的一个情况。 第二个呢我们提醒器，提醒器也有了，他已经把这个提醒添加进来了，好的，这就是他的一个能力，我们后续还可以增加他去解析我们的一个 文件，或者是操作我们的一个邮箱，帮我们去提取这些邮件的一个信息， 把需要及时处理的一些信息去处理， 这就是我们的一个大龙虾。好的演示就到这里。

ok， 接下来我们来从零到一的实操下 openclaw 的 安装、部署和使用。那装之前一定要问自己一句，你想让他帮你做什么？不要盲目跟风。 目前的 openclaw 不 太适合用于生产环境，所以只能算是一个有意思的玩具。如果你有闲置的 mac mini 或者任意一台闲置的 macos 系统电脑，那他们一定是最好的选择。 如果你是 windows 电脑，那也可以，只不过 openclaw 的 生态对 macos 系统支持比较好。那如果你都没有，不建议大家为了使用 openclaw 去买一台电脑， 也一定不要在你日常使用的电脑安装，包括国内各个公司基于 openclaw 推出的一键安装的客户端，都不要在自己日常使用的电脑安装。 如果你实在想体验一把，我们可以花二三十刀，也就是一百来块钱购买一台两合两 g 的 vps 就 可以了。如果你觉得你会长期使用，从而装很多东西，那就买一台四合四 g 的 vps， 大概是四十刀到六十刀左右。哦，对，我说的是一年的价格，非常便宜。那我目前这台 v p s 应该是一个三合四 g 加一百 g 的 硬盘配置，使用的是无斑图二四系统，不是它必须得这个配置，而是我目前只有这样一台闲置的 v p s。 来做演示了。那我之前一直在使用的 oppo cloud 服务，其实是部署在一台两合两 g 的 v p s 上， 没有问题，基本够用的，也装了很多额外的扩展，那目前这台机器的内存占用是百分之四十，此盘大约用了有十五个 g。 ok， 我 们来到官方文档，复制一下安装命令，然后回到终端直接执行， 这里由于要安装一些东西，所以比较慢，大家要等一下安装完成之后，我们就进入了一个引导配置，那这个提示简单来讲就是问此安装是不是你一个人在用？如果是个人用，选 yes， 那 如果你这台机器还会给别人登录，或者是放在公司服务器上，以及要对外公开访问，那就选 no， 我 们选择 yes， 然后选择快速入门。接下来是选择模型厂商这块，根据自己的需求来，他特别需要注意的是，如果使用国产的 mini， max， kimi， 智谱这些厂商，他们分国内版和国外版，那我们这里先选一个自定义的 provider， 也就是自定义厂商，输入我们的 base ul， 大家根据自己使用的平台写就好，但一定要注意，因为我们平常使用可乐扣的扣的 x 去配置自定义厂商，背四幺 l 的 时候一般不用写后面的 v 一， 但 open colle 这里要写。然后回车，我们选择直接粘贴 api k， 把我们的 api k 粘进来，回车短点兼容性，这个看我们自定义厂商的平台支持啥，一般都会支持 opa 这种格式，所以我们直接选 opa 就 可以。接着是模型 id， 如果你是选择自定义厂商呢？模型 id 需要你自己填，那我们这里用 gpt 五点四 回车， ok， 刚我们回车之后，它自己做了验证，那如果你的填写有误，这块会验证失败，那接下来是填的自定义厂商名字， 接下来是模型别名，我们直接回车即可，不用填。然后就开始配置聊天频道了，就是你要在哪个应用上跟你的瞎子聊天就选哪个。那我的建议是能用 telegram， discard 就 用它们，用不了的话，国内最合适的就是飞书，那飞书国内版目前也已经内置在 opencloud 包里边了。既然配置麻烦了点， 目前最简单的消息频道配置是 qq， 但他最多只支持五个机器人，还容易被屏蔽一些消息。那微信的话想要接入就只能走起微了，那更麻烦。 最近腾讯出的比较让人期待的 qq 了，最终走的也是客服消息，而不是给了个人微信机器人号，所以也不推荐。那后面我会使用飞书做演示，其他几个消息频道的接入教程就不在视频里讲了，看视频的附属文档就可以。这里我们先选择跳过 一会再来配置聊天频道。接下来是选择联网搜索的供应商，那如果你有这几家的 api k， 那 就填，如果没有的话就跳过。 然后是配置技能，也就是 skills， 我 们选择否后面再按需安装就可以。其实 skill 为啥出来比 mcp 晚，但是却能盖过 mcp？ 我 们在玩瞎子的过程中会有深刻体会， 这一步是在问你要不要起用一些附加小功能。自动钩子，通俗点讲就是当瞎子触发了某个事件时，自动帮你做一些事情，不开也能用。开了只是多一些自动化或者是增强功能。看到的这几项大概可以这样理解， bot md 就是 在 get 位启动的时候自动运行 bot， 点 md 文件，也就是 open cloud， 一 启动就先把你写在 bot 点 md 里面的启动说明，输入法规划 及预设内容读进去可以理解为开机自启动的说明书，那接下来这个是在 agent bootstrap 阶段额外注入一些工作区文件，那官方说明是，当你的工作区里面有多个上下文跟目录，比如 monroe ripple 多模块项目，想要把额外的 agent 点 md tools 点 md 这类文件一起带入上下文，但是又不想改工作器跟目录，那就用它。然后是 command log， 它是记录你执行过的命令，方便排查问题，把所有的命令事件记录到一个统一的日期文件里。 section memory 保存绘画记忆， 就是让他记住这次运行中的一些上下文。当你发出斜杠 new 指令的时候，他会把当前绘画的上下文保存进 memory。 通俗点说，当你打开一个新的绘画时，会把旧的绘画存档，那这些都是一些基础的户客，大家可以根据自己的需求去选，不选也可以，我们这里可以选都勾选上回车， ok， 这就已经就绪了。这一步是在你想用什么方式把下子启动起来。第一个 t u i 就是 在 v p s 部署，所以它是推荐方式，也就是直接在命令行里和它交互，不用开浏览器。 第二个是 web ui， 这是个网页界面，就是启动后用浏览器来操作，看起来更直观。第三个就是不启动之后再说，我们直接选择 web ui， ok， 它让我们运行 dashboard 的 命令来查看这个 web ui 的 服务，我们直接跑一下这个命令， 那由于我们是在服务器上跑 opencloud， 没有 g u i 页面，所以你会看到它让我们在本地使用 s s h 连接服务器内部的一个服务端口，通过这样的方式就可以在我们自己的电脑上访问这个 web ui 控制界面了。我们直接把这一行复制一下， micro s 就 打开 bash item， windows 就 打开 powershell， 然后把这个命令粘贴回车一下，是否继续连接输入 yes， 然后我们输入服务器的密码，回车 密码输入时啥也看不见是正常的，大家只管输入完回车即可，输错了就重新来一遍，只要回车没有报错，那就是成功了。也就在本地电脑和服务器的 opencloud web 服务之间建立了一个隧道连接，然后我们回到服务器终端，我们复制一下这个链接， 打开浏览器，那这样我们在本地电脑浏览器就可以看这个外部 ui 界面了。那需要说明一下，之所以使用隧道的连接方式，是因为这是默认且 opencloud 推荐的方式。当然我们也可以直接将服务器的 opencloud 外部服务暴露在公网上，通过服务器的 ip 或者是绑定域名来访问， 但这样很不安全，如果你需要暴露到公网，那么 opencloud 的 配置力度需要在细上一些，以应对一些安全风险。进入外部 ui 之后，默认就是聊天面板，我们直接发送一个消息， 那如果你的模型配置没有问题，就会收到回复。 ok， 到这里快捷的引导设置就完成了，夹子也算基础部署成功了，后面就是定制化了，接下来我们来配置一下飞书机器人的接入。那首先我们要打开一下飞书开放平台， 这个不需要使用企业飞书，个人飞书也可以点击创建企业自建应用，我们给个名字和描述，然后选一个图标吧。 ok， 创建完了之后，我们就可以看左侧的侧边栏，选中凭证信息，这里的 app id 和 app secret 我 们要复制下来保存好。 ok， 我 们回到服务器的终端面板，输入添加频道的命令，问我们是否配置。是，然后我们选择飞书， 那上面这个是让你重新下载飞出这个插件，但是现在它内部集成了，所以我们直接使用插件路径就可以。 ok， 它让我们填 app secret， 我 们回到飞出平台，复制一下这个 app secret， 回来粘贴回车，然后设 app id， 再复制一下 粘贴回车。连接方式，我们选择默认的 web socket 就 可以，然后非输的域名，那国内的就是 c n 的 后缀。群组的安全配置， 第一个是白名单，只有在白名单内的群组机器人才会回复。第二个是全部打开，机器人被拉进任何一个群组它都可以回复。第三个是直接在群组中借用机器人，那我们选择白名单就可以，由于我们还没有创建群组，我们直接回车就可以，后面有了再添加。 ok， 这样就基本上配置完了，然后我们选择 finish 完成，让我们配置飞书的 dm 策略，选择 yes， 这个策略我们直接全部打开就行，这样最简单。给账户添加显示的名字，然后我们选择 no 就 行，然后给这个账户绑定 agent。 yes， 那 选择 agent 的 时候，它只有一个默认的 man， 我 们回车。 ok， 这样就配置好了，然后再回到飞出控制台，点击权限管理，然后点击批量导入权限，然后粘贴所有权限的 jason， 那 这个大家直接粘贴我提供的这份就好，因为官方文档上面的那份， jason 缺少一个权限，点击下一步确认申请开通，确认 确认， ok， 权限开通好了，我们点击机器人，然后配置一下它的名字， 然后在左侧点击事件与回调，点击这里的订阅方式，然后选择长链接保存。注意这里保存时， opencloud 的 应用程序必须已经配置好了，并且正在运行中才能保存成功。然后我们点击添加事件，直接搜索接收消息，勾选它添加， 然后我们直接点击上方的创建版本，给一个版本号更新说明，也填一下，滑到最底部，点击保存确认， ok， 这个时候我们打开飞书， 那在飞书里面就可以看到一个应用创建成功的推送，我们直接点击打开应用，然后给他发个消息， 当我们收到了回复之后，飞书的渠道配置就已经完成了。 ok， 接下来先不着急，我们先来了解一下 openclaw 的 目录结构。首先你一定要知道一个目录，点 openclaw， 我们使用 cd 命令来进入到 opencloud 的 根目录，然后输入 ls， 看一下根目录下都有什么文件。 opencloud 点 jason， 这是 opencloud 的 主要配置文件，相当于总控面板，大多数的核心设置都在这里，以后也少不了和他打交道。我们刚刚在引导配置中的绝大多数内容最终都落到了这个文件里，那这个文件还有一些，后面带 back， 然后 back 一， 这是配置文件的备份，当我们执行一些修改操作时， opencloud 就 会帮我们把之前的内容存一个备份，避免我们改坏了回不去。 workspace， 它是默认 agent 的 工作区目录，放的是你希望这个 agent 的 长期记住遵守的东西，比如项目文件、说明书、长期规则、人设等等。那 agent 目录， 这是每个 agent 自己的后台数据目录，用来存放这个 agent 的 运行状态、认证配置、绘画记录等内容。官方会把一个 agent 分 成三部分， workspace 用来存放 agent 的 人格以及规则，还有记忆文件。 agent d i r 存放每个 agent 的 状态配置。 session 存的是 agent 的 绘画记录，其中 agent d i r 和 session 最终都会落在这个 agent 下面。那这个目录下面现在只有一个 man， 它是我们在程序安装时的默认 agent， 那 这个名字叫 man 的 agent 对 应的工作区目录就是这个 workspace log 文件夹存的是各类的运行日制，那出问题的时候第一时间看的其实就是这里，尤其是 getaway， skills， hux 相关的错误。 converse， 它是用来规划和编排的临时目录，很多 a 正的框架会把计划任务分解，临时中间产物放在类似的区域，用来支撑一个提示来触发多个模型调用的链路。 on， 它是定时任务与自动化触发的文件夹。 devices， 它是设备与执行环境的抽象层。飞书目录，它存放的就是飞书机器人适配与凭证的相关信息。有这个文件夹是因为我们装了飞书机器人 identity， 它是存放身份与认证的相关目录。 update check， 这是 opencloud 的 更新状态与相关原书记检查的文件。 我们再来看一下 workspace 里面都有啥 agent 点。 md， 这个里面存储的是有哪些代理各自负责什么？相当于岗位的说明书，一个工作规范，也是最重要的一个文件。四五 md， 这里面存放的是瞎子的灵魂设定 u 字。 md， 它存的是你是谁，你的偏好和禁忌，相当于用户画像 tosh。 md， 存放的是它能用哪些工具，怎么用？边界是什么？相当于工具清单。 heartbeat， 这里面存放的是一个自检和状态汇报规则，俗称心跳机制文件，比如启动后该检查什么，多久报一次状态。 bloodstream， 它是冷启动时先读的初步化说明，那我们现在还是一个空的 agent， 还没有产生记忆，如果产生了绘画记忆，这个下面还会有一个 memory 文件夹，文件夹下存放的是年月日点。 md 文件，作为我们每天聊天的记忆存放，那还会有一个 memory 点 md， 存放的是稳定的长期记忆， ok。 在 了解了 opencloud 的 目录结构之后，我们想一个问题，你需要几个 agent 帮你处理事情？一个够吗？可以这么说，如果你觉得够，那 opencloud 对 你来说可能未必是最合适的选择。 用 opencloud 的 可玩性建立在多个 agent 的 分工和协助上。如果只有一个 agent， 你 又希望他同时处理很多不同类型的事情，问题很快就会出现，他的上下文会不断被污染，人设会越来越混乱，记忆也会越积越多，滔滔消耗更是会不断飙升。 更麻烦的是，旧任务留下来的对话和上下文，还会持续干扰他对新任务的判断。所以接下来我们要处理的是多个机器人，多个 agent， 一个 agent 只专注一类事，那既然我们要做多 agent， 每个机器人都是不同的打工人， 所以接下来我们要新创建一个 agent， 我 们输入命令来添加一个新的 agent， 后面的 bot 一 agent 就是 我们给这个新的 agent 的 命名，我这个命名比较随意，如果大家有明确的想法，比如这个 agent 是 做什么的，最好语义化命名，不要用中文回车。 然后它让我们输入这个 agent 的 工作区目录，这里它会给一个默认的，当然我们也可以直接把它设置成 workspace， 这样的话和之前那个工作区就在一个目录下，那两个 agent 就 会共用一个工作区。但是我不太建议这样做， 直接回车就好，你会发现它默认在点 opencloud 目录下给了 workspace bot 一 agent 这样一个目录当工作区。结合我们之前介绍过跟目录下还有一个 workspace 工作区。 现在你回过头来理解， workspace 目录其实就是名字为 man 的 这个默认的 agent 工作区目录。那我们现在新创建了一个 agent， 这个目录就是我们新创建这个 agent 工作区目录，然后我们配置模型选择 yes， 那这个大家应该就比较熟悉了，之前引导配置中第一个机器人瞎子我们已经配置了自定义的 provider， 那 这次就换一个官方的吧，具体看你买了哪家。 我其实哪家都有，但是这里选中 mini max 的 速度比较快，所以这里选中 mini max。 mini max 前两天更新了一部，如果使用它官方渠道作为提供商时， opencloud 以内置工具会自动连接到 mini max 的 vl m api 端点，不需要额外配置。 当我们向机器人发送图片的时候，他就会使用这个工具来理解图片内容，也就是自动连接 v r m api 端点来做图片多模态处理，这点还挺方便的。我们选中 office 授权登录，然后选择 c n， 复制一下这个链接，在浏览器打开，然后授 权好了，然后他问我们还没有创建第二个机器人，所以这里先选择 no， 一会创建完第二个机器人，再把它和这个 agent 绑定， ok， 这样就创建好了一个新的 agent。 我 们再来看一下 agent 目录下面都有啥，可以看到多了一个 bot 一 agent， 然后我们也可以跑一下命令，看一下 agent 列表， 看到有两个 agent， 工作区路径也没问题，这就 ok 了。接下来我们来创建第二个飞书机器人，之前我们已经添加了一个机器人，它挂载的是默认账户，默认 agent， 也就是问这个 agent。 我 们回到飞书开放平台，创建第二个机器人，还是同样的操作， 点击创建企业自建应用名字，我们叫瞎子一号， 然后点到应用凭证，再次回到服务器面板，我们需要来配置第二个飞书机器人账号，那这个配置有点特殊，目前需要单独来改配置文件，没有办法通过命令集成，不过这个官方 e c u 已经提到了，估计很快就会得到优化。我们来看一下配置文件中目前的飞书配置是啥样。输入 cat， 这个就是目前的飞书机器人配置，它只配置了一个账号，我们可以直接在服务器上改这个配置文件。当然也可以简单一点，我们回到它这个 web ui 里面， 直接发送给 opencloud 一 段提示词，我让它根据官方的飞书配置文档帮我配置第二个飞书机器人，然后把 app id， app secret 填进去回车。 ok， 他 说配置好了，让我们重启一下，我们复制命令重启一下，再来看一下这个配置文件。 ok， 这就配置好了。那这里需要注意的是，我敢让他动配置文件，是因为我知道官方文档有这么个配置参考， 也知道他要改的是什么东西，我才会放手让他改。如果你不知道怎么改，直接让瞎子给你改配置，那就把你的 open class 系统生杀大权交给了大模型，你的大模型优质的话，能解锁到相关的信息去修改还好，如果大模型不太行，一旦出现了幻觉，那记记你会更难受，所以还是要尽量避免这种行为。接下来我们回到飞出开放平台，继续之前的操作， 点击权限管理，批量导入，粘贴一下，这个跟之前还是一样的，确认申请开通确认确认，然后点击机器人配置名称， 点击事件已回调订阅方式保存。哎，怎么不对？我们来看一下这个配置哦，这怎么写了两份？这个也是写了两份，我们回过头来看一下给他发的消息， 哦，这里发错了，再来复制一下，这里 app id 和 app security 写错了，给你修改一下。 ok， 这回改对了，刚刚那个给他发的提示词里面的 app id 和 apprecate 写错了，我们再回来点下保存。嗯，这次就可以了，刚好演示了一下，如果配错了，这里保存保存不成功，然后点击添加事件接收消息，勾选添加 创建版本，给一个版本号保存发布。 ok， 看一下有没有推送，打开应用，让我们给他发个消息。 ok， 收到回复之后我们就配置完成了，但是这个时候其实我们还没有给这个机器人绑定之前新建的 agent， 我 们可以通过命令来看一下当前 agent 的 绑定关系。 哎，你看我们新创建的瞎子一账号，其实默认绑定在了 man 这个 agent 下面，那目前这两个机器人其实用的是一个 agent， 我 们可以直接修改这个 agent id 的 名字，那这次我们在 yui 里面修改， 我们在这个 dashboard 里面找到 config， 然后点击 ro， 那 现在这份文件其实就是我们的配置文件，我们拖到最底下，找到这个飞书的配置，这是我们刚刚看的飞书的配置，我们找一下 b 的， 对，就这里我们把虾子一这个 agent id 改成我们刚刚创建的新的 agent 名字。 bot 一 agent 修改好了之后，我们直接点击保存更新， ok， 当它断掉，那就是证明已经重启了， 那等它恢复了之后就重启好了。我们直接回到飞书这里，给虾子一号发送一下，问他一下是哪个 agent， ok， 它已经切换到新的 agent 上了，那到这里我们的多 agent 多机器人账户就配置好了。接下来我们来创建一个飞书群组， 填上名字，飞书群组一个人也可以创建群聊，我们直接点击创建，必须得群组创建好了之后，我们才能邀请机器人进来，点击右上角选择设置，点击群，机器人添加， 选中瞎字添加， ok， 这样群组就创建好了。那由于我们之前设置了白名单，只有在白名单内的群组机器人才会回复，我们现在在群组里面给他发消息，他是不会回的，所以我们要先获取飞书群的 id， 那 获取的方法也很简单，我们回到服务器这里 输入 openclogs 转杠 follow 回车。这个命令是实时查看服务器网址，我们打开网址之后，在飞书群里面圈一下机器人，发一个消息。 ok， 这就可以看到这有一个 group， 后面这个 o c 开头的就是它的群组 id， 我 们复制一下， ctrl c 关掉它，还是直接在外部 ui 里面直接给它发消息，让它去改回车。当然我们也可以直接在飞书给机器人发消息也行。 ok， 已经改好了，我们直接让它重启，当看到它断了，那就是开始重启了。 ok， 恢复了，那就重启好了，我们再回到飞出这里再圈一下它，因为我们设置的是只有圈它，它才会回复 这个图标，代表它已经在输入了。 ok， 这就好了，那这样的话群组就搞好了。这里要特别提醒一下，不要轻易被网上那种一个群里面塞满不同角色机器人组成一个所谓的 team， 大家自己讨论自己工作的演示带偏了，那都是博眼球。绝大多数情况下并不是一个合理的生产实践， 因为在多 a 阵的多角色的设定下，每个机器人本质上都对应一个明确的角色和职责边界。如果你把多个角色的机器人同时拉进一个群里面，让他们同时面对同一批消息，那系统很快就会变得混乱。相对还算勉强可控的一种方式是通过艾特提及的方式来明确指定某个机器人角色回应， 也就是说，只有你明确艾特到哪个机器人，哪个机器人再出来处理。如果不是通过艾特提及，而是群里随便发一条消息，多个机器人都可能响应，那就必须额外做非常严格的路由控制。比如你至少要配置成只有某个特定用户 id 发出的消息，才有某个对应的机器人处理。 但即便如此，我仍然不建议让多个 a 证的机器人同时处理同一条消息并分别回应。因为你一旦这样做，整个系统基本上就会进入一种自由混战的状态，看起来好像很智能、很热闹，实际上很多时候只是无意义的多轮响应和无休止的 talk 消耗。更关键的是，这种模式并不真正符合大多数真实的工作组织方式。 现实里的工作流往往不是让一群角色同时对一个输入各说各话，而是有明确分工、明确入口以及明确的责任边界。哪怕你已经做了限制，比如让机器人只回复某个特定 id 的 消息，这种方案本身也不算理想， 因为很多人类的工作流并不是完全串行的，消息和任务经常会交错出现。一旦多个角色长期混在同一个上下文里，非常容易出现上下文混淆、职责边界模糊、记忆污染等问题。所以更合适也更常见的做法其实是下面这几种，一个机器人对应一个 agent， 一个群组对应一个专用的 agent 机器人， 或者一个主机器人作为一个统一入口，背后有多个专职的 a 政在后台分工协助。这几种方案虽然没有多机器人同群互聊那么有观赏性，但从稳定性、可维护性、上下文控制以及 top 成本来看都会更合理。 当然再往后走，如果你真的想做成多 a 政的协同，那就已经不是简单把几个机器人拉进同一个群里面这么粗暴了，而是需要更高级的路由编排和协助策略。这个话题可以单独展开讲，后面有时间的话可以再开一下 a 政的协同的内容，这里我们就先不展开了。 那到这里，我们其实已经有了两个彼此独立的 agent， 也分别绑好了对应的机器人频道，但目前为止我们还没有给他们做任何的功能增强，也没有给每个 agent 配置各自的身份信息、角色设定 和风格。所以现在这两个 agent 还是两个空壳子，虽然他们已经能独立运行，但是还没有真正形成差异化。那接下来我们就要先给这两个 agent 分 别配置不同的信息和性格， 他们真正区分开来。其实我们前面已经讲过，工作区里的那些文件分别对应着什么作用，我们完全可以直接手动去修改这些文件，给 agent 写入不同的设定，但是这种一方面比较繁琐，另一方面不太直观，所以这里我们换一种方便的方式来做。我们直接打开外部 ui， 那 这个是闷塞审，也就是瞎子那个机器人， 我们直接给他发送一个提示词，你是瞎子，一个赛博打工人，巴拉巴拉一堆，然后我们让他自行优化，并且拆分提示词，将这些提示信息分别写入下面的文件里面。回车， ok， 可以 看到它已经帮我们修改好了，这里它问我们要不要把 bootstrap 删掉，这个文件我们之前有介绍过，它只有在输入话的时候会读，删不删都无所谓。那我们直接在面板里面来看一下这几个文件，点击 agent， 然后点击 men， 然后点到 feel 看一下。哎，你看这里面它的灵魂设定已经帮我们写进去了。再来看一下 user， 可以 看到我的名字也写进去了， agents 点 md 这个文件大家有空的时候可以好好看一下，因为整个 agent 的 运行机制其实大概就写在这里， tools 身份 memory ok， 我 们回到飞书给瞎子发一下你是谁， ok， 这就已经配置好了。那现在我们就给瞎子配置了一些基础信息，我是谁，他是谁，他的性格等等等等， 都是些基础信息，也比较简单，大家可以顺着这个思路自由配置。那另外一个 agent 配置起来就简单很多了，也是一样的流程，这里就不赘述了，大家可以给不同的信息自己玩一下。那接下来我们给 agent 做一些基础能力扩展。首先是浏览器操作，那如果我们有 g y 面板 这块就会简单很多，但是由于我们使用的是无 g y 面板的无斑图系统，所以要稍微麻烦一点，我们需要先手动安装一下浏览器，虽然也可以让 opencloud agent 帮我们安装，但不建议这样做，因为需要给它开额外的高级权限才行。那首先我们需要安装一个 chromeem， chromeem 是 谷歌自己家的正式浏览器， 而 chromeem 是 chromeem 浏览器的上游开源版本。那这里需要注意的是， nipp 版本的自身的沙箱机制会产生冲突，导致 c d p 无法正常启动， 所以官方推荐使用 chrome 的 d e b 包，这是专门给得遍或者是无斑图这类 linux 系统用的安装包。首先我们来执行安装 c d p 连接，就是程序通过 chrome 的 devtools protocol 去远程控制浏览器的连接。 playrite 是 python 的 一个浏览器自动化框架，当我们安装浏览器后， open color 会负责浏览器的接入配置和路由， playrite 负责执行很多具体的自动化动作，而底层的浏览器通信协议走的是 c d p， 这样就形成了 linux 系统上的浏览器自动化。 ok， 下载好之后，我们还需要执行安装 那由于我们使用的是 d e b 的 方式安装的浏览器，这种方式还会缺少一些依赖，所以我们还需要让 app 自动把上一步安装 chrome 时缺失的依赖补齐，并且把包的状态修复到正常状态。我们输入命令回车， ok， 一 切就绪之后，我们输入命令来验证一下浏览器的安装路径，然后检查一下它的版本， 这里输出了目录，并且成功输出了版本号，就安装成功了。然后我们输入命令来验证一下无沙箱无头模式下的 c d p 连接。 ok， 只要出现这个幺二七的监听链接就可以了。下面无关紧要的一些报错，比如 g u i 内部的一些注册服务错误可以忽略， ctrl c 退出， ok， 我 们开始配置 openclaw 使用浏览器。这里我们选择的是命令行配置，那最终也会落在配置文件里，我们直接改配置文件也行。首先我们需要启用浏览器能力， 然后配置一下浏览器的路径，那由于我们用的 vps 没有图形界面，所以我们还需要开启无头模式，还需要关闭沙箱来规避 linux 类服务器或者是容器环境下的权限与隔离限制问题。 最后我们还需要指定一下浏览器的 profile。 ok， 这些都执行完，重启一下 get 位， 重启完成之后，我们打开 web ui， 我 们来看一下这个配置落到配置文件里面是什么样子，就是这段配置。 ok， 我 们来测试一下浏览器输入命令，启动一个浏览器实力， 启动成功之后，我们让它打开一个网页，打开之后我们来抓一下这个页面的快照， ok， 拿到结果就没问题了，我们也可以尝试抓一下这个页面的截图， ok， 如果能拿到快照或者是成功截图，说明整个浏览器的渲染页面打开控制链路基本上都是正常的。那现在就可以在飞书里面给机器人发消息，让他截个图试试了。让虾子一号处理吧，虾子一号用的 mini max， 速度比较快， ok， 给了我们截图，那就是成功了。接下来我们来处理联网搜索。 openclaw 有 两个内置的搜索和爬取的 tools， 分 别是 websearch 和 webflash， webflash 负责实时搜索网络内容， webflash 负责爬取某个网站的信息， 这两个 tools 组合起来就构建了一个实时网络剪索的能力。但是由于 openclaw 内置的 websearch rely brave， 这是一个三方的搜索引擎，如果我们要使用的话，需要额外配置 brave 的 api， 这个是收费的，所以目前联网搜索是用不了的，那我们的代替方案就是使用其他的 search 服务来代替内置的 web search。 这里推荐两个 skills 来配合完成这件事。首先是 tabule 这个 skill， tabule 同样是一个三方的商业搜索引擎，但好在它每个月有免费搜索一千次的额度，所以我们可以放心使用。我们可以直接打开 tabule 的 官网， 然后注册就可以拿到一个 api k 复制下来就可以了。还有一个是 multi search， 这是一个集成了多个搜索引擎的免费搜索服务， 如果它 webster search 的 服务不够用，或者搜索结果少的情况下，我们可以使用 multi search n 这个搜索服务来都抵。这两个 skill 组合起来代替内置的 webster， 安装方式也比较简单，我们可以直接发送提示词给瞎子， 我们让它根据文档自己去安装，安装完成之后在 toast 文件里面明确声明 webster 能力的 skill 使用，最后把内置的 webster 能力给禁用掉。 ok， 我 们来看一下 toast 文件， 哎，可以看到它帮我们把这个搜索策略写到了这个 tos 文件里。装好之后我们测试一下，可以看到这里它已经调用了它为设置这个 skill。 那 如果你不想装两个 skill， 并且想要在企业里部署无限使用 web 搜索能力的话，还有一种方案是在一个服务器上自己部署一个 z r x n g 服务，这是一个开源的原搜索引擎服务，聚合了多个搜索引擎的搜索结果。 安装好之后就可以在 opencloud 安装一个 c r x n g skill 来进行搜索服务的本地调用，可以返回结构化的搜索结果，那 像一些三方的收费搜索引擎，会随着你的搜索偏好提供一个个性化的搜索结果。但 c r x n g 这种则是不关心你搜什么，只通过你的搜索内容拿到各个搜索引擎的结果，打分排序，完全隐私，是一个不错的免费搜索方案。如果你想做任何 agent 缺乏 web search 的 能力，都可以使用它。 ok skills 技能，这是 openclaw 能力的核心。通过上一爬联网搜索，我们可以看出，我们需要通过一个个 skill 来扩展 openclaw 的 能力。 那社区上有上万个开源的 skill 让我们集成。我们可以通过 openclaw 官方的 cloudhub 平台去查找对应的 skills， 也可以通过 github 的 awesome openclaw skill 仓库去查找想要使用的技能。 比如你在做一个企业级的 open class 系统，并且企业委托于飞书办公，那么你就可以搜索飞书相关的 skills， 读写飞书文档，操作多余表格，以及处理一系列飞书的自动化功能。你要是想赛博炒股，就搜索金融相关的 skill 去装。要是想让虾子去写代码，那就搜 coding 相关的 skill， 根据自己的需求去装就可以。我给大家推荐一个比较核心也比较通用的技能， self improving agent。 这个 skill 翻译过来叫自我提升，它的核心不是让模型自己训练自己，而是让 agent 在 运行过程中把错误纠正、知识缺口、功能需求结构化写入 markdown， 再把那些反复验证有效的经验进一步提炼成长期可付用的工作规则。它主要解决的是一个非常现实的问题，很多 agent 在 使用过程中都会不断犯错，有的是命令执行失败，有的是工具调用翻车，有的是知识过时了， 还有的是被用户指出你这种做法不对。如果这些问题每次都是当场改正一下就结束了，那这个 agent 本质上没有真正成长，下一次遇到类似的情况，他大概率还会踩一遍同样的坑。而这个 skill 做的事情就是把这些当场修正变成长期记忆。他的 skill 点 m d 里面写的非常明确，典型的触发场景包括命令或操作失败。用户纠正 agent， 用户提出当前做不到的新能力。外部 a p i 或工具调用失败。 agent 呢？发现自己的知识已经过时，或者在重复性工作里发现了更好的做法，所以它本质上不是在增强模型参数，而是在给 agent 增加一层失败记录，加上经验累积，加上晋升规则的机制。 会先在工作区里面建立一个 learnings 目录，把经验分别记录到三个文件里。 learnings md 记录更正知识缺口和最佳实践。 arrows 记录命令失败和异常。 future request 记录用户请求的功能。他会先把这些经验沉淀成可追踪、可复查、可累积的外部记忆， 然后再进一步把那些已经反复验证确实有效的经验提升到更长期的工作区规划文件里。比如行为模式可以提升到 so 点 md 里，工作流经验可以提升到 agents 点 md 里， 工具使用规则则可以提升到 twos 点 m d 里。写进 linux 目录只是临时记录下来，而提升到这些长期文件之后，才意味着这些经验会在后续的绘画中真正参与上下文变成 agent 的 稳定行为规则。那为什么我会觉得它很核心？因为它其实已经碰到了一件更庞大的事情，那就是怎么管理 agent 的 记忆 memory。 不管你是做个人助手、做工作流 a 证的，还是做多 a 证的协助，如何把错误纠正经验沉淀下来几乎是绕不过去的一件事情。而这个 skill 恰好提供了一套非常朴素但却非常实用的解决思路，它可以为我们后续的记忆治理埋下影子。那安装方式和之前一样，是复制一下这个链接，让 openclaw 自己安装即可，我们就不做演示了。 我们前面提到过， open klo 官方的 memory 记忆整体是偏轻量化的，真正的记忆载体始终是工作区里面的 markdown 文件。也就是说，不管你后续接不接数据库，开不开向量剪索， memory 最终落地的地方依旧是这些文件本身。 默认情况下， open klo 会把这些记忆写到工作区的 memory 目录下面，以年月日这样的方式去存储长期记忆则是沉淀在 memory 点 m d 里。 那官方其实也支持接入 sqlite、 list db 以及像 qmd 这样的增强型解锁后端，但这里一定要注意，它们都不是用来代替 markdown 的， 更多的是承担锁影、解锁、召回这一层的工作。所以你可以简单地把它们理解成三类角色， sqlite 更偏默认的清量级锁影以及状态存储。 list db 更偏向量解锁和羽翼召回。 q m d 则是在解锁层更进一步增强的一种混合解锁方案，它会把 b m 二五向量搜索和 ranking 组合起来，尽可能地把记忆找得更准。所以 markdown 是 记忆本质， circle、 拉斯 d b q m d 这些本质上都是解锁层能力。 也正是因为如此， opencloud 官方的方案优点非常明显，简单、透明、可控。但它的短板也同样清晰，那就是它更像一个基础可用的记忆底座，而不是一套完善成熟的记忆治理系统。在默认方案下，记忆的长期维护更多依赖于 markdown 的 持续写入。 而向量解锁、自动召回、 embedding 配置，这些能力需要额外配置之后才能真正发挥作用。并且就目前来说， opencloud 内置的向量解锁能力本身也有一定的限制，比如它依赖外部大模型 api 提供的 embedding 能力，目前只能配置 openai 和 jimmy。 很多国内用户其实并没有把这条链路真正接起来，而一旦没有接起来， memory 虽然还能工作，但就会退回到最基础的文件读写模式，那这个时候，系统依然会把内容写进 memory 文件夹下的年月日文件作为日常记忆， memory 点 m d 作为长期记忆， 这些文件照样存在，照样可写。只是因为没有 byte 模型，系统无法进行基于向量的语义剪辑和相似召回，更多只能依赖内置的 memory get 这类定向读取具体文件或指定范围内容的方式来获取记忆。换句话说，系统这时仍然能记，但不太会找。 而一旦没有比较强的剪辑能力，问题就会慢慢出现。记忆文件会越积越长，历史内容会越来越多，上下文 tock 消耗也会越来越快，用得越久，你越觉得 agent 变笨了。 因为大模型本身的上下文窗口是固定的，而 memory 如果只是不断累积，没有智力，最终就会从资产变成负的。而关键的是，在这种基础方向里，我们通常没有真正意义上的清洗、压缩、分层、失效和冲突消解机制。记忆会不断累积，但缺乏有效智力。时间一长，优化 memory 几乎成为一个必然需求。 但这件事情也不能一概而论， memory 策略没有绝对最优，只有是否适合当前场景。本地部署更关注隐私可控和低成本， 那云部署更看重接入速度和跨端统一。个人助手则更强调个性化与长期偏好。记忆团队 agent 或者是多 agent 协助，他会更看重权限隔离。项目级上下文既污染控制以及整体的可维护性。也正因为侧重点不同，不同场景下适合的 memory 方案往往也并不相同， 所以到目前为止，这个方向其实并没有一个统一稳定、所有人都认可的标准答案。大多数时候，大家还是需要根据自己的需求、资源条件和技术能力去做适合自己的取舍。 homecloud 的 记忆增强大体可以分成两层，第一层是剪缩增强，也就是让 agent 更容易找到相关的记忆。这部分典型代表就是官方默认的 sqlite 剪缩、可选的 sqlite 向量剪缩以及进一步增强的 qmd 混合剪缩。 那这其中 sqlite 更适合轻量级默认可用的本地锁影场景。 sql 更适合做 in binding、 向量存储和域域召回。 qmd 则是更强的混合剪缩方案，它通常以本地 start 进程执行，再把结果交给大模型做 ranking， 也就是二次重排。这里的大模型 random 可以 把它理解成前面，尽量多召回一些可能相关的内容，后面再让大模型重新判断哪几条和当前问题最相关，把它们排到更前面。 所以 qmd 的 价值主要体现在，当记忆很多，认知很多、表述又不统一的时候，它能明显提升召回精度和解锁质量。但也要明确一点， qmd 解决的是怎么找的更准的问题，不是怎么把记忆管理的更好的问题， 也就说它的强化是剪缩层，而不是记忆治理层。如果底层还是无组织的 markdown 文件，那么事实变了，依然可能直接覆盖知识写进去了，也未必经过结构化整理。那长期下来，知识是否真正能沉淀成稳定可赋用的 memory 资产， 是取决于你上层怎么治理。第二层才是记忆治理增强，也就是在能找到的基础上，进一步解决怎么记记什么、怎么压缩、怎么氧化、怎么避免污染这些问题。这部分常见的思路大体可以分成几类，第一类，单文件增强。最直观的方式就是通过各种策略，把重要的信息都不断追加到 memory 点 m d 里。 这种方案的优点非常明显，简单直接，几乎没有额外的系统复杂度。你不需要引入新的数据库、解锁服务或者是后台进程，只需要让模型持续地往 memory 点 m d 里面写就行。但问题也同样明显，随着时间的推移， memory 点 m d 会越来越长，文件不断膨胀，信息密度也越来越低，查找的效率也会越来越差。 第二类，自动记忆管理。那第二种思路是做一套自动记忆管理机制，比如通过定时任务，每隔一次 session transcript 自动提取大模型认为重要的记忆内容， 然后按天进行定时压缩归档，持续维护到 memory 点 m d， 减少人工的干预。那这种方案比起单纯追加文件更进一步，因为它开始尝试怎么解决记忆越来越多怎么办的问题，而不是让系统能记住，还开始试图让系统自动整理记忆。但 这套方案的问题在于，我们其实很难知道它到底记住了什么，以及为什么记住这些内容。因为重要这件事本身是由大模型来判断的，而大模型判断的重要性未必和人真正关心的重要性一致， 哪些该保留，哪些该忽略，很多时候并不好对齐。那另外，这类方案常见的时间线压缩方式，比如按天、按周去归等，虽然可以控制体积，但也会带来另外一个问题，事实变化的历史容易被抹平。 举个例子，一个项目原本是进行中，后来变成已完成，在压缩归档之后，旧的状态可能直接被覆盖掉。最后你看到的是一个更新后的结论，但中间是怎么变化过来的？这段过程信息可能已经丢了。第三类是日制流加上剪索增强。那第三种思路是依赖每日的日制，再加上 memory search， 然后再配合更强的剪索后端来工作。 这种做法的核心很简单，每天持续的写日制，把记忆沉淀在日制流里，真正需要的时候，再通过 memory search 去做剪索，把相关内容找出来。 如果只是默认解锁，这更像一种可搜索的流水账。但如果配上 l s d b 或 q m d， 体验会好很多，因为搜索会更准，召回也会更稳定。它的优点是实现简单，维护成本低，几乎不需要额外的治理策略。 你只需要保证日制的持续写入解锁链路就能跑起来，整个系统就能工作。但它的问题在于，这依然不是一个真正结构化的埋木尔系统。随着日制的不断累积，搜索结果里的噪音会越来越多，相关性也会越来越不稳定。 同一个事实可能分散在几十个不同日期的日制文件中，模型每次都要从这些零散的片段里面重新拼装上下文，这样既浪费 talkin， 也难以形成稳定的知识沉淀。所以这种方案虽然能用，但更适合清亮场景，不太适合长期高密度、需要持续服用的知识系统。 那第四类是外接完整的记忆系统，那再往上走，就是把 open cloud memory 增强做成一个独立的系统，或者直接接入第三方平台。最省事的一类做法就是直接集成第三方平台提供的商业 memory 方案，比如 my machine、 open cloud super memory 这类项目， 本质上就是把 memory 的 存储、召回、管理这些能力外包出去。他们的优点是接入快，上手简单，但代价通常是依赖外部平台，灵活性和口控性相对有限。而如果不走商业平台路线，社区里也有一些重型的增强方案， 比如结构化抽取、分层记忆、长期生命周期管理，甚至是主动式记忆系统。这类方案的能力更强，但接入和维护成本也更高，更适合那些已经明确要把 openclaw 做成长期运行的 a 政策系统的人。比如 memory labs db pro 这个项目就很不错，大家有兴趣的话可以去尝试一下。那如果有更好的方案，也可以评论去分享一下。 ok？ 在 了解了概念之后，我们应该怎么处理自己的 openclaw 的 时候，其实并不清楚自己真正需要的是什么， 你是想做一个本地的个人助手，还是想做一个长期运行的 agent？ 你 更在意隐私成本还是召回效果进行上线？这些问题如果一开始都没有想清楚，那你过早的去折腾 memory， 最后大概率只是在增加记忆系统的复杂度。 所以在这个阶段，你只需要先意识到 memory 确实是个问题，但不用着急，现在就把它彻底解决。对大多数人来说，先用 opencloud 默认的 markdown 策略做基础处理其实就已经够了，先跑起来，先用起来， 先观察自己的实际使用过程中到底会遇到什么样的问题，这是比一上来就追求高级记忆架构更重要的事情。等到什么时候，你真正开始觉得你的瞎子变傻了，记不住了，照回不准了，上下文越来越贵了，那时候再回来处理这个问题反而是更合理的。 因为这个阶段你已经不是在想象问题，而是在面对真实问题。你会更清楚自己到底缺的是更强的解锁能力，更好的记忆治理，更低的 top 肯消耗，还是多 agent 多场景下的隔离能力。 到了那个时候，你再根据自己的需求，参考前面提到的几类思路，去找到对应的开源项目，逐步尝试优化和治理自己的 memory 系统，会更具针对性。这其实是一个很正常的学习路径，先用默认方案建立认知，再在真实问题里逐步升级，而不是一开始就试图设计出一个完美的记忆系统。 而且说实话，现在这个阶段想一开始就把 open cloud memory 做的非常完善，本身也不太现实。因为目前不管是官方方案还是社区里的各种增强路线，都谈不上稳定统一，没有明显的缺陷。 到目前为止，我还没有看到一个真正能够让所有场景都满意的通用优质方案。很多方案都能解决一部分问题，但同时也会带来新的成本和新的复杂度。所以与其一开始就幻想把这件事一次做对，不如接受一个更现实的结论，慢慢也是一个随着使用过程逐步治理的问题，而不是安装 open class 就 能彻底定型的问题。 当然，从更底层的角度来讲，哪怕你把 mac 策略设计的再漂亮，也依然避不开一个根本限制。大模型的上下文长度始终是硬约束。也就是说，很多所谓的记忆增强，本质上都是在有限的上下文窗口里，尽量让系统记得更准一点，找的更快一点，浪费的更少一点。它能改善体验，但是很难彻底消灭限制本身。 ok？ 朋友们，如果你看到这里还没有放弃，那么看起来你是想认真玩一下 opencloud， 那 这种情况下，每个工作区的备份将必不可少。这是为了防止你悉心呵护的瞎子突然发疯干掉了自己，或者是某些改动不想要了，你想回滚？ ok， 备份的方案也很简单，走 github 备份。首先为了安全，无论你有没有 github 账号，我都建议大家注册一个新的 github 账号。我们直接打开 github， 点 com， 然后点击注册一个新的账号，这个流程比较简单，我就不说了。那账号注册好之后，我们就可以回到这台服务器的终端操作面板，运行一行命令来生成这台机器的 s s h k， 注意这里的邮箱要换成自己 get up 的 邮箱，一路回车就行。 ok， 运行命令，我们查看一下公告内容，我们先把输出的这行公告全部复制下来， 然后回到 gethelp， 点击右上角的头像，点击 settings， 然后在左侧选中 ssh， 点击新增一个 sshk， 粘贴进去，给一个名字创建。 配置好了之后，我们点击 github 导航栏右侧的加号，选择创建一个新的存储库，那这个仓库其实就对应了一个工作区，所以这个名字我们以工作区名命名。那前面的 r n 三是我这台服务器的缩写，因为我在多台服务器部署了 opencloud， 加上服务器代号更清晰一点。后面的 man work space 代表默认的 agent 工作区， 当然你想叫啥都行，但是我建议有意义一点，不然后面工作区搞多了不好找。还需要注意的一点是，我们这里要选择私有， 这样你的这个项目就只有你私人可见了。点击创建，这是一个空的项目，创建完成之后就会自动跳转到项目页面，我们切换到 s s h， 然后把这个仓库地址复制一下，当然下面这个绑定以及推送的命令我们也复制一下，后面会有用。然后我们回到这台服务器的终端控制面板，来配置一下全区的 get 用户名和邮箱。 配置用户名配置邮箱，注意这里的用户名就写 github 注册的账户名，邮箱就写 github 的 账户邮箱即可。配置完成之后，我们输入命令检查一下， 那这样就配置好了，我们直接回到 web ui， 给瞎子发一条消息，让它绑定并且推送。注意一定要选择 men 这个 agent， 因为我们目前配置的是 men 这个 agent 的 工作区备份，直接输入提示词，那这里的命令就是我们刚刚在 gitup 复制的命令。直接回车， ok， 这样就已经推送好了。我们回到 github 刷新一下页面， ok， 可以 看到工作区已经同步过来了，我们还需要给工作区配置一下，让它每轮修改后都提交代码并推送远程。像这样的固定流程，可以直接加到 agent 点 m d 文件中，那如果你不会写，也不知道要加到哪个文件里，你就可以这样问，直接给瞎子发送一段提示词回车， ok， 等它执行完提示词，就帮我们追加到了 agent 点 m d 文件里，那由于改了文件，这次变更它依然会帮我们提交到 git 仓库，到这里我们的工作区备份就做好了。后续如果你的工作区被删除干净了，或者需要迁移， 直接把仓库地址给到 opencloud， 让它恢复就好。 opencloud 的 每个 agent 执行过程中的持久化产物都会放在工作区，所以你可以随时在 github 仓库在线查看你的工作区文件内容， 甚至也可以直接在 github 在 线修改你的工作区文件，然后提交，那提交后给 opencloud 对 应的 agent 发消息，让他拉取一下最新代码，就可以直接应用了。修改工作区文件是不需要重启网关的，那我们有几个工作区就创建几个仓库即可，这里我就不重复了。工作区的这份 agents 的 md 文件建议大家有时间的话，就一定要看看 大家在安装的过程中有什么问题，或者是有什么花里胡哨的报错，可以直接发送给 ai 去问。我们实操的过程中，你会发现，有些是去服务器中的面板自己操作指令，有些时候也会在 opencloud 的 机器人聊天窗口上的操作。那为什么不全都让 opencloud 自己运行安装或者修改配置呢？原因有几点， 第一，有些命令他自己也跑不了，权限太高也不安全。第二，他的系统提示词太长，执行起来有点慢，还不如问外部的 ai， 然后自己去执行，更速度一点。 三、我们在做的是一个高度自制的 a 证的系统，如果我们完全不熟悉，是玩不起来这个 a 证的系统的。所以这个边界在哪儿？我的看法是涉及到一些 skill 安装或者是工作区目录下的内容，编辑可以给到 opencloud 去做，但涉及到系统层面的，哪怕可以让 opencloud 去改， 你也得知道它具体是改了啥，不然挂了你都不知道怎么解决。还有一个操作是直接在服务器上安装一个 cloudcode， 让 cloudcode 作为外部 ai 工具介入去修改配置文件，降低我们的操作复杂度，甚至可以创建一个专门用于编程的 opencloud 机器人， 但让这个机器人操作 cloud code 去完成编程任务，而不是他自己去完成编程任务。因为 cloud code 是 一个干净稳定的 ai 编程 agent， 是 一个非常优秀的 ai 编程产品。 ok， 本期视频到这里就结束了，真的是啰嗦了太多东西，原本我是不想录这期视频的，虽然我也是一直在有用 open cloud， 但由于上不了生产，对我来说它更像是一个学习样本，一个玩具， 互联网真的把它吹的天花乱坠。那最近估计你又会看到大量的第一批跟风体验 open club 的 人的反馈，一定有很多人态度转变，开始吐槽他，真的是很无语。所以大家要理性看待这件事情。 ok， 感谢大家的观看，相关的文档可以在评论区或者是私信找我要。那觉得不错可以参联。谢谢大家，下期再见。

这是我刚收到的苹果新款 macbook neo， 用它养龙虾，你觉得靠不靠谱呢？ 今天我就用它手把手教大家如何配置 macos 版的 open core， 本地部署步骤呢，很详细，需要一步一步往下看，保证成功。建议呢，先仔细看一遍，再跟着操作。第一步，安装 get 苹果自己家的开发者站点，仔细看，这里 搜索 command line force for xcode， 根据我们现在的系统版本，新的呢是 xcode。 二十六点三，点击箭头，点击安装包，下载到本地后，打开后按提示安装就可以， 直到安装成功。这个时候呢，我们点击右上角放大镜图标输入终端，打开后输入这串命令，看到版本号就是安装成功了。 第二步，安装 homebrew， 我 们需要在终端输入这一行安装命令，提醒一下。接下去呢，出现类似的命令，记得暂停视频，复制后可以在千问豆包等大模型工具问一下，以免复制的时候识别错误。 输入后呢，按回车，他会自动开始安装 homebrew 了，这里会问我们通过什么下载 homebrew， 我 们可以输入一，也就是清华大学这个敲回车，然后会要求我们需要输入开机密码， 输入后直接按回车就可以，这里会问我们是否删除之前这台机器安装的红不入，直接输入 y 回车，他会帮我们自动备份。再接下来呢，我们还要按一次回车开始安装红不入，安装成功后会需要我们再次输入密码，直接输入后回车就可以。 接下来会让我们选择哪个国内镜像，这里我是直接按他提示输入五回车，然后我们等待他安装完成，直到出现安装成功的提示后，我们先关闭一下终端界面，然后呢，在程序屋重新打开它，让配置生效。 这里有个提醒，如果你是 mac os 二六之前的版本，你呢也可以先按照第二步安装 homebrew， 安装完毕了之后呢，再安装 git 就 比较简单了，直接在现在重新打开的终端里输入 pro install git。 回车后呢，它就会帮你自动安装完成了。 第三步，安装 node js 仔细看 node js 官方界面左下角，点击 macos 安装程序，获取后呢，打开安装包，后面按提示安装，直到安装完成。 第四步，安装 open clone， 再次打开终端，输入这个命令回车就可以了，不用管它。再输入这条命令回车，只要输入正确，依然不用管它。之后我们再输入这行命令， 这个时候他会要求我们输入开机密码，回车后他就开始安装了，我们需要稍微等待一下，看到终端里有类似这样的提示，里面的具体数据呢，我们可能会有不同，不用在意。这说明欧邦克洛安装成功了，但是还没完。 第五步，配置 openclore 配置之前，我们需要先输入这行命令，这个命令的作用呢是删除我们本地已经安装过的飞书插件目录，以免后面引起冲突。输入后按回车就可以。接下来还需要输入 openclore on board， 启动 oppco 初识化配置向导，这个时候你就能够看到龙虾的 logo 了。这个呢，有一个官方风险提示，我们要继续只能选择 yes， 可以 用左箭头键选择按回车确认。这里我们只要保持 quick start 模式，直接回车就可以。 这里就是需要我们选择我们的 oppo colo 准备连接的大模型了，基本上覆盖了目前主流的大模型，如果你已经有创建过某个大模型的 api， 就 可以通过上下箭头键选择插播一个大模型 api 密钥配置。 我这里给没有创建过大模型 api 密钥的小伙伴演示一下我自己在用的 kimi 的 mojito ai api 密钥的创建过程。首先是 kimi 开放平台， 然后呢左侧选择 apikey 管理，之后在右侧点击新建给他取个名字，比如 opencore bot 项目，这里选择一个就可以了，然后点击确定，这个时候呢，我们就可以看到密钥了，这个密钥一定要保护好，不要让人看到，要不然被有心的人拿去的话，他用的就是你的额度了。这里不是点确定，而是点击右侧的这个复制按钮。 好，再次回来，我们可以点击程序屋上的终端，这里我们选择刚刚注册的 kimi， 也就是蒙秀的这个敲回车这个位置呢，我们根据实际情况，我们刚刚是注册的国内的，需要选择点 c n， 这个选择好后回车 这里我们因为是直接复制密钥的，所以直接在 face 的 api key 这里回车就可以。 ok command 加微把我们刚刚复制的密钥直接粘贴回车后，我们保持它默认的这个就可以直接回车。 这里会要求我们选择使用哪个聊天软件来通讯。目前呢，我们可以直接用向下箭头选择到最下面的 skip for now， 这里会涉及一些准备步骤，我们可以在视频后面再配置，选择 skip for now 后回车， 如果跳出设置 provide 后，依然先选择最下面的 skip for now。 先跳过回车，这个时候他会问我们是不是现在需要配置 skills 了，我们可以选择 yes 看一下，你用向下箭头键往下看，每一个的后面呢都有详细的场景说明， 如果有你需要的，可以选中它后敲一下空格键，再敲一下就是取消。这里我们依然先选择 skip for now， 反正后面呢还可以配置的空格键选择再敲。回车， 这里有一系列需要我们配置各种平台的密钥的，我们暂时也都可以先选择 no， 如果你的确已经有密钥了，当然也可以选择 yes， ok， 来到这里 hux， 我们也先用空格键选择 skip for now。 回车，这里会跳出一个窗口，我们先选择允许。然后呢，终端这里会问我们用什么方式起用 boot， 我 的建议是 web ui， 对我们普通用户来说也会更直观一点。选择后，回车，这个时候他会自动打开一个界面，这就是和 oppo cola 的 一个聊天界面了，我们可以先和他聊一下，比如我们可以用中文说一句你好，收到他的回复，呵呵，证明我们的配置已经成功了。 原则上来说，我们的小龙虾呢，已经养殖成功了，但是还有一步更重要的，才能够方便我们用聊天软件随时随地的给他下达干活指令。 也就是呢，即使我们在外面，也可以用手机上的聊天软件给他下指令。那么我们用目前口碑相对更好的飞书来举例。第六步，创建飞书机器人。 首先是飞书开放平台，我们可以准备一个个人账号，登录后点击右上角开发者后台，这里呢，点击创建企业自建应用，给他起一个名字描述，这里也随便填写一下， 选择一个图标，或者呢也可以自定义上传一个图标，然后点击右下角创建，这里我们点击添加机器人，暂时点击左侧的权限管理，点击开通权限 搜索框，这里我们输入 i m 冒号，注意这里的冒号呢，是需要切换到英文输入法的冒号的， 这里我们可以把全部都勾选，点击确认开通权限，这个位置有一个提醒，你看一下应用发布后，当前配置方可生效， 我们需要点击提醒这里的创建版本，这里我们输入版本号，按照他的提示，比如一点零点零更新说明，这里呢，我们也可以写上创始人版本下滑，点击保存，点击确认发布。 ok， 飞书机器人创建完毕。第七步，连接 oppo 克洛和飞书， 依然是在终端输入 open core config 回车，这里选择 local， 这里我们选择 channels 回车，然后是选择默认的这个 config link 回车， 这里呢，我们找到飞书回车这个位置，我们得选择 download from npm 回车安装飞书渠道插件这个位置，选择 yes 回车。稍等片刻后，需要输入飞书的 app， 先按一下回车， 之后再是飞书的开放平台左侧，点击凭证与基础信息，点击 app secret 这里的复制键，再是回到终端 command 加 v 粘贴回车，这个时候还要我们输入 app id， 再次在飞书开放平台点击这里的 app id 下面的复制键，然后呢，再到终端 command 加 v 粘贴回车，这里通讯方式选择 web socket 回车飞书这里我们选择 cn 的 这个就可以回车。 是否允许群聊使用？我的建议是选择下面的 open 回车，下一步可以直接用向下箭头键快速下滑到底部，选择 finished 确认配置完成，这里呢，问我们的是配置私信访问策略，这里需要选择 yes 回车之后这个位置，我们可以直接选择 perry 回车，这个菜单里我们可以选择到底部的 continue 回车。 ok， open core 和我们的飞书正式配置完毕。 最后环节，我们在终端输入 open core get away 启用它。再是在飞书开放平台选择左侧的事件与回调，点击订阅方式，这里的按钮 确认是这个默认的长连接，点击保存这里再是点击添加事件，搜索框里输入接收消息，将接收消息勾选，点击添加按钮，再是点击左侧的权限管理，点击开通权限。 搜索框里呢，输入通讯录，把这个获取通讯录基本信息勾选，点击确认开通权限，再次点击右下角的确认，这里依然会看到版本发布后当前修改方可生效的提醒。我们还是点击创建版本，输入新的版本号，比如一点零点一 更新说明，这里呢，我们可以是添加消息，接收能力，下滑到底部，点击保存，点击确认发布。 第八步，与 open core 对 话，我们可以尝试拿起手机飞书，点击开发者小助手下滑，找到我们前面命名的那个应用，点击打开，我们可以给他也发一句问候，比如你好， 这个时候呢，你会收到这样的一个安全配对提示，不是错误，是为了安全起见生成的配对码， 我们只要复制提示里最下面的这行命令，在终端里再次输入回车， ok， 显示配对完成后，回到手机飞书再给他发你好，很快呢，就能够收到他的回复了， 哦吼，正是在我们 mac 上部署完成了 open core， 同时呢，也可以用手机上的飞书，电脑上的飞书，随时随地的给他下指令了。 这就是完整的 macos open core 本地部署教程了，适用所有的苹果电脑 制作，不容易，有用记得点赞分享。接下去呢，还会有如何配置 skill， 如何省托坑等等的一些必备技巧分享，大家记得持续关注。如果大家还想了解如何一键云部署的话呢，也可以留言，需求多的话，我也来做一条详细的教程。

前两天出于好玩发了几条 opencall 视频，没想到流量很大，然后不少人私信来问，在私信中也有不少人问到 opencall 的 一个具体安装问题， 虽然网上已经有很多安装视频了，可能大部分的视频是基于有一定电脑基础知识的人，或者是基础环境那些依赖已经装过的人。 今天我就来录一个保姆级的安装视频吧。我们扣的话 mac 端和 windows 端呢，安装有一些细微差别， mac 端相对比较简单。那今天先录一下 mac 端的。好，那我们开始。 首先我们假设这是一台全新的 mac 电脑，然后第一步我们先 command 加空格，打开终端， 用 oppo 靠的话是需要运行在 node js 的 环境中的。我们第一步先去 node js 官网安装一下 node js， 找到后驱， node js 找到对应的 micros 版本，就按照它的那个步骤一步一步安装。 首先先装 nvm， 装好以后运行一下它的效， 写到环境变量里面，好安装 node js， 我是 因为已经装过了，所以很快没装过的朋友需要等待一下。然后装好以后的话就执行 node 杠 v， 确认一下版本， 如果出现版本，那说明已经安装成功了。然后 npm 的 话一样也要确认一下。 好，两个都出现版本，那就说明成功了。下一步就去安装 unmark 电脑的软件包管理工具就是 homebrew， 这个呢用过 linux 的 朋友应该知道，就类似于 linux 的 yam。 好， 要输一下电脑的一个密码，按任意键确认 安装完了，打下不入杠 v， 然后确认一下版本啊，有版本的话就说明安装成功了，这就准备好了基础的一个安装环境，就可以正式开始安装那个 openclock 了， 然后就进入它的 openclock 的 官网， 我们选第二个，因为第一个的话报错概率比较高，第二个报错的概率比较低一点，我们有可能好多看这个视频的人朋友，应该是电脑知识相对比较薄弱的，那我们尽量选报错概率低的。 好，这边报错了， 看这边报的是 permission deny， 说明是权限不够，那我们给他加一个 s u d， 然后输入一下电脑的一个密码， 这就是用管理员来执行。好开始安装了啊，这就是安装好了， 然后我们也来看一下那个， 我们输入一下 open core 杠 v， 看一下它版本。好，这是我们现在的一个最新的一个版本，应该是三点三月八号的，然后后面的话我们就可以开始配置 open core 了， 我们输入这个 输入 open core on board， 然后进入一个配置的一个界面， 首先的话它会提示一下风险，我们确认，然后选 open， 选 quickstar， 然后于是 exiting view 选，然后下一步选配置一个 大模型，我们的话我是配了一个，那个 mini max 是 作为最最基础的，就是因为它套餐量大，管饱， 只要二二三十块钱一个月就，但是执行一下就是一些相对比较基础的东西吧，比较划算。 给它配一个 key， 然后选 keep current， 那 通道的话下次再讲吧，因为配一个飞速的话，那还是要用多引擎来玩， 单硬件的话，其实跟用大模型商提供的官方硬件差别不是特别大， 我们通过下次单独出一个视频来讲一下配多硬件，然后 这个的话也挑过是否配技能，先暂时不配，然后钩子的话也暂时不需要， 然后重新启动一下， 这就是一些基础安装，然后装装的就是一个相对比较基础的一个版本，然后后面有些复杂的配置啊什么的，其实这才是比较难的地方。 好，我们用那个 word 端打开，这样的话就进到我们 call 的 一个对话界面了， 然后因为我们刚刚装的是三月八号的一个版本，三月二号呢， opencall 官方发了一个比较重大的更新，就是 它默认是无法操控你的电脑，需要执行一下一句指令才能操控，就是需要把权限给它， 然后就是这一句 执行完了以后才能操控你电脑，不然的话就变成了一个对话机器人， 聊天机器人。好了，这就是一个最最基础的一个安装，如果大家需要这一份安装文档的话，可以私信或者是在 就是视频下面留言，我来发给大家。