Openclaw如何帮助电气工程师

现在 open core 正在给我配置防火墙，就是这台可以看到正在执行配置命令。我们来看一下提示词，我们让他通过我自己编写的技能连接华山防火墙，先登录防火墙查看一下当前配置， 然后再告诉他，即一杠零杠一做外网口自动获取 ip 地址，防火墙三口作为档口，并配置档口， ip 地址再发给 opencool， 让他先生成配置。 我们来看一下这就是它生成的配置，基本上都是正确的。 ip 地址，安全区域，还有 dsp 服务器配置，有些地方不太满意的，让它修改一下就行了。 比如这里 nat 配置，我习惯用 nat 奥特曼的，告诉它修改就行了。 脚本修改好以后直接让他配置，配置好以后让他拼一下，二二三点五点五点五，同不同可以看到他自己在登录设备， 然后对设备进行配置，配置好以后根据我们的要求拼一下，二二三点五点五点五，可以看到配置好了，配置好以后它还会输出一个总结 提示，华商防火墙配置完成，联通新测试，无丢包防火墙也可以正常上网，这个效率其实还挺可以的，比我自己编辑脚本还快。

各位企业老板们不要再为 open core 疯狂消耗 token 费用和泄露隐私数据而烦恼了，作为石油化厂商，今天带大家体验一下。用 open core 加 r i g flow 加千万本地部署一个拥有知识库且可以不断进行优化学习的微信客服机器人。 我们在云桌面后台创建一个 linux 虚拟机，分配二十四 g 显存，在上面安装 openclo 和 r a g f o， 然后部署欧拉玛并运行千问三八 b 模型。配置好后，在 openclo 上输入提示词，让 openclo 学习知识库文档和工程师的回复内容。 然后上传一些产品使用文档和常见问题解决办法，其中一个是 pdf 的 产品使用文档，另一个是 txt 的 问答。对。做好这一切后，我们用几个问题测试一下。首先测试逻辑推理能力，提问，十个一零八零 p 双频云桌面用户需要多少宽带？ 他给出的回答是，二乘四，再乘十等于八十兆，完全正确。再测试一下文档搜索能力，提问，如何禁用 usb？ 可以看到他的回复是基于文档搜索后推理的，而且非常准确。可见在通用模型的基础上投喂大量企业内部支持和微调，再经过长时间升级训练，可以极大提高企业的生产效率。

哈喽，大家好，我是麦东。大家有没有发现现在互联网上很多 open cloud 的 多智能体教程都讲的比较复杂，并且在自己本地难以复现。 今天我想给大家带来一个简化版的多智能体协助教程，帮助大家在本地快速搭建一套真正能跑起来的多智能体协助流程。视频教程，欢迎大家点赞收藏，慢慢观看。本次视频我们还是借助飞出通道来跟大家一起完成。 我们以软件开发中两个非常常见的角色，项目经理以及全站工程师为例，给大家带来演示。首先第一步我们需要创建两个飞出机器人，点击链接跳转到飞出机器人的创建界面，第一个机器人我们取名为项目经理小册， 第二个机器人我们取名为全站开发工程师。小站 机器人创建完成之后，当前页面先不要关闭，等会儿我们还需要拷贝相应的 app id 以及 app secret。 下面我们开始进行下一步 opencloud 多智能体的配置。 opencloud 多智能体的配置也比较简单， 我们需要给每个智能体定义它的 id 名称、工作空间以及它所使用的模型。需要注意的是，默认的主助手我们可以让它使用已经存在的 workspace， 但是对于其他需要协助的助手，一定要给它分配不同的 workspace。 完全独立的 workspace 就 意味着每个助手可以拥有完全独立的性格以及做事风格，这也是我们多智能体协做所必要的前提条件。下面我们复制该配置文件，点开 offencloud 控制台， 点击配置，找到 engines 配置，将配置文件粘贴过来即可，这边不要忘记需要根据实际情况补充逗号，否则配置文件格式就会不正确。粘贴过来之后，记得将相应的模型替换为你正在使用的模型， 修改完成之后点击保存。这时候可以先不用急着重启，我们将其他的配置修改完成之后一并重启即可。回到文档，我们开始进行。第三步，多账号儿绘画隔离设置 这一步也是非常重要，一定要进行配置的，否则你多个机器人之间就没有办法实现完全独立的绘画复制该配置。在 opencloud 配置文件中找到 session 粘贴过来即可，同样要注意逗号，点击保存。接下来第四步，工具权限配置工具权限配置里有一个非常重要的配置， 当我们将该配置设置为开启的时候，我们才可以通过主智能体向其他的子智能体发送消息进行调度。同样复制粘贴进配置文件即可。 找到 taurus， 粘贴完成，注意多号，点击保存。下面看第五步，飞书 channel 的 配置。 飞书 channel 配置里面主要是新增了多机器人的配置，机器人所需要的配置信息也比较简单， app id， app secret 机器人的名称私聊策略私聊策略我这边配置的都是 allowist， 这个配置代表的含义是只有在 allowform 里面的账号才能够跟该机器人进行私聊。下面我们同样将这块配置粘贴到 opencloud 的 配置文件里面， 找到 chines， 找到飞书粘贴进来即可。粘贴进来后，我们首先将相应的注式去掉，接着将新建好的机器人的 a p id 以及 a p p secret 粘贴过来， app id app secret 粘贴完成之后， allowform 暂时先不做修改。 allowform 里面的账号配置只有当我们在飞书里面对相应机器人发送消息的时候才可以获取到，我们先将它放在这边，后续再进行配置， 同样点击保存。我们接下来看第六步， opencloud 的 路由绑定配置。 opencloud 的 路由配置比较复杂，我这边只取了其中最简单的一种配置，以 project manager 为例，这个配置代表的含义是，当我在飞书里面通过 project manager 这个机器人向 opencloud 发送消息的时候， 他所有的消息都会被转发给我的。 project manager 这个智能体也就是构建了一个消息转发通道，确保我的消息不会被错误地转发给其他的智能体。 同样复制该配置，打开 open class 粘贴该配置文件的时候，需要注意它的层级是比较高的，千万不要把它错误的放在 chines 里面。我们直接找到 chines 配置的开头，在 chines 的 上方按下回车粘贴进来，粘贴完了之后点击保存即可。 好，所有的基础配置都已经完成了，下面我们打开终端重启一下 openclaw 服务，执行 openclaw getaway restart 命令，重启服务， 服务重启完成了。大家还记不记得刚刚在进行配置的时候，我们还有一个飞书机器人允许的私聊账号没有？配置完成，我们先找到账号配置的地方， 下面我们就来跟大家讲一下怎么样才能找到这个相应的账号。首先我们再打开一个 open class 控制台的页面，找到预制菜单，将预制拉到最下面，下面我们打开飞出， 先找到项目经理小册，点击打开应用，给它发送第一条消息， 消息发送完成，这时候它肯定是不会回复你的。我们回到刚刚的 open class 控制台， 可以看到这样的一条消息，它的格式是比较固定的，前面是飞出，后面是我们给机器人取的名字，再接着就是 sender， 某某某 not in d m a list sender 后面跟着的这串 id 就是 我们需要的用户 id， 复制改 id 粘贴过来即可， 同理另外一个机器人所需要配置的 id 也通过该方式获取。打开全站工程师小麦发送嗨，回到 opencloud 控制台，找到相应的 id， 复制粘贴过来即可。 两个 id 都配置完成之后，点击保存，再次打开终端，重启 opencloud 服务。 服务重启完成，我们回到飞书，再次给两个机器人分别发送消息， 可以看到 openclaw 已经收到我们的消息了， 从机器人给我们的回复中也可以看出来，他们两个是完全独立的新的工作空间，下面我们可以给这两个机器人赋予他们的灵魂，并且给他们设置好各自的工作策略。我们同样打开文档， 这边我准备了两个参考的配置，大家在模拟我的场景的时候也可以直接使用，将文本复制发给对应的机器人即可。 好，两个机器人都已经完成存储化设置了，下面我们开始进行最后一步的配置，告诉我的主智能体小麦它应该如何指挥这两个子智能体去干活儿。 我们回到文档，看一下主智能体记忆固化这部分的内容，这段题的主要目的就是在主智能体里面去建立长期记忆。 当我向主智能体下发开发类的任务的时候，默认不要新建临时智能体，而是将当前任务发送给项目经理智能体以及全站开发工程师智能体，让他们去进行协助处理。 这段提示词里面有两个地方需要调整，分别需要修改项目经理智能体以及全站开发工程师智能体的 session key。 session key 我 们可以在 opencloud 的 控制台绘画里面获取，打开 opencloud 控制台点击绘画，我们可以在这边解锁绘画， 复制 project manager 粘贴过来，这个就是我们项目经理对应的 session key， 复制粘贴过去即可。远程工程师的 session key 也是一样的处理方式。 接下来将这段话复制发送给主智能体即可， 等待主智能体完成配置即可。好了，主智能体已经完成配置了，下面我们就可以来验证一下多智能体协助的效果了。 我们给主智能体发送一个开发时钟的任务，让他去安排项目经理以及全站工程师进行开发。 可以看到我的主智能体已经在安排开发任务了，我们可以打开 opencloud 控制台对应，找到相应的 session 去观察一下，点击聊天，在这边切到项目经理， 可以看到我的主智能体跟项目经理说，大哥这边有一个开发任务，开发一个时钟，要求他出一个开发文档，以供后续全站工程师直接开发， 然后我的项目经理就开始去做需求拆解了，哎，跳出这个网页说明我的开发工程师已经开发完成了，我们先不管他，接着来看一下他的整个调度流程。 当项目经理完成需求拆解后，我们先看一下主智能体这边他做了什么事情。项目经理已经拆完需求，我现在继续安排全任工程师按这份文档开发， 我们再切换一下全站工程师的筛选，看一下他是怎么工作的，组织能力告诉他大哥这边有一个新开发任务，开发一个网页时钟，并且将项目经理拆出来的需要文档交给了他，然后接下来我的全站工程师就开始按照这份文档去做开发了。 下面都是开发的流程，我们就不再一一查看了。刚刚在我给大家讲解的过程中，其实是弹出一个网页的，这个就是全站工程师开发出来的结果，一个网页时钟 可以看到他也是能够跟我当前的时间匹配上的，意味着全站工程师开发的也没有什么问题。好，下面我们回到飞书看一下我的组织能力，小麦是怎么给我汇报的。可以看到项目经理拆解完需求，全站工程师按文档开发。全站工程师开发完成之后， 他告诉我他是怎么处理的，并且给我总结了当前项目完成的成果，最后给我提供了一个访问的地址。好，本次的多智能体协助的视频演示到这边就结束了，演示过程中采用的场景还是比较简单的， 关于多智能体协助的场景，麦冬目前也还在逐步探索，欢迎大家在评论区多多留言，相互交流。工具会变，但方法更重要，我是麦冬，下条继续。

你知不知道你花大几万请回来的迁入式工程师这道项目前两周是在做什么的？以为他咔咔咔开始给你开发？那不是，他是在配那个环境， 一会儿依赖报错任何版本不对不冲突，还有编辑不通过的，两周过去了，你的项目还在原地踏步呢，以为你的工程师能力不行，其实是你选的主板就不对， 看看这片三五八八主板，我们预装了 opencloud， 原来两周的环境搭配时间，现在一键脚本十分钟就搞定了。求求你，让你的工程师把精力花在核心的业务上，不要再折磨他们。

好，兄弟们做个分享，我们今天说一说小龙虾会不会把咱网红这行给端了，把咱们干掉啊？首先说这之前咱得先了解小龙虾是干嘛的啊，请大家注意，它叫智能体，这大家都不陌生啊，那什么叫智能体呢？这个我还必须得普及一下，因为咱很多弟兄们只知其名，不知其意。智能体是什么呀？你可以把它理解成就是软件，咱们平时用的那个软件， qq， 微信用的这个抖音啊，这个软件 传统软件啊，是写好的，就是这程序都是写完的，写进去的，你点哪，他有什么反应？这时候 if else 是 一判断语句，现在不是他智能体。智能体什么意思？就是他灵活判断，那怎么叫灵活判断呢？就你让他干嘛他干嘛？那我怎么让他干嘛他干嘛？他怎么能这么智能呢？他得接入一个大脑，那个大脑叫什么？叫大模型，怎么样？明白了吧？就是咱们现在所说的这个豆瓣大模型 啊， deepsea 大 模型说的就是这事，所以有时你觉得豆包这聪明， deepsea 啊，那个也聪明好，什么意思？就是它大模型聪明，思维方式脑子聪明。所以现在的智能体就是原来的软件，现在的我们说的大模型就相当于人的大脑通过它来支配这个软件做什么。小龙虾就是个桌面级，它是专门在你桌面上替你干活的，看我们了解了第一步，我们就说第二个，那能不能替代网工呢？ 注意兄弟们，首先你得先确保一件事，你得告诉他干什么。这个小龙虾呀，不是大家想象的，哎呦，这东西我只要把它安装上，它就干活了。不是，那是传说啊，传说都是骗人的。首先你兄弟们，你们有谁真的把小龙虾搭起来了？有的话可以评论下方刷个一啊，你们又有谁把它搭起来之后让它自己调上设备了？评 论下方可以打个二，如果你什么都没有，你也没安装没调，你也没有尝试过，你可以打个三，我相信百分之九十九点九的同学啊，都应该没有尝试过。你可以打个三，我相信百分之九十九点九的同学啊，都应该没有真正实现。那么问题来了，他能不能做到呢？ 他可以，有没有小公家？比如说你给他一指令，你配个 o s p f， 你 配个 b d p， 或者说你告诉你把它配配通了啊？你这有个日制提醒，你给我分析一下，并且自动去排错，能不能做到？能做到，但是这个能做到的前提是什么？是需要一个对网络技术非常懂的人给他做大量的。什么 大量的这种练习训练，我们都说叫 ai 训练师，听说过吗？大模型训练师听说过吗？你要训练他，要教他，他不能说是你告诉他给他配通个方，他往上配一套 b、 d、 p， 然后设备卡的要死， 不能这样，道理一样，所以你会发现网工是什么？大脑你要懂什么？每个技术懂技术的目的是什么？是为了应用它一定是自己用吗？不一定，小龙虾后边可以替你做，他可以替你 ai 的 工具，小龙虾不行，明天的时候小螃蟹可以，总有工具一款适合你。但是大脑属于你， 你说不对，那你康 sir 你 说不是他连大模型吗？注意，连大模型是你要训练的，你要培养他，这个教他的环节不行，我们知道每一个领域都有他的垂直性啊啊，电工有电工的领域，网工、网工的领域，成学有成学的，尤其是让你想让他去执行一个动作行为的时候，必须得有比他更聪明的人，比他更聪明的教他怎样做。 这道理非常简单，你如果在公司里边想教会一个人，前提是你得会，如果你想让小龙虾替你完成我们说的例行性巡检，自动化的运维，故障的监测等等，包括自动的推配置，这都可以实现。但是前提是你要告诉他要做什么，要怎么做，要不然他就是一个瘸腿的工具， 他就这个工具，你看上去听着好厉害，安装上发现呀，一个都不行，怎么他不动啊？这是大家的感受对吧？所以这个这个点呢，也就是说我们未来的网红 更多的应该从什么？就像康 sir 之前每一次给你们讲，不要光关注命令级，那不重要，不要光这这这个，我背命令，敲命令。我一直都说我说那个并不重要啊，重要的是什么？你要理解每个功能什么时候用，怎么用，用在哪，为什么要用。所以我们经常说很多工程师面临的是不是 说你不会配，是你不知道配什么，不是说你不会那条命令行这么简单，是你不知道他到底应该怎么做，请注意，我说怎么做，不是这个是要干些什么， 所以在这个过程之中的时候，我们就叫什么呢？就说，呃，学习的是逻辑，是知识体系，是解决方案，然后运用什么智能化工具， 运用 ai 来帮助你管理更大规模的帮助你节能提效。所以希望啊，康特尔给你讲这些能对比。哎，各位同学们有有启示， ai 重不重要？非常重要，你们一定要注意，一定要学习。你们不学不行啊，你们要学习，但是注意基础学科框架很重要，非常重要。 我知道我这苦口婆心的说你们也不定会去做。我回来给你们录制一套龙虾系列好不好？兄弟们啊，录制一套龙虾系列的，给你们演示它怎么配设备好，保持关注，下期再见。

今天我们用一个实际案例，演示如何让 open class 同时扮演产品开发、测试三个角色，帮你完成一个小项目的推演。 原理很简单，建三个独立 agent， product coding q a。 每个 agent 有 自己的工作区和人设。 产品负责用户故事和验收标准，开发负责技术方案和代码测试，负责测试点和边界情况。配置也很简单，在 main 的 配置里加上 allow agents， 把 product coding q a 加进去，然后重启 getaway 就 行。 派发任务有两种方式，第一种，手动发，三条命令，分别让产品开发、测试各自输出。第二种，直接口述，派产品整理需求，派开发给方案，派测试列测试点，主著手会自动帮你派。 举个实际的例子，你想做代办清单，功能产品会输出用户故事和验收标准开发会输出技术方案和关键代码测试会输出功能测试点，边界情况回归注意点，三个 agent 并行工作。最后主助手帮你汇总成一份完整的项目清单。 为什么不直接让一个 ai 扮演多角色？因为角色会混淆，上下文会混乱。多 agent 夹子 agent 的 好处是每个角色独立思考，输出更专业，最后还能自动汇总，比切多个对话窗口高效多了。 核心就三步，建 agent、 配权限、派任务。关注我，小白也能学会使用 open cloud。

openclaw 是 ai 时代最强的智能体操作系统。大家好，我是涛哥，欢迎来到 openclaw 零基础入门系列课程，那这门课我会用最通俗的语言，带你从零开始，真正玩转 openclaw 这个 ai 自动化神器。这门课一共分为六大模块，拒绝水课。 学完这门课，你就会拥有一个随时在线的 ai 助理，这是你在 ai 时代第一件生产力武器。那本套课程适用的人群呢？分为以下几类， 你不需要是工程师，但你得想走在别人前面那所以不管你是职场人士，想通过 ai 提高工作效率，还是你是自媒体创业者，通过 ai 批量生成内容， 或者是听说过 open cloud 但不知道怎么下手的技术小白等等，都可以通过这门课来掌握它。学完这门课啊，你得到的不只是会用，而是真正拥有以下能力， 第一，动手能力，能够独立完成 opencloud 本地或者云上部署，接通四大 im。 第二，配置能力，配置 记忆系统定时任务，让 ai 主动帮你干活。第三，扩展能力，打造属于自己的专属智能体。第四， 集成能力，打通各种系统，完成生产力提升壁环。第五，实战能力，通过多个综合项目，真正把 ai 智能体用起来，而不是学会就忘，达到学得会，用得好。本套课程呢，一共分为六大模块，第一，认知篇。第二，本地部署。 第三，服务器部署篇。第四，核心能力篇。第五，进阶集成。第六，综合实战。模块一当中我们会讲到 openclaw 是 什么，为什么这么火？第二，搞清楚 openclaw 的 核心工作原理。 第三，五款大厂的本地 openclaw 专为小白设计，在模块二当中，我们通过五款大厂出品的 一键安装小龙虾来设置使用，让它成为我们的得力助手。好，模块三，我们会讲如何在服务器上让它二十四小时运行。模块四，详细讲解 opencloud 的 各种配置， 以及如何搭建自己的专属 skill。 模块五，讲解更新与健康防护。模块六，会通过公众号内容的选择题到生成等等一系列的案例 来学到工作当中重复的任务，提高工作效率。本套课程不需要特殊网络，每节课大概有五到十分钟实操演示，本节课就讲到这里，赶紧关注涛哥，让你从小白变成养虾高手！

没想到啊，距离我制作 open klo 的 详细部署教程已经过去了一个多月，这玩意现在居然火成这个样子，甚至某鱼上都冒出了一堆远程部署的这个付费服务，动不动就收你们几百块钱。我在我那期视频发布之后呢，有的观众也在吐槽模型费用太贵了，那有什么办法能够不花这个模型钱呢？ 有的兄弟们，有的本期视频的主题就手把手带你们部署一个属于你自己的大模型，并教会你如何在 open klo 中切换大模型的大模型啊！ 不管你是使用像欧拉玛呀还是 l m studio 还是 v o i m 等，都能很方便的接入，从而实现完全离线免费无限制用的 open 可乐。好废话不多说啊，记得先点赞收藏加关注。我们现在开始 我整个教程会分成两大步啊，先搞定本地的大模型部署，再讲欧布可乐的对接配置。但如果你已经部署了本地的大模型，可以直接拖动进度条是吧？跳到对接部分即可。第一步，咱们先搞定本地大模型的部署啊，我这边推荐没有经验的同学优先使用欧拉玛，他几乎是目前全网最简单的本地大模型部署工具，没有之一 啊，支持一键部署市面上绝大多数的一些开源模型啊。然后这里插一水，如果你想要工业级大模型的推理框架 v l l m 的 教程，可以在弹幕当中扣个一人多的话，我后续考虑出个教程。 首先打开浏览器啊，输入欧拉玛的官方地址，我放评论区了，就直接复制在那些就可以。进来之后呢，你是什么系统就点对应的下载是吧？ windows 点 windows 麦个点麦个， 下载完成之后呢，麦个就跟安装其他软件一样是吧？然后 windows 也是不断的下一步即可。 好，现在安装完欧拉玛后呢，最关键的一步就是下载并启动本地的大模型。这里要跟大家说清楚，要驱动 open close 这样的 a 卷的系统， 必须选指令遵循度强，上下文长度多的模型，简单来说就是听得懂指挥是吧？记得住你的命令的这种模型。而我这边测试了好几个模型，比较推荐用的就是这个 q 三点五，它有多个尺寸的版本，通常模型越大则性能越强，大家根据自己电脑的显存大小来选就可以了， 最好选不要超过你显存大小容量的模型，也就是 size。 这里我这为了快速演示，我这就使用这个零点八 b 这个小模型展示啊。如果你们有测试更好用的模型，也可以在评论区跟大家分享一下。 确定好模型之后呢，点进去之后，可以直接看到下载模型的指令，此时我们需要打开终端或者这个 power 键麦克打开终端， windows 打开 power 键，然后粘贴这串命令，然后按回车，它会自动下载模型并启动，全程不用你管。经过一段时间下载后呢，它会自动进入对话界面，你可以直接在这跟本地大模型对话，比如说问他，你好。 哎，到这里恭喜你，你已经成功完成了本地大模型的部署。接下来就是将其接入我们的 openclo 中了啊。这里先提一嘴，如果你的电脑还没安装 openclo， 可以 直接去我之前的其零基础啊部署教程，几分钟就能安装好。我这就不重复讲安装步骤了， 我们先讲刚装好的欧拉玛怎么对接。第一步，修改模型的上下文长度。因为欧拉玛本身为了极致的轻量化，如果你电脑显存不大的话，他默认模型的上下文就给你四 k， 你 就这样给 open color 使用的话，你说完这句话他就能忘了上一句。所以我建议把模型的这个上下文设置为至少六十四 k 以上吧。 我们打开这个欧拉玛的软件，然后点击设置，就在这里设置上下文，然后把这个拖到六十四 k 就 可以了。第二步，去 open clone 里做这个配置对接，还是在终端输入这个 open clone config， 进入 open clone 的 配置菜单，然后回车啊配置本地文件，选择 models。 这里呢是 opencolor 给你预设的一些云端模型配置，像什么啊， gpt 啊， jimmy 等等。我们要选择最下方的 custom provide 的 选项，这个呢是自定义模型选项，可以自定义 opencolor 从什么地址去调用模型的服务。而我们这里默认就是幺二七点零点零点幺，这个幺幺四三四端口的 我们不需要修改。然后这里的幺二七点零点零点幺呢，表示从你本地获取。然后这里的幺幺四三四呢，是欧拉玛的这个端口服务，然后再回车输入密钥，这个地方呢可以随便填，因为这是你本地的服务。 然后这里询问我们要接入什么标准的端点协议，我们也默认回车即可。最关键的来了这里，让输入模型的 id， 我 们在这里输入你刚刚下载的模型名称，然后这个样子就是教验，通过回车啊，后面的这些都不用，输入，回车即可。 然后最后选择最下方的这个 ctrl 钮，完成模型的切换。现在你可以回到 openclip 的 控制面板当中，点击代理，看到这个 primary model 是 不是你刚刚选择的模型了。至此，你已经成功在 openclip 当中揭露了本地的大模型。 如果你使用的是 l m studio 或者 v l m 等模型推理框架，步骤跟刚刚几乎没什么差别，只需要将这里的电路地址修改为你所对应架构开放出来的端口即可。比如说像这个 l m studio， 它默认的端口就是一二三四，你这里就写啊，幺二七点零点零点幺一二三四就可以了， 然后 vm 呢则是八千，然后你就把这个端口修改成八千即可。后面的步骤和欧拉玛一模一样是不是？嘎嘎简单？所以我们来 open call 聊天框简单的测试一下，就说帮我查一下北京明天的天气， 哎，如果你的任务比较简单，那是用本地大模型来驱动这个 open call 还是非常 nice 的。 最后本期视频用的所有命令和部署流程我都整理好了，放在这个评论区，大家点赞关注智取即可。 然后上期的这个部署教程和 open klo 的 这个 skill 制作教程我都会放到 open klo 的 合集里头，后续呢也还会更新 open klo 的 其他玩法，不想错过的朋友可以点个收藏和关注啊，咱们下期视频见！

每天认识一款高质量开源项目，第二百二十五期最近 open core 很 火，而有人已经在用这个开源项目，把一群 open core 组成了一家稳定运转的 ai 公司。想象一下，一家公司几乎不需要人工， ceo、 工程师、设计师大多由 ai 担任，可以持续运转，自动接活，辅助控成本。用这个项目，三步就可以搭一家 ai 公司。第一步，定目标，第二步，配置团队。第三步，按下启动，大部分执行交给 ai 来跑。 它。有句话很有意思，支持心跳检测的 agent 大 多可以接入，使用 opencloud cloud 浏览器，多种主流 agent 接入便可上手参与协助 你相当于这家公司的董事会 agent， 超预算会自动暂停，出了问题可以回滚，关键决策随时从手机介入拍板。还有个即将上线的功能， claymart， 别人搭好的 ai 公司配置，你直接买下来导入，快速跑起来。也许未来创业问的不是招多少人，而是用哪套 ai 团队。

整整两天，我像个傻子一样对着屏幕一遍遍敲着 oppo pro 连接飞叔的命令，结果他就像死机了一样，毫无反应，我甚至怀疑自己是不是把代码喂给了贾塞切。就在我准备放弃的时候，脑子里突然闪过一个疯狂的想法， 既然我搞不定，那就让 openclaw 自己搞定自己！我一声令下，让他亲手删掉飞书扩展的文件夹，那一刻我感觉自己像个黑客帝国的救世主，把控制权还给了 机器。然后奇迹发生了，可真的开始自己折腾自己，修复自己连接。我紧张的盯着屏幕，手心冒汗。不知道过了多久，突然叮的一声， 连接成功，那一瞬间我的灵魂都升华了，原来搞定技术难题的终极秘籍不是死磕，而是让 ai 自己解决自己，就是这么简单。哈哈， 我的 open call 终于和飞叔私定终身了，接下来就看我怎么用他们搞事情了。

别只盯着 oppo 跨了这个 paperclip 才是你的一人。公司 ceo 开园几天就拿下了十二点四 k 的 新标，它就是 ai 时代的公司操作系统。你只需要输入一句战略目标，做一款 ai 笔记应用，目标月入一百万。接下来，系统里的 ai ceo 会将其拆解为季度 okr 规划、技术站与微服务架构。 ai 产品经理会输出详细的 p r d a a。 工程师会领取具体的代码任务。你只需要坐在仪表盘前喝着咖啡，审批关键节点就行。 你只负责定义价值和踩刹车。只要预算允许，你就可以瞬间复制出十个研发团队帮你定型试错。 paperclip 来帮你创业， openclaw 则是你的员工，并且两个 ai 都永远忠诚。

opencloud gitlab， 二十五万星全网花钱装 cloud could ai， 编程能力公认顶级，但问题是它们都是给程序员设计的，你要自己装环境，用命令行操作，不会代码的人光安装这一步就劝退了。那有没有一个东西有同 怎样强大的能力，像是联网查资料，整理 excel， ppt， word， 写调研报告，处理批量的文档，但不需要任何技术门槛呢？那我最近找到了这个叫做柴瑞 agent 工具，它背后啊用的就是 cloud 的 模型， 能力呢是完全一样的，区别就在于它是一个桌面端的软件，三分钟就装好了。更重要的是呢，因为是桌面端，数据只在你的电脑上， 不用担心像 off 光那样暴露在网络上了。那今天这期视频，我从做内容和电商最常见的几个场景切入实际操作给大家看，告诉你他到底能帮到你什么，别眨眼，绝对会惊掉你的下巴。那先说怎么装，真的就三步，我们打开官网，点击下载安装包， 那这个文件大概两百兆正常网速，一两分钟就下完了，然后双击打开它，拖进应用程序文件夹就好了，非常简单。那我们登录的时候用邮箱或者 google 账号都可以， ok， 是 不是三分钟就搞定了？那对比 open cloud cloud code 的 这些软件，要花好几个小时安装，还会出现各种各样的问题， 这个可以说是非常适合普通小白了。那接下来呢，我就直接展示一下我都是怎么用的。安装完成以后，我们首先选择电脑里的一个文件夹作为工作区， 比如我现在电脑上有一个 youtube 内容文件夹，专门处理我视频制作相关内容，那现在选择这个文件夹作为工作区，然后描述你的需求就行。 之后呢，我们也可以根据自己的需求而选择电脑里的不同文件作为工作区，这样就能清晰的管理各种使用场景的任务了。接下来呢，我们再去选择模型，像嗨酷呢，比较适合快速简单的任务。 sonnet 呢，适合普通的工作场景， os 最全面，但是呢，价格也稍高。这里呢，我选择的是 sonnet。 那 做 youtube 第一步永远是选择题，选择题怎么来呢？除了自己有好的想法以外，还有个途径就是看同行在发什么，为什么火， 但是你一个翻屏到点视频看播放量，手动记录一个下午就这样没了，而且呢，还字不全落掉爆款都不知道，关键呢，最后还要自己去分析规律， 又是半天，还不一人分析个所以然啦。而现在呢，我只需要直接让 cherry agent 帮我调研就好，他自己就会去 youtube 搜索频道抓取数据分析规律。那这就是他给我的调研报告。那如果你想拿这份报告向别人汇报该怎么办呢？ 我们也可以再让他给我导出 word， 可以 看到这份 word 不 只是把别人的标题抄过来，他会分析这些爆款背后的规律，然后基于这些规律 真诚适合你的选择题。这不是抄袭，而是数据驱动的选题方法。那除了 youtube 啊，我还让他帮我分析了 b 站的博主，一样啊，非常详细，值得我好好学习。 同样的方法呢，做电商的朋友也能用，比如直接输入品牌名和报告包含的内容，它就会自动搜官网，把用户评价，整理数据， 三分钟就给你一份结构化的竞品报告。好，那现在我们选择题有了，视频也拍好剪好了，已经到了上传这一步了。 但描述、标签、标题每次都要写好久，而且写完心里根本没底，完全凭感觉。那我呢，就可以直接把我的视频脚板贴到 cherry agent， 然后让 ai 帮我写，两分钟三个标题。建议啊，就出来了， 比我自己写的好多了。描述呢，也写好了，直接复制就好。标签呢，它还覆盖了像长短关键 词，非常详细，也是可以一键复制的，连发布时间都有建议。而做电商的朋友，这个场景应该是非常熟悉的，你上架一个产品，不是也要写标题，写描述、写关键词吗？所以我们只要直接发产品名给他，然后让他帮你写就好。他呢，只 直接会给你出一套完整的文案，像是标题、描述关键词，卖点提炼，全部都打包好。如果你说我有五十个 s k u 要上架，难道一个个都要这样操作吗？根本不用，只要直接丢个 excel 清单进去，他就可以批量搞定。那这个处理啊，他会需要花一点时间。 没关系，我们可以多任务运行，再新建一个窗口，开始下一个场景。好，那现在视频发了三天，评论圈已经有了很多的回复了，你呢，想要知道观众到底在讨论什么，哪些观点最有共鸣， 有没有被忽略的问题，但你不可能一条条看完，该怎么办呢？我们就可以把视频链接丢给他，让他直接分析。他呢，先是会获取视频的基本信息，然后自动读取评论数据， 分类整理提取话题，生成报告。你呢，还可以让他做成网页，用浏览器啊，直接打开他这网页，里面有情绪分析， 话题排名，还有评论精选。最关键是他不只是统计数字，他会从评论里啊提炼出一些真正的洞察给你。这种分析啊，你拿来做下期的视频，观众会觉得你是真的有在听他们的声音， 这个能力呢，做电商的朋友同样是用得上的，比如我们就可以让他去 youtube 或小红书搜索某个品类的热门内容，他呢就会自己去搜，自己整理，然后给你一份完整的网页报告。你想了解一个市场，就不用自己去翻几百条的帖子了。那除了上面几个场景以外呢， 我相信大家日常工作中都可能会需要处理一些表格、文档、 ppt 等等。就像是这个 excel 文件，它里面的表头啊，都是重复的，如果我们想把这些表都合并在一起呢？过去得花时间学专门的 excel 技能， 那现在呢，只需要打开表格所在的工作区，然后用大白话描述你的需求，哗哗哗，它就自动处理好了。我们来看一下是不是瞬间办公效率提高了好几倍，过去要花半天都搞不清的工作，现在 几分钟就解决了。最后呢，再给大家几个把 cherry agent 用的更好的独家小技巧。第一个呢，就是用记忆存你的偏好，我们点击头像，选择账户，设置 记忆，你就可以告诉他你的名字是做什么的等等，他的回答就会更加懂你，你也不用每次都重复跟他说了。第二个技巧呢，就是搜索和分析连着用，我建议大家用类似这样的 prompt， 一 次性说清楚， 搜索和整理连起来做，省得中间来来回回好几趟。第三个呢，就是用工作区来管理不同的项目， 我们在新建任务的时候，可以在这里选择这个任务的文件夹，这样 a r 生成的任务就会自动归位，不会乱七八糟的。第四个呢，就是大家要注意重要的文件操作，我建议大家在操作重要文件前呢，打开这里的全部确认，这样 a r 每执行一步都会询问你是否同意， 也让你的文件安全更可控。那相比来说呢， offencloud 必须要给他全部的权限才能执行，就完全是黑箱操作，不知道对你电脑做了什么，这也是很多人现在立马又卸载了 offencloud 的 原因。 最后呢，和大家说一下 cherry agent 的 付费模式，大家呢，只要注册就会送三十个免费积分，按我的经验来看呢，基本上是够跑至少一次完整的任务的。那如果用下来，你觉得真的可以帮到你， 我们也可以点击头像这里的储值购买七卡，或者是按需购买积分。那如果你使用的频率比较高呢？我是觉得七卡比较划算，基本是够日常使用的，就不用像 open call 那 样疯狂的刷 token， 一 觉醒来就损失好几百美金了。那么你最想让 ai 帮你搞定哪个环节呢？欢迎评论区里告诉我哦，我是木子，我们下期视频再见！

接着上期今天这期我们体验一下沃克巴蒂的专家功能，点击专家，然后这里可以看到有个专家排行榜，基于专家使用频率与好评率排名，基本上沃克巴蒂它是基于各个行业都有提前内设好相对应的专家。 这里有高级开发工程师、内容创作作家、数据分析报告师，还有 u i 设计师及小红书运营专家。这里有非常多的按行业分类的专家，大家可以根据自己的需要去召唤他们为你服务。这里我选择 u i 设计师，然后这里选择好了过后，这里会提前设置好，然后你召唤的是哪个专家，这里我们输入对应的提示词，告诉他你需要他干什么， 点击发送好这里我直接点开我这里的任务看。打个比方来说，我们需要设计一个全新的用户界面，要求既美观又易用，请 u i 设计师帮我创建符合用户习惯的界面设计方案。 然后在开始运行前，沃克巴蒂他会弹出一个界面设计需求确认。我这里来试着填入一下，例如我的我选 a， 天象的视觉风格是，例如科技感需要设计哪些页面， 比如首页， ok， 点击完成好，他会进入到思考。这里他分成了五个任务列表，第一个是构建设计令牌系统，第二个是设计核心组建库， 第三个是实现企业管理后台首页完整布局，第四个添加科技感视觉效果，第五个确保响应式与访问性，然后我们静静的等待他生成答案。这里可以看到五个任务进度已经都完成，完成了过后会给到链接让你进行预览，我们来打开网页预览一下， 放大好，这里可以看到我们整个的后台首页就已经生成好了，其实可以看到整个页面的完成度还是非常好的， 并且视觉效果也很 nice， 很 贴合我们选择的需求，并且它的科技感也很足，还是非常不错的。

嗯，就一般说我用 c c 就是 简称，嗯，我用 c c 或者 c x， 就是 听起来就比较像是一个搞技术的啊。如果说我是用 open call 然后干这干，那，就觉得这个人可能也就是一个 普通人，我的天呐，所以这就是你们笔试练的穿越周期实在是太快了。上面还有就是做这个，比如说做这个大模型机模训练的人，他是有一些笔试练存在。是，对对， 但我们其实你像我们这个产品，春节之后我就把它签到 iphone 号，就确实也有这问题，就是说你做一个如果真拿它做产品的话，做这个 demo 可以， 但你如果真的要跑的很稳定的话，要么就得给他做一个大的模改， 就是很多东西要做深度的改动，要不然呢，你可能就得用一些更成熟的一些技术平台。这个这个，这个确实就 oppo talk， 我 认为他的现在最大意还是让普通人能够上手，但是他确实是有革命意义，我，我还是比较相信这个 项目还是会被长期记住的，不是那种昙花期的产品。为什么呢？因为你像这个 pc 时代来的时候，同样会有同样的这个嘲笑，就说，哎，因为当时可能技术高手都是用很大的那种大型机，就像 不说板砖呢，就像一堵墙一样，那种什么大型机、中型机，他们是跑那个 ulex 系统的。然后 但 pc 呢，就是这种个人电脑，是把这个计算机技术带到每一个家庭，嗯，然后很多人，包括后来的互联网和移动互联网的这种，这些巨头都是从那个时代开始玩这个电脑的，对吧？ 所以说它其实是有个技术的代际传承， ai 领域比较前沿的这些领军人物他们早就说过就 r 六年可能是一个非常重要的节点，因为人类已经处在这个 agi 的 这一个前，就是 一个重要的变更时刻。然后我自己目测大概在四年之内，可能二零三年可能就会二零三零年，对，二零三年之前，呃， ai 的 在绝大部分工作的这个水平就会超过绝大部分人。

今天想跟大家分享一个 openclo 实战团队真正在办公室部署了四五个 openclo 龙虾团队在做的事情，因为我们有个感觉是 openclo 正在从我们的办公室活过来，变成一个真正的龙。 事情是这样的，我们今天下午跟我们的产品运营同学一起开了一个会讨论的核心，其实需求听起来是简单的，就是在我们官网上，以前有荣誉的一些官网页面，实际上页面里面有多的 button， 有 一些荣誉的副媒体，比如说 mp 三、 mp 四的一些内容，我们认为是多余的，而我们希望更新一个我们石榴产品的一个介绍， 介绍里面需要新增一些页面，页面里面更新新的需求，听起来呢好像是一个荣誉，但以前在传统的开发流程里面，可能需要产品经理去画原型，提需求给他们研发伙伴，研发伙伴通过一个简单的开发， 然后去上线。虽然说听起来简单的需求可能来来回回一折腾，三四天就过去了，但是现在我们今天通过大概几十分钟的一个小龙虾的一个提示词和代码，本地的一些编辑，几十分钟到半个小时的时间， 这个功能就完整的上线了。先给大家看看效果，这是我们之前的一个官网，前面有一些荣誉的一些介绍，那在更新之后呢，去掉了荣誉的更新，并且呢 tab 里面新增了我们需要的，直接链接到我们的一些功能更新页面，这个功能更新其实是 小的，但是想给大家讲的是背后的工作流，我们现在核心干的事情就是让小龙虾在本地的电脑去跑，并且他去克隆了我们在 github 上面的一个官网的一个项目。当克隆了本地之后，我们让小龙虾真正去学习一个代码， 因为其实小龙虾已经具备了独取你本地代码的能力，他就能知道这个官网到底是构建什么样，他的网页结构是什么。说一个更有趣的事情，当我们提出，哎，你需要把之前涌鱼的这些信息干掉的时候，他干掉了。我说有没有本地涌鱼的信息， 我知道这里有很多负媒体，一些 m p 四的文档，我希望他去删除。他首先告诉我这里不是荣誉的，因为我在一个官网的某一个地方，我自己忽略到的地方链接到了这一个资源，他说如果你干掉之后，那个地方就不可用了，所以因为它的完整性已经完全可以 re view 你 之前人类忽略的问题，他告诉你哪些地方该干掉，哪些地方不能干掉，你自己 去做正确的决策。所以龙虾已经变成了一个你产品经理提需求，他可以自己去 re view 现有的代码去做调整，甚至给你建议的一个真正的 ai 数字的龙。 那再说第二个很厉害的事情，就是比如我们的官网是部署在阿里云一个云端的 o s s， 你 可理解为云端的一个空间，其实整个部署呢，也不难，但现在我们把这个权限完全给到他，我们就让小龙虾说，你自己去访问到阿里云，去把这个官网给我更新掉，奇妙的事情就发生了，他真的自己去把这些事情做到了， 全程我们没有碰一行代码，全程我们都通过飞书的终端去进行沟通，那我们最终就看到了这样的一个官网，完全按照我们的诉求更新这里的代码层面他并不难，但是给到我们最大的震撼是当一个 ai 员工坐到你的办公室的时候，他可以像真人一样的去理解你的诉求，并且用很短的事情去协调里面的权限去做成这样的事情。 这件事情呢，并不是说我们以后是不是不需要我们的开发者的伙伴，不需要我们的产品经理了，不是的，而是说我们要思考 ai 进入到我们工作流的时候，哪些环节他可以帮我们去提升效率，而人类应该做到的事情是决策、反思，怎么去给他信息进行做创新。 我们要想的事情是说在这样的工作流里面，比如说哪些事应该交给 ai 去做，哪些权限应该给到他，当我们看到他系统里面缺少工具的时候，我们应该怎么样给他这些反馈，给他这些工具，给他这些能力， 以及我们再去思考怎么去创新，也就是怎么样能够去得到真正把 ai 融入了你的炼炉里面，让五个人的团队，十个人的团队， 迸发出五十个人的笑容，或者一百个人的笑容。关注我，了解未来十年最重要的 ai 和产业链革命，如果你也对这样的智能体去部署到本地去帮助你业务降本增效有兴趣，欢迎你在评论区打龙虾。

很多人第一次听说 openclock， 都会以为它只是一个远程操控系统，就像远程桌面一样，人去控制设备。但其实它真正厉害的地方在于 ai 计算能力。传统远程控制是这样的，设备出现问题，工程师查看 分析原因，决定怎么操作，手动执行。整个过程完全依赖人。但有了 openclock， 流程变成了另外一种模式，设备出问题，把问题交给 ai， ai 计算分析， ai 做出决策，自动执行操作。 换句话说，人不再需要一步步操作设备，只需要告诉系统这台设备出现异常帮我处理。 系统会自动读取设备数据，历史记录运行状态，然后进行计算分析。接下来他会决定是不是需要重启系统，是不是需要调整参数，是不是需要执行某个操作， 最后系统会直接执行这些动作。这就是 ai 计算加自动决策加自动执行的能力。 未来，工程师的角色可能会发生变化，不再是每一步都亲自操作设备，而是把问题交给 ai， 让系统去计算和执行。 这也是为什么越来越多人认为，像 openclaw 这样的系统，可能会成为未来设备世界的一种操作系统。