autoclaw怎么接入自定义模型

不需要发现部署，只需要一分钟，我们就可以有自己的完全体的小龙虾，这是今天智谷新发布的 autoclave 的 新工具，可以快速的得到一个完全体的小龙虾，这是他的主页，我们只需要点击下载，他会根据你的设备自动下载客户端，现在也是只支持 windows 和 mac os， 我们下载完了之后就可以得到一个跟豆包一样的一个客户端，我们在这里就可以跟他去聊天对话，他自己原声是有一个小模型支持调用的，这个工具比较大的优势，他对国产的适配比较好，比如说他也可以一键接入飞书。如果我们想要使用自己的模型呢？我们就可以在设置里面添加自定义模型，比如说我有一个阿里云百联的会员，我们可以用阿里云的 我们的服务商自定义他的模型呢，我们就用 qq 三点五的配置他的这个地址或还有自己的 a p i 添加，就可以使用自己的模型了。可以看到我们现在是用自定义的模型，我们就问他一下他现在是什么模型，我们再测试几个任务， 我们可以看到他可以访问我们本地的文件，他完成这个任务有他对扬爆一些，分析一些技术指标也有一些，也有我们目标架宣传空间，还有一些操作建议。我们也设置一个定时任务，在满五点的时候可以直接提示。好了，这就是一个非常好用的工具，我们赶紧把自己的小楼架扬起来吧。

看，这是我用 autoclave 小 龙虾做出的一人自媒体工作室， autoclave 是 智普新出的让小白领门槛部署 openclave 的 工具，而且它安装非常迅速，没有任何隐私安全问题，安装起来也非常简单。那我们直接在官网里面找到，然后点击下载体验， 在下载好之后就会自动弹出来，我们点击安装就行了，可以看到它直接出现在我们桌面端。第二步呢就是选择以及切换 api， 我 们直接选择模型与 api， 点击添加自定义模型，可以选择不同的服务商， 编辑完模型 id 和 apikey 就 可以使用了。这里还有个非常大的亮点就是 pony alpha。 二，它是智普最新的模型，而且是专门为这个 a 整场景所打造的，我这里也是用了一下，速度非常快。第三个的话是技能市场， 我们点击技能就可以看到它已经内置了一百零三个技能。这里我们可以看到有个叫做 auto joy and browser agent， 其实呢是智普自己研发的一个自动化代理，比 open call 它自带的搜索能力好很多倍，我们可以选择添加。我们继续往下看，可以看到它装上一些很好用的 skill， 比如说这个 fun skill， 其实就是能够让小龙虾找到最适合自己的一个技能。 回到最上面，我们能看到额外自己的目录，也就是如果你本身有一些做好的 skill， 可以 通过输入路径的形式去内置在这里边可以，那下一步就是到底怎么样去手搓那些虾？来给大家演示一下，我们直接点击右上角这个加， 我们看到说，哎，新开了一个分身快速配置，这里称呼可以填菜菜，我的角色是一个爱博主小虾， 我们可以称呼他为小虾，然后呢，勾上写作营销，完成配置，在配置好之后呢，直接用自然语言告诉他我们希望他做什么就可以了。 可以看到我的选择题虾，他非常智能的帮我抓了很多内容。三、选择题推荐 ai， ai 战大战， ai 冲击创作行业，他还直接帮我们生成一个 md 文件，大家看一下，可以看到刚刚其实是一个简报，这里的话是有非常详细的一些内容以及选择题角度，可以一起来看一下我的运营虾， 他首先是给我一些 ai 创作建议， ai 内容的三个陷阱，帮我把流量的本质分发逻辑讲的很清楚。我的运营家建议我呢去做 writing 和 research， 做一个深度以及独特视角路线，我觉得这个运营建议还是非常有用的。好了，那这期视频就到这，大家可以根据自己的工作场景去拥有一大堆的小龙虾员工，推荐大家去试试，好啦，还不凶 ai 菜不菜你？

兄弟们，澳龙大龙虾我是装上了，总体感觉还行，傻瓜式安装没啥难的，就是有点奇怪，为什么他不自己动手，每次都让我帮他运行命令，不是说好的养个龙虾帮我干活吗？活全让我干了，这大龙虾进化也太快了，会使坏人了， 还没开始干活怎么就消耗这么多积分，刚才不是还有两千三吗？看看有什么套餐。哇塞，这个还行，很便宜，刚好都买不起，还可以切换模型，只有两个模型，应该在什么地方可以配置其他模型吧。 这就是大龙虾让我帮他干活的窗口，破大防了。这里有一个开发人员调试的日子，起初我以为被攻击了，后面才知道是他们调试配置的时候弄的，估计忘记删了，就是需要帮我们小白调试。好，我们直接用就行了。太辛苦了，短短几天就出来了，估计又加班加点的干了。 我的 open klo， 用的 deep sec 的 a p i， 短短几天余额也用完了，养虾真花费太大了。我的龙虾是部署到 e p 面板上的，也很简单，就是需要关闭 h t， 还有每次访问网页都需要输入 token 才能开始聊天。 e p 部署目前也是最简单的部署方式，刀口容器隔离还算比较安全。 方案是，我在旧的笔记本上装了 deeppen 二十五 linux 系统，因为这个系统可以装好多软件，后期应该可以利用图文识别操控软件干活。系统上装一批面板，面板上安装大龙虾，然后我用大龙虾写了个备份的 skill， 每次备份完提交到马云上，可以紧急还原和迁移，这就是我的龙虾，角色是仙逆女主，我是亡灵重生，这一世我只想做个凡人。回到我的 auto 大 龙虾看一下积分情况，一次二十多，还是花费太大，不过感觉已经很良心了，至少不卡，哈哈。 最后吐槽一下，生成一个头像也要消耗积分，人家马云就免费生成破大防了， 还运行良好，让我干活的龙虾又又破防了。 oto 大 龙虾没有 linux 版本，应该是我用的温兼容层运行的问题，无法兼容命令，所以老是让我干活， 让它修复它，也修复了个寂寞。最后体验完毕，有缘再见吧。我还是更喜欢我自己折腾出来的，不喜欢别人把饭喂给我， 不过要是能让我掉一下 a p i， 那 我还是很开心的。最最最后我只想说一句，风险还是很大的，不建议在你买硬盘的学习资料的电脑上运行，不然你就没啥秘密了。 不管是那个公司开发的大龙虾，都不要部署到自己主力机上面，很危险，调用大模型都会给你的小秘密暴露出去，危险危险危险！重要的事说几遍， 但是新东西出来肯定是要用用的，毕竟存在集合里，想体验一下就安装奥特捆啦，想折腾但又不太会。就像我一样，一批部署，想研究运行原理，配置环境就安装是部署， 想二次开发研究原码就原码部署，加油吧！都看到这里了，能不能给我点个赞吧，要是能光关注一下，那我真就能开心好几天了。主包在这里谢过了。

让你的 agent 能洞察世界的秘诀是什么？没错，就是智普今天推出的全新多模态扣定机座模型 gl 五 v turbo。 它不仅是一个语言模型，而是能真正让你的 agent 成为看得懂画面、写得出代码的超级智能体，让小龙虾真正进化为澳洲龙虾的模型。 话不多说，今天来测测这个模型的实力如何。接入 cloud code 方式很简单，在官网申请 api key 后，按照这个格式填入即可。龙虾可以选择智普的 auto cloud， 一 键安装， 设置里添加自定义配置，就能轻松接入。给一个链接，让他复刻这个网站，他就会调用这个 skill 自主探索目标网站，浏览页面结构、梳理跳转关系，甚至采集设计素材。最后他能基于这些探索结果直接生成代码，几乎能一比一复刻整个网站。 如果你觉得复刻网站还不过瘾，那么看看我这个操作，只需要一张手绘的简图， g m v turbo 就 能理解布局、配色和组件层级直接生成完整的可运行前端页面布局以及功能都能匹配我的草图， 而且设计上也很完美，还根据我的提示词自动调用了 g m 以妹纸生成游戏的封面图，真的太强了！当然， g m 五为 turbo 的 强大远不止于前端结合 autoclave 以及配套的 skill 应用，它开始真正的接管复杂的执行任务。面对复杂的财报，它不仅能纯文本解读，更能直接看懂 k 线图、柱状图， 进行深度的视觉分析，并自动生成一份高质量的简报。这不仅仅是读懂，而是理解并创造，甚至是在我们最日常的生活中， 它的视觉理解与 ocr skill 也在发挥作用。想象一下，你上传一张发票或账单的照片， gm 五 v turbo 能瞬间识别出金额、品类、日期，并能自动帮你记入账单。你的记账助手不再需要手动录入， 只需要随手一拍，这就是 gm 五 v turbo。 在 比同类模型更小的尺寸下，它实现了更强的视觉编程能力。它既能在设计稿还原、视觉代码生成等基础上领先，又能保证纯文本的抠点能力不退化。它是看得见未来的眼睛，也是执行未来的双手。

朋友们，你敢相信吗？一个 openclock 的 安装居然需要五百块钱，而且即便如此还是排起了长队，这小龙虾现在到底是有多火啊， 不过今天来了一个直接掀桌的，它就是质朴昨天新鲜出炉的 autoclock。 这个 autoclock 的 本质呢，就是帮你把 openclock 的 一系列安装啊，配置的流程全部帮你封装好了，所以你只需要下载安装一下啊，就跟你在电脑上安装其他的软件一样，没有任何区别。 接下来我就想问，还有谁用不上 oppo 卡的吗？今天我们就来好好的看一下，这个智普的 autoplan 使用起来到底是有多么简单方便。首先安装就真的跟你在电脑上安装其他的软件一样，你只需要到这个官方的下载页面点一下下载按钮， 然后呢双击开始安装就好了。像我这边是 mac 的 话，我只需要把这个图标拖到这个文件夹里面， ok， 就 安装好了。好，打开这个 autoplan 啊，这边 有一个登录页面，我们用手机号登录一下，那进来以后呢，就可以看到这样的一个界面啊，这个就是你跟 opencloud 的 对话的界面，而且在这边它还自动的帮你对接好了。智普专门为 opencloud 定制的一个大模型，叫做 pony alpha two， 新用户登录是会赠送一些免费的积分的，所以你立刻就可以开始使用了，完全不需要你在乌漆嘛黑的密令行里面去配置什么模型啊，输入什么 key 啊等等之类的，甚至还不需要做任何的充值啊，免费直接上手。好，我们跟他打声招呼啊，你好， 可以看到它这边有回复。好，当然如果你想用别的模型的话，在这边也是可以配置的。在这个设置页面这里的 models and api， 这里可以配置你想要的任何模型啊，像国内的 deepsea， mini max， kimia 等等，这些都是支持的。然后如果你想要接入 open ai， 这些模型也是可以的，选择这里的 custom， 然后只要符合 open ai 或者是 entropin 协议的模型，你 都可以使用。这一点我觉得还是必须要给字谱点个赞的啊，虽然说这个 autoplay 是 字谱开发的，但是呢，他也没有强制你必须用字谱的模型，哈哈，好，接下来我们来演示一下让他来对接飞书，那方法是只需要点这里的按钮就好了。 ok， 我 们点一下，然后可以看到他自己在走一系列的接入飞书的流程。 大家看，我的手是没有动的啊，是他自己在做这一系列的操作，直到最后的审核环节啊，这个审核环节我们还是得自己来做， 审核完了以后呢，我们就可以立刻开始来使用了。好，我们给他发个消息，好，可以看到他正确的回复了，然后让他给我们创建一个飞速文档，可以看到他也顺利的完成了这个自动对接。飞速的功能，我觉得真的是太小白友好了。 而且更强大的是他这边还自带了一系列的 skills 啊，覆盖了内容创作、办公代码和营销金融等等高频场景。 在这里可以看到啊，将近有一百个 skills， 所有这些 skills 要么是可以直接使用，要么是你只需要点一下这里的添加按钮，就可以自动的帮你安装配置，好像这里的 obsidian skill， 你 添加好了以后呢，就可以用来搜索和管理你的 obsidian 笔记了，你根本不需要做自己去配置啊，安装啊等等这些麻烦的事情。 当然网上几乎所有的其他的 skill， 这个 autoscale 嘛，对吧？像这个公众号文章搜索的 skill， 我们直接扔给他，然后跟他说帮我安装一下这个 skill。 ok， 很 快它就安装好了，然后我们就可以用它来全网搜索公众号文章了。还有一个非常大的亮点是 openclaw， 它自带了一个改进版的 browser agent， 相对于 openclaw 自带的那个浏览器，它能够稳定地完成多步骤跨页面的浏览器执行操作，来实现长链路的自动化任务。 ok， 以上就是我对 openclaw， 它本质上就是 openclaw， 所以 你在网上看到的所有其他的 openclaw 的 玩法 在 autoclave 里面也都是可行的。只不过是说它把 openclaw 的 上手难度彻底降到了零啊，所以特别适合那些没有技术背景的朋友，或者是不想自己折腾各种麻烦的问题的。 所以如果你之前一直听说 openclaw 怎么怎么样，但是呢，自己搞不起来啊，非常推荐去试一下这个 autoclave。 好， 那我们这个视频就到这里，觉得有用可以点赞关注一下，我是川哥，我们下期见，拜拜！

大家好，今天给大家介绍一下，如果通过 autoclaw 搭建多 agent 智囊团，首先需要建立多个群聊，根据我们需要多少个 agent 来创建，这里我们创建了三个群聊，分别是创意助理、分镜生成助理脚本拷写助理 之后告诉我们的 autoclaw 我 们要创建多个群聊，助理等待片刻 可以看到 autoclave 已经帮我们把配置认证都处理了，我们只需在飞书创建三个群聊，把机器人拉入群聊即可，现在开始操作，群聊已经创建好了，把机器人拉入， 拉入后 at 机器人发一条测试信息，后续两个群聊同前面一样操作。 接下来把这几个群聊的 id 给复制到机器人对话框中， 这样就部署好了，我们重启一下 autoclaw 测试， 重启完成后我们来测试一下，当出现这段 autoclaw 说自己是创意助理，多智囊团就已经搭建成功了。

打开浏览器访问澳龙官网， 点击下载安装到电脑，等待安装完成运行即可 打开，出现登录界面，输入要登录使用的手机号，输入手机验证码后登录，登录成功可以与龙虾直接对话。搭建完成， 先打开飞书应用平台， 没有飞书用户的同学先右上角注册，拥有账号后点击开发者后台，点击创建企业自应用，自定义填写名称描述和应用图标， 点击创建， 创建后点击机器添加， 点击权限管理开通权限， 在搜索框里输入 em， 注意是英文冒号， 把这些消息相关的权限都添加上，点击确认开通权限。接着点击上方的创建版本，自定义填版本号更新说明， 点击保存发布版本。 机器人创建完成，回到 auto call， 点击偏好设置，点击 i m 频道添加频道，快速添加飞书机器人， 再回到飞书开放平台，点击凭证与基础信息， 把 a p p id 和 a p p cquard 复制粘贴放在对应的非书信息上，最后点击保存参数，会看到成功接入的相关提示。点击完成， 回到飞书开放平台，点击事件与回调，在事件配制定乐方式，选择长连接保存，再点击添加事件搜索接收消息， 点击添加。 最后我们点创建版本 发布更新一次，注意版本号更新， 最后保存确认发布即可 发布成功。在飞书上打开应用就可以和龙虾聊天了。 龙虾模型我推荐用智普最新的 g l m 五 turbo 模型，这是一款面向 open core 场景深度优化的龙虾专属模型，能聊天，能干活， 工具调用更稳，任务推进更强，响应速度更快，更适合 skill 调用、定时任务、持续执行等真实工作流，能够更出色的应对 open core 中的典型乃至高级应用场景。 官方还推出了专属的龙虾套餐，可以尝试体验使用。欢迎点赞、收藏、转发，我们下期再见！

如果你希望 openclaw 每天能确实节约你半小时工作量，我建议你可以看完这个视频，注意，是半小时，不是自动化你的工作流。因为我发现对大多数普通人来讲，远远没有那么多场景可以自动化，所以我更愿意称它为你现有业务闭环里 提升执行效率的一个辅助工具。本地安装这件事情已经不用操心了，直接用 altclaw。 智普推出的本地 openclaw 应用，一分钟安装，打开就能用。 小龙虾直接跑在你自己电脑上连接飞书，这一步点一下， autoclole 自动完成。 与此同时，装好的还有五十个 skill， 覆盖飞书、办公内容创作、代码开发这些高频场景。我先小试龙刀，一个场景查找本地资料，所有人一定都会在电脑上找东西，并且找不到，而我经常找不到我的身份证，帮我找下上面有我名字 的证件，找到了，整理我近期所有写到龙虾、 openclo 的 内容，然后在桌面新建一个文件夹，把这些内容复制一份放进去好了。 由此类推，你可以让他整理最近一个月的照片发票。举一反三，把 altclo 按另一半电脑上整理下他最近三个月的照片发票、行车记录仪。为什么要帮他整理啊？当然因为我善啊。 这些场景很简单，但绝对是普通人日常真的会用到的。再来帮我监控成都到鄂尔多斯的机票最低价，每天晚上十一点，给我说一声，最低价是哪个平台的？多少钱？这个功能相信我， 放在大价钱你们都抢着用。其实 alt coin 也好，任何 coin 也好，本身并不具备所谓的智能，真正的智能是来源于背后的大模型。 龙虾做的事就是让背后的大模型多了一个能直接操控你电脑本地系统的触手。所以安装以后最关乎使用体验的事情是模型选择，它决定了任务的执行速度和效果。 普通模型可能在对话中表现好，一旦需要连续规划任务，调动工具处理复杂链路时，就容易掉链子。我在奥特克洛上一直用的是神秘模型破裂阿尔法 two 还没正式上线，据说是智普为 openclore 场景优化的龙虾专属模型，解决的就是这个问题，工具调用更稳，任务推进更强，响应速度更快，干活不掉链子。 在 openclore 以前，大家用 ai 习惯的场景是先问它怎么解决，然后自己去操作 openclore 之后，所有人都渴望享受，直接下达指令， ai 帮你完成 altclore 之后，所有人都开始真正用上了。

workbody 可以 接入自定义模型啦。首先打开 workbody， 点击模型选择按钮，选择配置自定义模型，在添加模型界面中打 开，提供上下拉框，支持多种模型，也支持配置自定义模型，快来试试吧。

一键部署龙虾来了，不得不说各大公司真的太迅速了。智普今天正式上线的奥特克隆，我们下载安装后可以在本地电脑上一键部署龙虾。智普是提供了一定的免费额度给用户体验龙虾的能力。 奥特克隆可以直接接入任何的模型 a p i， 不 过看版本号啊，还只是内测的代号，正式版本近期就会发布，按照这个进度，我认为不会太久，希望对你有帮助。

接下来介绍一下如何通过 autoclave 来链接飞书，目前分为两种， mac 跟 windows， 我 们一一介绍一下。首先我们介绍一下 mac 如何接入飞书， mac 接入很简单，进入首页，直接点击一键接入，飞书就会自动帮我们操作， 这样就自动配置好了。接下来来介绍一下 windows 如何连接飞书，目前步骤稍微有点繁琐。首先我们打开飞书开放平台， 点击创建创建企业，自建应用，填写名称描述，设置图标，保存应用就建好了。 左侧菜单找到添加能力，在里面找到并点击机器人确认添加，这一步就完成。 左侧菜单，打开权限管理，找到批量导入权限按钮，点击删除里面本来的代码，复制这段进入， 点击保存权限就全开好了。 接下来回到 autoclave， 绑定飞书，点击这个 i n 频道，点击快速添加飞书，输入我们刚刚开放平台的信息， 这样飞书就已经配置好了。接下来再回到飞书开放平台，你的应用里，左侧菜单事件与回调连接模式，选择长连接模式，搜索这个组建添加进去， 这样这个也就配置完毕了。最后一步，找到版本发布与管理，点击创建版本提交发布， 这样所有步骤就 ok 了，可以到飞书里进行测试应用了。在飞书里我们找到我们审核通过的机器人，尝试与它对话， 这样就是已经配置成功了，我们可以正常跟我们的 openclaw 对 话了。

大家好，今天给大家介绍一下最近很火的 openclaw， 由于 openclaw 下载难度较大，我们给大家找了可以一键安装到电脑中的软件 autoclaw。 我 们先在 autoclaw 官网下载一下这个应用，下载完成后安装即可。我们下载完成后首次登录需要登录一下账号，之后就会进入首页， 首页如视频展示一样，如果使用 autoclaw 是 需要积分的，新用户的话会赠送五百积分或者充值二十九元，有五千积分可以使用。 接下来简单介绍一下它的配置模型，相当于 autoclaw 的 大脑，我们可以切换，如智普、 deepseek、 minimax、 kimi 等多家的大模型， 也帮我们下载了很多 skill 技能，如果自己部署的话，这些都是需要自己一个个再额外下载的。 接下来我们展示 autoclaw 的 功能。第一个可以设置定时任务，如每天给我们推送当天的 ai 新闻，并简单分析 autoclaw 会调用它的技能，告诉我们怎么实现， 如他告诉我们现在的回答只能在当前窗口，无法脱离当前窗口回答。询问我们是否要连接飞书。咱们暂时先不用飞书，先简单演示一下这个功能， 这样我们定时任务就已经创建好了，等到时间我们可以查看一下效果， 到时间了效果就出现了，这次我们简单使用页面来展示，下节课我们来将飞书接入，实现飞书给我们发消息。 接下来展示 auto cloud 的 第二个功能，本地电脑操作，通过对话实现对我们的本地电脑文件进行操作。如让 ai 帮我们寻找一下我们的文件内有多少个视频文件？ 现在我们看到他已经帮我们把文件夹中的文件都整理好了，还可以再让他把我们把整理好的文件根据需求放入一个文件夹中， 这里可以看到他已经帮我们把文件整理好，放进一个文件夹里了。接下来来展示一下 ppt 制作功能，我们把想要生成的 ppt 主题发给他，等待片刻， 接下来就已经生成好了 ppt， 我 们来看一下效果。

hello， 大家好，欢迎收听我们的播客。呃，今天想跟大家聊一聊这个 autoclave 这个工具啊， 就是最近用下来的一些感受。呃，觉得它的基础功能还挺顺手的，但是一旦涉及到要去绑定一些其他的大模型啊，就遇到不少麻烦，然后这个积分 送的积分感觉也不太够用啊，一会就没了。嗯，没错没错，对这个我也特别有体会啊，那我们就直接开始今天的分享吧，咱们第一个要聊的呢，就是他的这个简单易上手啊，就是这个 autoclug 的 这个基础功能的体验。 那这个咱们就先来问一个比较直白的问题吧，就是这个工具在安装的时候到底有多方便哦，这个我真的可以夸爆， 就是它真的就是像装一个普通的软件一样，你就点下一步，下一步就好了，然后它自动就帮你把环境什么都配好，听起来确实省心不少，而且它是全平台的，就是你不管是 windows 还是 mac 都可以，然后整个过程可能就花你不到一分钟的时间。嗯， 这是真的是比我用过的任何一个同类的工具都要简单很多。那就是说这个 autoclog 在 首次使用的时候，普通用户会不会遇到什么障碍，完全不用担心上手难这个事情。然后它里面已经帮你预装好五十多个 常用的技能，你就直接可以通过自然语言对话的方式去控制他，就是说你不需要去学习什么复杂的命令。没错没错，就是你无论是在这个软件的界面里面，还是说在飞书里面，还是说在企业微信里面，你就直接像聊天一样给他发一个任务就可以了， 然后他的这个状态啊，包括他的这个结果都会实时的回传回来。对，就你会觉得很流畅，很自然。对，非常适合那种非技术人员。那这个东西在保护用户的数据安全和隐私这块有什么特别的设计吗？这个我特别喜欢，就是他是所有的你的文件啊，你的任务 全部都是默认在你自己的电脑上处理的，就他不会说偷偷的给你上传到云端，所以你一些比较重要的资料啊，就都很安全。然后你也可以自己设置 他的这个访问权限，嗯，就是让你更安心一点。那这个，这个跟其他的同类工具比，你觉得有什么独特的地方吗？就是跟以前的那种需要你去折腾命令行，或者说需要你去配置环境的那些工具相比，他真的就是一键就可以用。 然后就是呃适合各种场景，无论是你个人还是小团队还是说企业都可以用的很顺手。 对，就是它的这个易用性和它的这个安全性都是特别突出的。好，我们来进入第二个主题啊，就是说，呃，使用这个遇到难题了啊。第一个难题就是说 这个东西在绑定第三方大模型的时候会遇到什么麻烦？这个其实就会有很多麻烦，就首先，呃它这个默认的模型是写死的，就是你想用新的模型，你只能等官方去适配，然后升级，你自己是没有办法直接配置的。对，而且它这个适配的速度其实挺慢的。对， 欢迎收听豆包 ai 播客节目。 hello， 大家好，欢迎收听我们的播客啊，今天咱们要聊的呢是这个 autocloud 试用体验啊，以及这个出品方质朴的一些情况啊。咱们先来聊一聊这个 autoclog 这个东西到底怎么上手， 然后再来说一说它到底有哪些比较亮眼的功能。最后呢，我们再来谈一谈这个智普这个公司到底是个什么样的公司。好啊，那我们就开始吧，咱们先来讲第一趴啊，就是这个轻松上手，嗯，这个 autoclave 的 试用体验，嗯，啊，第一个问题啊就来了，嗯，就是这个 autoclave 到底在安装的时候有什么过人之处啊， 或者说它跟传统的方式相比到底有哪些优势？最大的不同就是它超级简单，嗯，就是你只要去官网上面点一下下载， 然后它是那种啊， windows 就是 ex 一， mac 就是 dmg， 就 你正常安装软件一样，你 点下一步，下一步就好了，它不需要你去配什么环境变量啊，或者说用什么命令行，就基本是一个零门槛的一个东西，整个过程可能就花你不到一分钟的时间。哦，这听起来确实太方便了。对，然后它是自带那个 pony alpha 二模型，嗯，还有五十多个技能是预装好的， 它也支持 windows 和 mac 双系统，它的那个安装包里面已经把所有的依赖都打包好了，嗯，就你不会出现说什么环境不一致啊，或者是说什么安装失败啊，这种情况，就是新手也可以毫无压力地去体验这个 ai 智能体验。 那这个 autoclog 在 首次配置的时候，嗯，有没有什么让人觉得贴心的，或者说有什么亮点？就是你安装好之后，它是会有一个安全的提示，就是你要确认你要给这个应用哪些权限，嗯，然后它是你可以通过扫码登录，或者是说你的手机号 就非常的方便，它也会自动帮你检测你是不是第一次用，如果你是第一次用的话，它会帮你引导你去做一些基础的设置， 就这个流程听起来还挺顺畅的。然后它的那个主界面也是非常的干净，就是左侧是导航栏，嗯，中间是你的对话窗口，嗯，右侧是一些这个 agent 的 信息啊，还有你的这个文件啊之类的。你可以一键就可以配置好你的这个飞书机器人，它也支持 多模型的切换，就是你可以用它的默认的模型，也可以去接入你自己的这个 api 就 非常的灵活，无论是新手还是有经验的用户都可以很快的上手。就是说这个东西 在日常使用的过程当中，嗯，它的表现怎么样会让用户觉得特别顺手，或者说有什么特别的，就是它的这个反应速度是非常快的，嗯，因为它所有的东西都是在你本地运行的嘛， 所以它没有那种，呃上传到云端啊，然后再等它传回来啊这种，所以你就是用起来会特别的顺畅。嗯， 包括它的这个连续的对话呀，或者是说它的这个技能的执行啊，都是非常稳定的。它的这个内置的这个 pony alpha 二这个模型在处理 各种任务的时候也是非常让人惊喜的，就是感觉好像既高效又安全，没错没错，而且他的这个所有的你的私人数据都是不会离开你的电脑的，嗯，然后他的一些高风险的操作都是要你二次确认的。 他的这个自动配置飞书机器人这个也是非常方便的，唯一的小缺点就是他目前还没有 linux 版对 windows 下的这个飞书的配置偶尔会有一点点小问题，但整体的这个体验已经是非常的完善了，就已经可以直接用到你的工作当中去了。 那咱们来聊一聊这个实力担当的这个部分啊，就是这个 autoclave 这个功能的亮点到底怎么样？ 首先第一个想问问大家，就是这个工具在部署和这个易用性上面到底做到了一个什么样的程度？就是他真的做到了零代码零配置一键安装，就你无论是 windows 还是 mac， 你 只要下载下来这个安装包，然后双击 就基本上就是一分钟之内你就可以用了，你都不需要去操心说什么环境变量啊，或者是说这个依赖啊什么的，听起来真的是很省心。然后它里面还自带了那个 pony 高 f 二，这个是已经优化过的模型， 同时它也支持你去切换其他的主流的大模型。它的这个技能市场里面已经有五十多个，常用的这个技能是可以直接用的，你也可以通过自然语言去非常简单的就组合出来一些比较复杂的自动化的流程。它也有一个可直观的界面， 就是你可以去拖拉拽嘛，所以这个门槛就真的很低很低，就技术小白也可以很快的上手。这个 autoclose 在 这个打通主流的办公和通讯平台这块做的怎么样？呃，它最大的亮点就是它可以一键集成飞书企业、微信、 钉钉、 qq 这些主流的这个通讯工具，然后你就可以直接在你的群聊里面通过一个机器人来控制这个 ai 去干活。哦，那这个确实让这个操作更顺滑了。然后它不光是可以这个实时的去同步这个任务的状态，它还可以 就是通过这个本地的这个自动化的引擎去做一些跨系统的数据的抓取和填报，所以你就可以直接在你的聊天窗口里面完成一些非常复杂的工作流。 ok， 对， 这个也是特别适合那种需要协助的团队。那这个 autoclave 在 数据安全和实际应用效果方面表现到底怎么样？呃，最大的亮点就是它所有的你的数据都是在你本地处理的哦，就它不会上传到云端， 然后你可以自己去设置这个安全的白名单，所以你就不用担心你的这个敏感信息会泄露。这个也是特别适合那种有合规要求的这种企业，那就是说用起来也比较安心。对，然后官方的测试的话，它是可以帮你提升百分之八十以上的效率， 就很多那种重复性的工作都可以自动完成。他的这个定价的话也是非常灵活的，就是你可以免费试用，也可以按个人或者按团队去订阅。 ok， 所以 就是你无论是什么规模的需求，都可以找到一个合适的方案。我们来进入到我们的第三部分啊，今天要聊的是靠谱之选， 就是出品方智普的这个强劲实力。对，首先第一个问题想先问一下，就是智普这家公司到底有哪些让人印象深刻的背景和技术优势？嗯，智普的话，他其实是脱胎于清华大学计算机系的知识工程实验室。 哦，对，然后他的核心的团队其实都是来自这个领域的顶级的科学家和工程师。就他们这个团队不光是在学术上面有非常多的积累，而且他们 发表了几百篇高水平的论文，这些论文被引用的次数已经超过了五万八，这个学术实力真的是太强了。对，然后他们公司自成立以来就专注于这个大模型的底层的研发。 对，而且是国内最早一批做这个自研开源的。他们的这个 glm 系列的这个大模型，在国际的这个评测当中，都是可以跟 open i 的 那些顶尖的模型去叫板的。啊。对，他们也跟这个硬件的厂商一起做这个芯片和模型的联合的优化， 他们的这个模型的下载量已经超过了四千五百万。他们也有一个非常活跃的开发者社区， 他们的这个商业化的落地也是走在行业的前列的。哎，那你觉得智普在这个资本和市场的认可上面有哪些比较突出的表现？嗯，这个公司在上市之前就已经完成了十轮融资， 然后融资的总额超过了一百六十亿人民币，这个在业内也是非常非常罕见的。哇，这个资金实力确实很吓人。对，然后他在二零二六年上市之后啊，他的这个市值也是一路飙升，就是很快就突破了两千八百八百亿港元， 他的这个股价也有过单日百分之十三的涨幅。他的这个机构投资者，包括那些顶级的同行都给他非常高的评级，甚至有的时候目标价都看到了将近七百元一股，大家都很看好他未来的发展。 哎，你觉得这个智普推出来这个 autoclave 有 什么深远的意义？嗯，这个我觉得他最大的意义就是在于 他把这个 ai 智能体的这个使用门槛降到了最低，就是一键安装，然后你也不用去管什么技术细节，就普通人也可以很轻松的去使用，他这就一下子让这个东西普及到了每一个人手里。 对，确实这个就会让更多的人去接触和使用 ai， 然后它不光是推动了这个 ai 成为一个像操作系统一样的一个新的流量入口，它其实也带动了整个这个产业，从这个技术创新到这个商业变现的一个完整的闭环。 对，也给这个国产的这个大模型出海啊，去争夺这个全球的市场打下了一个非常坚实的基础。哎，今天咱们聊聊这个 autocloud 的 这个上手的体验，包括它的一些功能亮点，以及背后这个质朴的这个强大的实力啊。可以看出来这个东西确实 重新定义了 ai 的 使用门槛啊，让这个普通人也能够轻松的去享受这种智能体带来的便利啊，也让我们对于这个未来的 ai 应用有了更多的期待。好了，这就是今天的全部内容了，感谢大家的收听，咱们下期再见，拜拜。

我用 ai 从零搭建了全自动的炒股系统，实盘交易账号公开记录可查全网，你可能都找不到这么公开透明的 ai 炒股分享。几个月前，我就发布过关于 ai 炒股的视频，全网三百万播放， 无数人评论问怎么做。那时候对普通人来说， ai 炒股还是很难。现在不同了，用龙虾配合新的大模型，普通人也能搭建自己的自动交易系统，更重要的是，他能自我迭代，学习升级。 开始我让他管理十美金作为测试，携带后让他管理一百七十美金，然后逐步加码，第一天他就默默产生了一千美金的交易量。放心啊，没你想的那么复杂，全程都是使唤龙虾来完成。 我怕有人还觉得龙虾难用，专门选了一个门槛极低的龙虾。智普的 autoclave 什么配置啊，部署啊，完全不需要下载下来，开箱即用， ui 也比原版龙虾简单很多。打开 autoclave， 可以 配置任意模型。不只有智普的模型啊，它默认是使用智普新出的龙虾专用模型。 pony alpha 二， 我也是第一次用啊，也想评测一下他的水平，听说是能让龙虾的能力再上一个台阶。整个系统包含多个模块。首先核心的是一个交易 agent， 他 会写交易日记，会调用多个技能来完成全自动的交易， 还有两个技能，交易策略技能和交易执行技能。交易策略技能呢，会基于历史数据制定策略，回测、调餐，然后用找到的策略进行交易。交易执行技能呢，用来到券商或者交易所执行买卖操作。那做完买卖操作之后，交易 agent 会发送飞书消息通知我们， 每过一段时间， ai 可以 根据交易日记总结经验，叠带交易策略，形成一个交易叠带左脚踩右脚螺旋升天的闭环。 还是要声明啊，视频仅作为技术研究，不构成任何投资建议，不建议大家投资啊，我们的重点在于啊，如何通过龙虾搭建这一套 ai 全自动的交易系统，不会过度的深究交易策略，大家可以自行搭配任意互联网上能找到的策略。第一步， 首先 ai 要学会使用股票软件来执行买卖操作，我让他专门开发一个技能，为了方便演示，我选了和知名 ai 炒股大赛相同的合约。 那 a 股的话呢？大家可以自行查阅如何开通量化权限，也可以让龙虾通过操作浏览器来执行交易，非常简单。我把官方的 api 文档直接发给 ai， 它就持续向我汇报工作进度， 不是以前那种，它简单写个代码就完事了。它是一边写代码一边测试一边修复，非常的主动。这也是 autoclave 对 比以前那些 agent 的 一个显著区别啊。 十分钟后，他开发完了，并且测试了获取价格，获取 k 线各种功能。我还不放心啊，再试了一下，让他用新开发的这个 skill 获取 google 的 历史股价数据，并放到我的电脑桌面上看。啊，成功了， 但他还只是获取数据啊，没有执行买卖操作，因为他没有钱呐。我让他自己注册了一个账号，然后我往里面存了十三美元，接着他就主动测试了一下，买入黄金再卖出。 成功了啊，在平台上也能查到交易记录，我也是第一次使用这个交易平台啊，对他的 api 一 无所知。在这种情况下，我仅通过和 autoclole 对 话一个小时，就打通了全部的接口。 我的感受是 autoclole 和 pony alpha 二这个组合非常的主动，而且可控。以前我即使使用 cloud code 加 cloud 的 模型，也没有这么主动的去解决问题，往往要写超长的提示词来约束他。 不过呢， pony 二 f 二的强大也是有代价的，消耗的头肯也是真的贵，建议大家多配置一个便宜模型组合使用，现在我还要让它变得更科幻。嗯，在 auto close 上可以一键添加飞书，这个过程跟魔法一样， 点一下，然后就全自动控制浏览器帮我完成一连串无比复杂的配置操作。全是自动的， 配置完后，结合刚开发完的交易技能，就拥有了一个交易助力。无论走到哪里，我就让他查询一下黄金的价格，然后买十美元的黄金。他还给我点了一个表情，表示他看到了。你看啊，交易成功了，在平台上也能看到对应的仓位。 第二步，只会执行买卖还不够啊， ai 还要能够自己决策，找到买点卖点，这样才能全自动执行。我让他去研究一套交易策略，并且也做成一个技能。我没有限制他具体用什么策略啊，因为这个不是视频的重点，大家可以直接发一篇文章或者一本书给他，比如海龟交易法， 还可以让他去互联网上收集宏观的数据或者新闻信息，用来作为策略的一部分。总之想象空间很大， 你看他创建了策略，并且在历史数据上回测，用网格搜索找到最优的参数，回测显示胜率可以达到百分之七十一点四。我还发给他黄金白银、原油、标普指数等更多的标的，让他去研究，最终他列出一个表，清楚的展示每个标的用这个策略的回测结果。 那现在呢，我们已经开发好了两个技能，在 autoplout 的 这个界面啊，可以管理你的所有技能，默认就已经安装了常用的九十六个，覆盖内容创作、飞书、办公、代码开发等各种场景，可以把我们刚刚创建的技能也添加进去。 第三步，注意啊，现在要实现整个系统的核心，非常魔法的 agent 部分，但其实是很简单的，本质上只是一段提示词，完全依赖大模型的强大能力，就是告诉 ai 啊，如何运转这套自动交易系统，大家可以自行暂停阅读。第四步， 最后一步啊，我们创建一个定时任务，让龙虾每过三分钟执行一次交易流程，检查一下 k 线，这样就能实现全自动的运行了。 原版龙虾中啊，可以通过 u i 创建定时任务，但这个表普通人看的也是有点头疼，而 autoclave 呢，没有这个 u i， 只能通过和 ai 对 话，让 ai 帮我们创建。看啊，现在他已经给我发了一条飞书，消息，表示交易机器人已经启动。 不一会功夫啊，他又发来了开仓和止损的通知，给我亏了百分之四点六，幸好测试阶段我只给他了十四美元，然后几十分钟我就看他没反应了，是不是偷了钱跑路了。可以直接问 autoplay， 就 把他当做像人一样使唤，他告诉我一切正常运行，并且列出了每次运行的结果， 到这一步已经是凌晨了，然后我就去睡了一觉，一觉醒来，发现他给我发了很多飞书消息，总共已经亏了百分之九的钱，还只是一晚上啊。看了一下交易日记，有一些总结，比如今晚所有 rsi 大 于七十的交易全部止损， 最后还说一直在亏钱，暂停交易，直到收到明确指示，保护剩余资金。咋说呢，就很灵活，很像真人，亏了钱不能浪费啊。我就让 ai 根据昨晚的交易日记迭代升级一下策略。 一段时间后，他就给我发来一条飞书消息，说交易机器人已经升级到二点零。这个二点零啊，我发现他保守了很多，半天都不开单，给我急坏了，我问他怎么回事，他说这是好事啊，一点零的教训就是条件不满足，强行交易，导致八连亏。 二点零正在发挥作用，宁可空仓等待，也不乱开仓，太他喵的有活人感了。于是我放大胆子，给他存了更多的钱，现在他给我管一百七十二美金，相当于一千二软妹币， 期待他进一步迭代，大家也可以持续关注这个账户的交易情况，都是公开可查的。总结那最后我总结一下。首先，短时间高频次的交易，在黄金白银这种高度有效的散户几乎是不可能赚钱的。 这套全自动开发系统啊，用在更大时间级别的交易会更有效。在视频中啊，我使用一分钟，十分钟级别的 k 线，以及用一些高波动的标的，只是为了让他更多的触发交易，不然很难在视频里演示。所以一觉醒来八连亏。我也不是很意外啊，酒赌必输，多投资少投机。 然后评价一下 autoclole 本地部署的原版龙虾以及云端部署的龙虾，我都用过，对比之下呢， autoclole 毫无疑问门槛极低，非常适合普通人使用，它不会把一堆看不懂的菜单怼到你面前，是真正给普通人用的龙虾。那尽管它 ui 简洁，龙虾的所有底层功能都继承过来了， 没有阉割，当然同时也继承了龙虾的大部分缺点。那从另一面讲呢， ui 的 简化也让它缺少了很多原版 ui 上的复杂配置功能，比如手动创建定时任务啊，查看定时任务运行的历史，在 auto flow 里，全都要靠和 ai 对 话来使用这些功能， 就靠一张嘴来完成全部任务。对小白来说，这也确实是更友好的交互方式。再说 pony alpha 二这个模型，由于龙虾很少偷啃，平时我都是用国产模型来配合龙虾，但总让我觉得这龙虾怎么这么蠢，简单的事情都做不好， 经常要人去提醒他做这做那。而在我开发全自动炒股系统的过程中呢， pony alpha 给了我全新的使用龙虾的体验，没有出现那种弱智的问题，这是 cloud opus 四点五甚至四点六才有的体验。 而且我们的炒股系统不像传统量化系统，以代码为核心驱动，我们是以 agent 为核心来驱动的，极度依赖模型能力。而 pony alpha 二即使频繁的每三分钟执行一次，执行一整晚都没有出问题。 据说它是深度优化了龙虾的使用场景，所以才叫龙虾模型嘛，那质朴。这一次不但端出了强大的模型，还承接了龙虾巨大的流量，带来了更适合普通人使用的龙虾产品。

兄弟们，就在刚刚，我发现了目前为止可能是最简单的 open 库的安装方式，只需要一分钟，不仅同时适用于 windows 系统还有 mac 系统，而且可以直接部署到你的本地。最关键的是，它优化了原版中间一些做的好的技能还有插件，看完这篇，立刻帮你省下四百九十九块钱的安装费，保证任何人都能最快速度用上属于你自己的手相。 这个呢，就是自古刚刚发布的 autocool， 它跟之前的小龙虾安装最大的不同就是你再也不需要担心环境的部署了，也不需要输入命令行，整个过程就像你安装一个 app 一 样的简单还有快捷。你只要打开它们的官网，下载安装包，然后去登录账号，弹出这个界面，就输入真的是 完全安装好了。如果你还想部署到飞书上使用，其实也特别的简单。我用我这里的 mac 来举例子， mac 和 windows 稍微有个明显的不同，那 那么 mac 呢？你点击链接飞书以后，它会自动弹出一个弹窗，开始自动配置。你只需要扫完飞书，登录二维码，剩下的全部交给 ai， 它全部会自动化帮你都配置完成， 你就会看到目前为止我可能认为是最丝滑的 ai 操作了。还需要什么教程吗？一键安装不响吗？而 windows 系统呢，就会稍微复杂一点点，需要按着操作文档一步一步来，因为这方面还没有设备的特别好，这一块你们跟着做也完全没有问题，我就不再敷。 那除了配置过程呢？小龙虾 tommy 的 消耗量也是劝退大部分人的一个主要因素。这一次制服他做了两个优化，第一个是呢，用了一个龙虾的专属模型，叫 pony r four two， 这是 一个匿名的模型，还没有正式发布，就是先上来做一个测试。它的任务的成功率和它的调度其实都是有一些优化的，而 tommy 的 消耗量是有了一些甩减的。另一个呢，就是他们做了一个专门的页面，贴心的帮你把用量统计给显示出来，你再也不用担心他到底花了多少。 当然，如果你想填自己的 a p i k， 你 用你自己的模型也完全没有问题。 autocool 支持全世界所有的 a p i 模 型。那除此之外呢，还有一个不错的优化点，就是 autocool 在 内制了原本小龙虾技能包的同时呢，还对这个核心的 skill 进行了一些优化。比如说呢， to research 这个 skill 优化后，它能解锁到的内容无论是质量还是新鲜度都比原本的 open go 强了不少。还有一个他们优化的比较好的 是一个操作你浏览器的，基本上你涉及到一些网页的操作的模拟点击都需要这个东西。相比 open code， 它原有自带的 for use， 它其实是能力强的非常多，而且非常适配国内的互联网生态，懂的都懂。 那讲真的，智普这个 open code 呢，是我目前用过最方便的一个小龙虾了，技术其实从来不缺牛的，缺的就是如何让普通人真的用得上 open code 走到了这一步。你至于以后能走多远呢？说实话我也不知道，但就现在这个版本，我觉得它已经值得你花一分钟的时间去装一下，来真正的去亲身体验一下 agent 的 魅力。

你以为你不会有温克劳，其实你只是看不懂那堆破教程，什么环境，什么依赖，什么配置，什么命令行啊，太麻烦了， 很多人不是书在不会用，是还没开始就先被安装劝退了。如果你一直想吃大龙虾，但是看到那一堆复杂的教程就头大的，甚至准备找人去带装呢？那我告诉你，三月十号智普发布了 autocall 双击一键安装，完全没门槛， 我感觉就专门给那些看不懂复杂教程的人准备的。以前吧，你想用 ai， 第一关不是怎么用它啊，你是先把自己给搞明白， 有时候想想也挺荒唐的对吧？你明明是想找个 ai 替你干活，但结果第一步安装把自己给整废了。 所以前两天我出了一个斜修安装龙虾大法，但如果你觉得那个都麻烦，别去找袋装了， 真的先试试 auto club。 我 呢刚刚帮各位尝了一下，界面更简约更好看，而且更清晰，完全看了就会用，关键是可以一键接入飞书分身设置也超级简单， 所以你不是不会，只是以前没有一个足够简单的入口。那好了，从现在开始， 真正拉开差距的已经不是谁会安装谁不会了，而是谁更早的把 ai 接入到自己的工作跟生活里面。后面的视频跟各位继续分享丛林训练小龙虾必做的事情。

教学视频确实没什么人看啊，但是我们做事呢，还是要有始有终的，今天我们继续来讲一下如何将 ai 龙虾绑定到飞书，这样我们就可以通过手机随时和 ai 龙虾对话，给他下达各种任务了。 首先我们需要下载并安装一个飞书，然后打开飞书，进入飞书的开发者后台，这里呢，我们要创建一个飞书机器人，我们首先点击创建企业自荐应用，然后给应用取名字，添加描述，选择一个图标应用能力这里呢，我们就选择机器人。 选择完成后啊，一定要记得创建并发布应用，因为只有发布后才能使用创建，发布后会有一个版本号，我们这里填写一点零点零， 发布完成后，我们就可以在凭证与基础信息这里看到应用凭证包括 app id 和 app 密码，这两个信息非常关键，是后续与 open 可乐绑定时要用到的。 创建完成后，我们就可以与 open 可乐进行绑定了，我们输入绑定 app 的 指令，然后它会提示让我们选择对应的 app， 我 们选择飞书，接着它会要求我们输入对应的 id 和密码，我们输入即可。 绑定完成后，我们还需要在飞书开发者后台进行配置。在事件与回调这里，我们选择使用长连接接收事件，然后选择添加事件，选择接收消息这个功能， 并将其添加到我们的事件中，这样飞出机器人才能被授予录取和接收消息的权限，从而正常的与 oppo 可乐进行消息联通， 确认开通权限后创建新版本并发布，发布时要输入新的版本号输入，然后输入更新说明，最后点击发布即可。整个操作过程中，如果有遇到不懂的地方，我们都可以随时询问豆包，不懂代码也没关系。 然后我们可以先与飞书机器人进行一次对话，我们输入你好，它会回复一串代码，我们将这串代码复制到 open colle 中并提交，这时它会显示我们的飞书账号已绑定。 将飞书账号绑定到 oppo 可乐后，系统会显示绑定成功。此时我们可以尝试与飞书机器人进行对话，如果能够正常对话，就说明已经绑定成功了。 oppo 可乐绑定机器人也很简单，我们直接问他如何与飞书机器人绑定，他会告诉我们如何操作。 我们先回到飞书去创建一个飞书机器人，创建成功后给机器人添加对应的权限，添加完全限后发布应用， 接着进行 id 和密码的匹配，匹配完成后，在时间配置中选择长连接，并添加接受消息的权限，然后继续发布新版本。 在飞书中找到我们的机器人后，点击对话，他会给出对应的匹配代码，我们将其输入到 auto 可乐中， auto 可乐就会提示配对成功，然后我们就可以在飞书中直接与机器人对话了。 阿卡拉配对也是类似的流程，首先进入飞书的开发者后台，创建企业自建应用，然后创建飞书机器人，添加权限就在阿卡拉的页面选择消息渠道，在消息渠道这里选择关联已有机器人， 然后把对应的 id 和密码填进去，点击确认，这时阿卡洛就会自动进行配置，我们耐心等待即可。配置完成之后，我们回到机器人页面，继续选择事件与回调，然后选择长连接添加接受消息事件，接着发布。新版本 发布后我们就可以与它进行对话了，它会给我们一串代码，我们选择飞书配对，然后把对应的匹配码输入进去， 这时飞书就会提示配对成功，我们就可以通过飞书与阿克拉进行进正常对话了。好，以上就是今天的龙虾绑定飞书教程，感谢大家的观看，我们下期再见！

我的龙虾已经可以操作电脑了，今天我给龙虾发了一条指令，把电脑桌面上的图片全部存入一个文件夹，放在桌面上， 然后他就开始干活了。我们来看一下， 他在桌面上建了一个文件夹，把桌面上的图片全部转移进这个文件夹，完美完成了任务，太棒了。

ok， 欢迎回来，不知道大家的龙虾养得怎么样了？很多人养龙虾烧黑粉非常的严重，为此呢，我也是非常的害怕， 那今天这期视频呢，我主要介绍如何将扣子的大模型节点通过 api 分 装后，作为第三方的大模型提供给 opencloud 使用。在这个过程中呢，我们也会学习到如何去 是配第三方的大模型，那为什么要这样做呢？也是在思考本地部署的时候，突发奇想，发现自己的扣子平台还有十几万的积分没有消耗掉， 所以想试一下能不能先用这些资源来培养一段时间小龙虾。因为在龙虾成长到能真正干活的阶段呢，我们需要不断频繁的和龙虾对话，这个时候呢，他也会去安装很多的工具，甚至自己去开发一些技能， 说白了就是在验证和试错中反复的进行，因此我们的 token 就 会被疯狂的消耗，所以这期呢，我们就用扣子的积分 来给龙虾练手。 ok， 如果大家也有扣子积分用不完，或者说有类似的平台，可以按照我的操作步骤看能不能接进来。 ok， 跟大家看一下，这是我最终的一个效果啊，我弄了一个小红书的插件，然后让他去搜索这种情感励志类的自媒体的这种选择题， 然后他现在就是有一些回复，也记住了我告诉他的一些内容。那这个机器人呢，现在用的模型呢，就是我自定义的模型，可以给大家看一下啊，这个呢就是我现在配置的所有模型，我们用它这个内置的指令， 他会告诉我们有几个提供商，每个提供商提供了什么模型？然后呢，我直接通过对话让他返回了当前用的是豆包的 seed 四二点零啊，整个这个配置和我们之前在追思里面看的是一样的。 首先呢，我们先来到扣子编程的这个网站啊，因为传统的扣子工作流是做不了这个事情的，就是在扣子编程这个网站，我们才能调用它的 s， d， k 甚至原始的 api 去做，这里呢，我们就选择工作流，因为这个是效率最高，最简单的，直接告诉他我们要做一个什么样的东西。 那 open class 实际上是支持 open ai api 规格的，这是目前用的最广泛的一个接口规格，所以我们就用兼容 open ai api 规格的方式来去做这个工作流的输入和输出， 告诉他我们需要创建一个只有输入输出的工作流，暴露 l l m 盗工网不合 oppo ai 的 api 接口规范，然后再规范一下它的输入和输出，就直接交给扣子编程去做开发，当时我也只是去尝试一下，然后它开发完以后呢， 实际上这个工作流就非常简单，就有一个输入，然后做一个大冒险的调用，最终格式化输出，全程呢没有额外的东西。接着呢，我让他自己创建了一个他这个项目的 a p i 接口调用说明，然后我拿着这个 a p i 接口调用说明，直接告诉我们去里面的 ai agent， 然后让他去测试一下是否真的符合 和这个 open ai ipi 的 规范。第一轮测试呢，实际上还是有一些问题的，接下来呢，我们就针对测试的问题呢，做了多轮的对话，目的就是让它最终变成一个完全符合 open ai ipi 规格的接口。 那这里呢？我们最终发布出来的产物呢？和之前我在另一个系列里面讲的用扣子去做发票识别是一样的，它会给到一个网站，这个网址实际上是不符合 o p i a p i 的 接口的，但是我们可以通过在代码里面 做一些兼容性的处理，让我们能够支持在后面添加 o p i a p i 请求规范的这种格式。然后我就和它又进行了很多轮的打磨， 这个打磨的过程也非常简单，就是让翠去测试接口，然后生成一个测试报告，然后再把测试报告给到这个扣子编程的 ai， 让他去读取报告，针对性的去修复啊。如果说两边有疑问，我们就做双方的一个传话筒，把这个信息拉齐就可以了。 最终可以看到我们做了大概五到六轮以后呢， tree 给出的一个报告，就是这些全部都通过了，那接下来我们就可以将它适配到我们的 open cloud 上面去。 具体的适配方法呢？实际上是有两种啊，一种就是在我们的 open cloud 工作目录下面有一个 open cloud 点 json， 我 们 直接在这里去写，我们直接可以参考原来的这个 provider， 里面添加我们第三方的提供商，这里就是我配置的第三方节点，可以直接照搬上面。那配置完以后，我们保存后呢就重启 opencloud， 那 重启完以后呢，我们就可以在网关这里看到这些配置。 那还有一种方式呢，就是我们通过这个 opencloud 的 on board 这个命令，这 里和我们之前配置是一样的，我们就选 quickstart， 这里之前配置过，所以我们就还是保持现有的，不要去垫。 然后在这里添加模型的时候呢，我们选 custom provider， 在 部署之后，这里会给到一个执行工作流的网址，我们将这个网址粘贴上去，加上我们的 v e 接口的后缀，因为这个是符合 open ip 标准必须要有的。 然后接下来是去粘贴我们的 api k， 这里有一个 api token， 然后选择创建 api token 后复制就可以了。这里呢我们就粘贴这个 api k， 然后回车。以后呢，我们就选择这个 open i 兼容的模式，这里它会要求你去 去写一个 model id， 那 因为我之前已经配过豆包 g i m 还有 kimi， 这里我以 deepsea 为例，这里我后来让它加了支持 deepsea 微三的模型，所以这里我就可以复制这个模型的 id， 然后粘贴到上面。 接下来呢他会做一个验证，这里可以看到我们已经验证成功了，那我们还是把这个跑外的固定，就是这个默认的名字就不改了，或者说我们可以改成任何的名字，这里呢我们就给他一个别名， 注意这里的名字呢就不能带空格啊，然后其他的我们就挑过就好了，因为我们不配置这些。 配置完以后呢，我们可以重新在终端里面看一下，然后我们就可以在这里看到 deepsea， 因为我们现在已经把模型切换成了 deepsea， 我 们现在在飞书上面试一下，我们直接问他现在用的什么模型。 ok， 我 们现在可以看到我们已经 就改为了 deepsea v 三二这个模型哦， nice， ok， 本期内容呢，我们就全部结束了。这期呢，我们成功把扣子的大模型节点分装成了一个可供调用的 l l m a p i， 让 open cloud 可以 直接去使用。这样呢，将我闲置的扣子积分全部利用了起来， 能够低成本的开始前期养龙虾和安心调教以及试错。那下一期呢，我们会进入到一个更加硬核的环节， 因为第一期呢，我们是使用原码去编辑和安装小龙虾的，所以我们可以基于原码去做二次开发以及定制。相信大家在第一期和这期能够看到，其实我也在用 tree 协助我去调试 open cloud， 那 么下期我们就详细介绍如何通过原码结合 ai agent 去养小龙虾。那下期我们会用 tree 以 webc 顶的方式让 tree 的 ai agent 协助我们去 去完善小龙虾的安全机制。如果大家对这期内容以及我接下来玩 ai 这样的方式感兴趣的话，欢迎一键三连并且点个关注。 ok， 我 们下期见。