openclawagent团队配置

我研究了三天三夜，终于把 opencloud agent 的 团队搭建彻底跑通了。七个 agent， 一个群聊，自动写作，我只说做什么。 ceo 自动拆解任务，协调各部门，各部门做完自动汇报， 这可能是目前最接近一人公司的玩法。今天我把所有步骤一次性讲清楚，先给大家看看最终效果。这是我搭好的一个七人 agent 的 团队。在飞书同一个群聊里， ceo 负责理解我的需求拆解任务分配给各部门。 产品部负责需求分析和 prd 输出。开发部负责技术方案和代码实现，设计部负责 ui 方案，市场部负责推广策略。 数据库负责数据分析和效果追踪，运维部负责部署和监控。上周，我想做一个 ai 每日早报的自动推送工具。我在群里跟 ceo 说，我想做一个工具，每天早上八点自动抓取 ai 领域的新闻，生成一篇早报，推送到我的社交媒体。 然后 ceo 就 把这个需求拆分成了四个子，人物，产品部定义早报的内容结构和信息源。开发部写下载脚本和推送接口。市场部确定标题风格和受众定位，数据库设计阅读量追踪方案。每个部门各自输出了方案， ceo 汇总之后，给我一份完整的执行计划。 整个过程我只发了一句话，这就是今天我要教大家搭建的东西。在动手之前，先花三十秒了解一下原理，这样后面的操作你才不会懵。 opencloud 的 多 agent 的 机制本质上是这样的，一个 get 位实力多个工作区，每个工作区就是一个独立的 agent， 它们共享一套基础设施，但各自有独立的角色设定模型配置聊天渠道绑定。 理解了这个搭建就变得很简单，总共两个步骤，第一步，在 opencloud 中创建多个 agent。 搭建方式有两种，第一种，通过命令行交互式创建，一行命令搞定，打开终端，运行下面这行命令。这种方式的好处是不用修改配置文件，跟着提示一步步选就行。 第二种方式，直接修改配置文件，适合一次性创建多个 a 键的。打开你的 opencloud 点 json 配置文件，需要修改三个地方 室内配置文件，如图。第二步，配置聊天渠道。很多朋友卡在这一步，不知道怎么在飞书上创建机器人，步骤如下，我知道重复建七个很枯燥，所以我做了一个创建飞书机器人的 skill， 你 把这个 skill 安装给你的 open log， 然后告诉他帮我创建一个飞书机器人，他会自动打开浏览器，自动填写表单，自动完成创建。搭好之后，最有意思的玩法是建立指挥链。 我给 ceo 的 设定是，当用户提出需求时，你需要一、分析需求的本质目的。二、将需求拆解为产品、技术、设计、市场等维度的子任务。三、将子任务分别艾特对应部门，下达清晰的任务指令。四、在所有部门回复后，汇总结果向我汇报。 这样一来，我的工作流就变成了我指挥 ceo， ceo 指挥各部门，我验收最终结果。我只需要跟一个人说话，剩下的全部自动流转。未来的工作可能不需要那么多人了，需要的是一支听话、高效、二十四小时在线的 hr 团队。

看看我的 agent 团队们，有写图文的、网站运营的、监控金价的、记账的，还有提供情绪价值的，后面还要增加一个视频剪辑的 open cloud 小 龙虾 用上多 agent 的 模式了吗？但像我这样每个 agent 对 应一个机器人的配置是有点广泛。在飞书上其实有一种更简单的方式，就是通过拉群，实现一个机器人多个 agent 多个群聊分别管理的模式。我们来以选择题、写作和神稿三个事情为例，完整的配置一遍， 一共三个步骤。首先用这样的命令创建多个 agent， 分 别负责不同的工作，然后给每个 agent 的 职责拉一个飞书群，并且把我们的唯一的这一个 飞书机器人添加到群里面。接着把每一个群聊和 agent 绑定起来，在这里查看群的 id， 通过这样的 bindings 配置把两者映设起来。最后不要忘记给飞书 channel 增加这两张配置，开放群聊和群聊中，不需要艾特机器人也能回复。 配置完成之后，在各个群里和 agent 对 话，给他们安排好职责和身份，让他们记录下来，你就可以在不同的群里指挥不同的员工工作了。像这样的流程，先选择题再写作，审稿，审完再改， 最后得到一篇完整的内容就可以发布了。这样做配置简单，效果强大，快来把你的 agent 军团也安排起来吧！关注我，带你玩转 open club！

你用小龙虾的时候，还在把所有的事情都放在一个窗口里指挥吗？比如我同时要写文章、发小红书、监控资讯维护、网站记账，都放一个窗口里，既浪费偷啃，效果还非常的好。改造成多 a 帧的模式， 才是给小龙虾省钱又提效的正确用法，我是这么做的。以飞书对接小龙虾为例，参考官方文档三个步骤。第一步，专事专办， 给每件事情创建单独的机器人来负责。比如我要记账，我就建一个这样的财务主管，把 opencloud 配置文件里的 channel 字段改成这样的多 account 模式，这两个 account id 记住，后面要用。第二步，多 agent 配置， 我们用这条命令给小龙虾增加一个 finance 的 agent， 等同于我们新招进来一个员工，出土化他的 identity 文件，把它捏成我们想要的形状。接着在 openclaw 配置文件里面增加 bindings 段落， 让不同机器人的消息路由到不同的 agent 上，实现分工的效果。第三步，测试验证 重启 open cloud 的 getaway， 在 飞书上分别给两个机器人询问他们的身份，如果能看到不同的回答， 那就是配置好的。后续还可以给不同的 agent 配置合适的模型，或者让他们互相派发任务。这样的工作模式可以大幅节省 token， 显著提升小龙虾的任务效果。实在是太爽了， 都不需要再雇人了。我加上小龙虾的 agent teams， 就是 超级艺人公司。关注我，带你玩转 open cloud！

你用 open crawl 是 不是还在玩那种发个消息回一下的聊天模式？那是把它当工具。很多人问我，凭什么你的 ai 框架能够像有脑子的数字员工能自己干活？ 其实啊，并没有那么玄乎，我只是站在巨人的肩膀上，把别人花了几千美金踩坑总结出来的经验，通过几块钱的偷坑费就把逻辑给跑通了。调教之后啊， open crawl 就是 一个完美的项目经理。 openclock 在 agent 点 md 文档里定义了它的所有的行为准则，通过优化配置文件，它能够帮我协调其他六七个 agent 同事。 我重点增强了它三个功能，第一是主动性，它有心跳机制，会定时检查项目的进度，主动跟我汇报，而不是等我下达指令。第二是可重物系统，哪怕网络中断或者绘画重启，它能从断掉的地方稳定地继续推进。 第三是自我总结，每次任务结束之后，它会自动做两个总结，一个是给它自己看的，存储在它的 memory 里，防止以后犯同样的错误。第二个是给我看的，总结，在 obsidian 里，如果是通用的经验，还会自动同步到飞书。 我们要让 ai 用它最熟悉的方式去解决问题。比如 opencore 在 和 ai 工程师 curl code 协助的时候，根本不需要像人类那样开绘画聊天，它直接开放项目路径、工作记忆。在工具使用上，我也明确了优先级， 让它用最省钱、最快速的 api 方式去执行，而不是浪费 tom 模仿人类操作浏览器。 其实啊， ai 时代的竞争，拼的不是谁写的指令长，而是谁更懂硅基生物的写作逻辑。如果你也想摆脱对话框的聊天模式，真正构建自己的数字团队，欢迎找我交流。我是光头哥，带你深度玩转 ai 时代，咱们下期再见！

血泪总结，我用 openclaw 一个月，总结了这六个让你从玩具变生产力的配置原则，厉害！哈喽，大家好，我是姚鹿行。 前两天有个同学问我，姚老师，我 openclaw 装好了，但用了两周，感觉就是一个贵一点的 check gpt， 咋整呢？我说你配置完 agent jason 就 觉得齐活了，他才反应过来，那还要配置其他的吗？这一步你都没搞对，后面全白搭。 为什么你的 openclaw 像降智版的拆 gpt？ 很多人装完 openclaw， 连上模型能对话了，就觉得可以爽了， 结果用了一段，发现完全不计预期。问题出在哪里呢？是因为你把 openclaw 当拆的 gpt 用了，两者的玩法完全不一样。今天我来给大家分享一下我踩了一个月的坑总结出来的六个配置原则，帮你的 openclaw 从玩具进化成真正的生产力搭档。 原则一，别在售马当里写小作文我第一次写售马当，洋洋洒洒的写了两千字， 结果龙虾根本记不住。售马当不是简历，而是行为宪法。他只需要回答三个问题，你是谁？风格是什么？什么情况下你会拒绝用户？超过五百字就太长了，龙虾会选择性的失忆。我的售马当现在长这样， 就是这么简单，但效果比之前两千字的小作文好了十倍以上。原则二， memory markdown 要分层，别堆在一起 open cloud 的 记忆系统很强大，但很多人都用错了， 他把什么都往 memory markdown 里边塞，结果文件越来越长，解锁效率越来越低，最后变成垃圾堆。正确的做法是分层记忆。举个例子，这样解锁的时候更有针对性，不会一团糟。 原则三，模型切换不是用斜杠 model， 而是用场景分群。很多人知道斜杠 model 可以 切换模型，但很少有人意识到频繁切换模型是反模式的。更好的做法是按场景分群，每个群绑定固定的模型。 我的 telegram 分 组如下，每个群有自己的上下文，不会相互干扰。原则四，心跳任务和定时任务不是一回事，很多人搞混这两个概念。 定时任务是到点了执行一次，完事就结束。心跳任务是定时唤醒 agent， 让他主动检查状态，汇报工作。让 open cloud 从一个等你问的工具变成了主动找你的助手。 原则五，别让龙虾自己改自己的配置文件。这是最坑的一个，我第一次让 open cloud 改配置，他直接把自己改挂了。而且如果你自己开着自动重启的话，他有时还会死循环，疯狂消耗 token。 所以 我总结的教训是，关掉自动重启配置文件，让 cloud code 改 克拉扣的会评估修改，兼容性不会乱来。 oppo club 自己改自己的话，很容易翻车。原则六，备份不是可选项，而是必选项。我见过太多人因为没备份而哭的， memory macdunk 被搞坏了，之前交的东西全没了。 换服务器忘了迁移配置，从零开始调教，误删了工作目录，几个月的记忆没了。以下是我的备份策略，花五分钟配置好备份，能省你几十个小时的重新调教时间。 最后，从玩具到生产力的关键。说了这么多，核心就是一句话， open club 不是 配置完就能用的，它是打磨出来的， 当你打磨好了，它就从贵了十倍的拆 gpt 变成了真正懂你的 ai 搭档，这个时间的投入非常值，感谢大家三连，谢谢大家，记得关注再走。

hello， hello， 今天给大家讲一下龙虾的多 agent 联动的配置。首先要实现多个 agent 进行联动，每个 agent 必须有自己的独立的工作空间，独立工作空间的目录可以参考这里，这里 显示就是每一个工，每一个 agent 都有一个自己的独立工作空间。第二点，给每一个 agent 绑定一个机器人 bot， 我 们这里以电报或就是 telegram 电报来举例， 这个 channel 对 应的就是通讯软件， telegram 对 应的就是电报，你还可以换成自己的飞书，这里面的 account 对 应的其实就是电报或者飞书里的 bot， 它通过 token 去把电报里的 bot 传输到这个 count 上面，再通过这里的绑定把你的机器人和你的 agent 做绑定， 这个 agent id 对 应的就是你的机器人的 id， 就是 agent id， 这 account id 对 应的就是你的那个机器人。 ok， 我 们下面来讲第三点， a to a example a to a example a to a 就是 小龙虾自带的 agent 和 agent 之间的通信协议，这个是多 agent 之间能够互相伪拍任务的关键。 我们先看一下它的它在配置里配置文件里面的势力，在这里这个 agent to agent， 我们必须要把这个 agent to agent 激活，并且要允许你所有想你所有的 agent 之间要允许它们能够进行互相通讯。只有这里设成处以后， agent 它才可以通过去调用那个 c c c c 的 那个方法去把 任务或者说是消息发送到另一个 agent 身上。我们讲第三点。第四点， session level ping pong 这个的意思就是说你的主 agent， 比如说你的主 agent 要和要给你的子 a 证，要给你的研究 agent 发一条消息， 这这这个任务可能会比较复杂，主 agent 和你的那个研究 agent 深度研究 agent 可能会进行多次的交流，乒乓 limit 就是 限制了他的交流次数，防止造成死循环而导致任务一直无法结束。 我同样给大家看一下这个配置在哪里？这个配置在这里设置的是五次，也就是说我们只允许一个 agent 和另一个 agent 之间相互通信五次，超过五次以后就会强制，强制终止，防止无限的循环下去。第五点， 伪派的时候，我们为了保证伪派任务的稳定性和一致性，我们我我设计了一个伪派协议，伪派协议的具体长的位置在这里，这个就是 我设计的一个伪派协议。这个伪派协议里面我可以着重讲一下这个东西。绘画专用键，也就是 session， 小 龙虾，它的原理就是小龙虾，它是怎么实现我们在呃飞书或者电报上发发消息，大魔熊能够 agent 能够去回应呢？它是通过 你在电报或者说是飞书上面发一条消息，然后通过网关把这条消息发送到对应的 session 里面。这个 session 你 可以理解为就是绘画，虽然说你的多个 agent 都在一个群里面，但是每一个 session 它每个设置这个设置，但是绘画和绘画之间是隔开的，也就是说你在你在群里面，比如说艾特其中一个 agent， 说你好， 你好这个词并不会出现在所有 agent 的 绘画里面，它只会出现在你艾特的那个机器人的绘画里面，它从通过这样来实现了，消息不会串。我们接下来继续讲这个，我们如果想要设置就讲第六点， 我们如果想做一个多 agent 并行的框架，一般来说我们需要命令，需要委派一个 agent 为主 agent， 这个主 agent 我 推荐大家要用足够好的模型，因为主 agent 的 提示语会比较多， 如果没有一个比较好的模型，因为提示语比较多，它会造成混乱，无法做到一个很好的规划和委派任务。最后一点，每次 你一个伪拍任务完了以后，你去把这个绘画的 session 给删掉，防止多次伪拍下来之后你的 session 过多。 为什么会有这么一个机制？是因为我，我的设计师每一次伪拍任务都是一个新的 session， 我 可以给大家看一下。 我的设计是这样子的，我会通过时间戳来实现。每一次伪派都是一个单独的绘画，而不是说每，而不是说所有的伪派都放到一个绘画里面，所有伪派都放到一个绘画里面，就会造成绘画的上下文爆炸， 影响那个任任务的执行结果和稳定性。所以说我的设计是每次委派，每次主 a 政策，委派给其他专项 a 政策，都会创建一个专用的绘画件，专门来处来处理专门的这个任务，这样，但会这样，这样会造成一个绘画报绘画 c 室爆炸的问题，数量会爆炸。所以说一定要 在提示语中强调主 agent， 当你的当你的专项 agent， 比如说代码开发 agent、 深度研究 agent， 当他把他的任务完成以后，他会把结果回传到主 agent 这边，回传到主 agent 之后，主 agent 这边要负责去把 session 给删掉，这个整体的一个 do agent 进行绘画伪派的这么一个原理， 核心就是说通过 agent to agent 这个小龙虾自带的机制，这个协议机制来实现多 a 多 a 证之间的交流。我们单纯的让 在群里面让一个 agent 去艾特另一个 agent 是 没有用的，它是没有反应的。 agent 和 agent 和 agent 之间的交流必须得通过 agent to agent 的 这个协议来实现，或者说叫工具。我是为了让小龙虾内部的 agent to agent 的 这个协议来实现，或者说叫工具。我是为了让小龙虾内部的 agent to agent 的 实现的更稳定， 所以说我自己设计了一个伪派协议。我再补充一点，我们如果你做好了多 agent 的 之间的联动，通过 a to a 的 方式来实现了多 agent 的 联动，你会发现一个问题，就是说 主 agent 伪派给任务到研专项研究 agent， 你 在群里面是看不到这个结果的，它是直接通过 session 推送的方式有用，它会用到一个小龙虾内部的工具叫 session cent， 他会直接把伪派的消息发送给研究型 a 证，或者说我们另一个专项 a 证的的绘画里面去，他是没有发到群里面的，所以你看不到。 我们为了解决这个问题，我们需要在提示与我现在的做法是通过提示与强制要求专项 agent 在 接受到伪派以后，通过 message 的 工具， message 也是小龙虾里面内置的一个工具，通过 message 去显示的 往群里面推送一条消息来实现主 agent 伪派任务给专线 agent， 然后专线 agent 及时地把接收到任务的这个消息的通知发送到群里面，方便我们去追踪实时的状态。我这里给大家看一个其中一个，比如说现在这个是其中一个伪派的 session， 伪派的 session 它这条消息是主 agent 直接通过 session 的 方式 发给到这个专项 a 证的绘画里面的，它这个是不会显示在我们的群里面的，不会显示在飞飞书群里面或者电报群里面都不会显示的，因为对于 对于群里面显示出来的消息是通过 message 这个方法来传送的，因为它是相当于是个外部渠道，而绘画是 openclo 里面的内部渠道， 它用的 openclo， 绘画之间的通信用的是 system send， 而我们说的通讯软件那些都是外部渠道，是通过 message， 这是两个工具。所以说造成了这种现象，然后你就需要显示的要求 agent 去把你的接收到的委派消息，或者说你完成了这个任务，或者说任务遇到了堵塞，显示的通过 message 这个工具 传到你的群里面来实现我们可以直观的一个跟踪。但是我现在这个点我做的也不太好， agent 呢？经常会忘，虽然说我提示里面写的很清楚了， agent 呢？还是经常会忘，会忘记往群里去发这个消息。 ok， 这就是以上工程的全部内容。同时如果说大家不愿意 搞搞清楚原理什么的，最简单的方式就可以把这个提示语喂给 ai， ai 会自己去根据这个提示语，它会去创建一个多多 agent 可以 联动的架构。谢谢大家就就到这里。

六十秒教会你为 openclaw 配置多 agent 写作如果你在使用单 agent 时常常遇到以下问题，那么将智能划分能够使问题得到显著改善。为实现多 agent 写作，我们会进行这两步操作。 首先我们来进行第一步，打开终端，运行 openclaw agents add， 跟随你想设定的 agent 名输入指令，然后进入引导配置， 看到这里提示配置完成。第二步，我们来配置 a 卷间的通信能力。在 opencloud 的 主配置文件 choose 下面补上这两段配置， 或者直接将这段提示词发给你的 a 卷，让其帮助配置修改成功。我们重启 get 位，至此配置完成。我们来测试一下 我这里在 a 卷面中，让其将新闻整理工作分发给 a 卷 news。 我 们看到这里提示委托成功。 切换到 aj news， 可以 看到一条来自 aj man 的 消息，并且已经启动了工作。稍等片刻后， aj news 提示我们工作完成。随后打开它的工作区，可以看到工作成果已经整理。在此 至此，你已掌握多维犬之间的协助方式，利用它的强大能力打造专属于你的龙虾集群。

嘿，你是不是觉得自己的 ai 助手什么都想干，结果却什么都干不好？别担心，今天咱们就来彻底解决这个问题，我 会手把手教你怎么用 opencore， 把一个啥都懂一点的 ai 小 白直接升级成一个各司其职的专家团队，而且一切都可以在 whatsapp 上实现，我们马上开始。 你肯定遇到过这种尴尬情况吧，你正让 ai 助手帮你润色一份严肃的工作报告，结果他突然跳出来提醒你，记得给晚上的番茄炒蛋加点糖。 哎，这就是让一个 ai 包揽所有活的下场，工作和生活乱成一锅粥，效率吗？可想而知，这可不是简单的让你多开一个机器人喽，这完全是两个概念， 他能让你创造出好几个拥有独立大脑、独立记忆的 ai 专家，个个管利，他绝对不会不相干的。所以我们说的这个多技能提示到底是个啥？其实说白了就是在同一个 oppo 的 大背景下，让好几个完全。 你可以想象一下，他们就像住在一栋公寓楼里，每个人都有自己的房间，自己的工作，平时各忙各的，互不打扰。那么要实现这种效果，主要靠三大植入。 首先呢是隔离性，这个很重要，他保证每个智能体都有自己独立的小房间，工作文件和购物清单绝对不会放错地方。其次是并行性，就是说他们可以同时干活，就像一个配合默契的团队，你跟这个聊着，那个也能同时响应别人。 最后也是最酷的一点就是灵活性，你可以给每个成员定制完全不同的角色，比如一个是贴心的生活管家。 好了，说了这么多理论，咱们来点实际的，今天咱们的小目标很简单，也很实用，我们就创建一个叫 home 的 生活管家，用你的个人 word 账号来处理家里的杂事，然后再创建一个叫 word 的 工作助理，用另一个企业账号来处理工作， 一个管生活，一个管工作，分得清清楚楚，对吧？好，那咱们现在就正式开始着手吧。 第一步也是打地基的一步，就是给先对我们的 ai 团队成员创建他们各自独立的工作空间，说白了就是先给他们一人一个家， 操作超级简单，就是在你的终端里敲两条命令， openclaw agents at home， 然后是 openclaw agents at work， 就这么两下，系统就会自动帮他们建立好独立的文件夹，用来存放各自的配置和数据。这样一来，我们前面提到的第一个支柱隔离性就实现了。 ok， 家安好了，接下来就是整个设置里最最核心的一步了，我们需要修改一个配置文件，就像填写一份花名册一样，正式的定义我们团队有谁，并且把每个成员和他们专用的 whatsapp 账户给对应起来。 我们会用到一个很强大的命令，叫 getaway， 点 config， 点 patch。 你 别看它名字长，其实可以把它理解成是给系统的主配置文件打一个补丁， 也就是说我们不去动整个复杂的原始文件，而是很精准的告诉系统，嘿，就在这几个地方帮我更新一下信息， 我们拆开看看，一点都不复杂。我们先看第一步， agent start list。 这几行代码的作用，说白了就是向 open house 系统正式报备一下，你看，我们在这里列出了 home 和 work， 这就 等于在快速行动。喂，注意啦，我的团队现在正是有这样一名成员了，接下来我们要开始 并且给它们分别取名叫 personal 和 business。 这就像是给我们的两个团队成员一人发了一部专用的工作手机，每部手机都有自己独立的号码和身份信息。 好，现在最关键的一步来了，这个 bindings 部分就是一条条的绑定规则，它就像是把前面我们定义的所有东西用线串起来。你看这行 regiment home agent personal account， 意思再明白不过了。把 home 这个智能体跟 personal 这个 whatsapp 账户绑在一起，同理，我们把 work 和币子也绑上，这样一来，谁用哪个手机，这个关系就彻底定下了。 好了，配置文件的蓝图我们已经画好了，现在就剩最后一步，就是把我们虚拟定义的这两个 whatsapp 账户跟我们手里的真手机配对起来，也就是我们最熟悉的。扫个二维码，把这条沟通线路给正式了。 这里的操作也一样，非常直接，我们先运行 open c o w whatsapp payer personal， 端端里会出现一个二维码， 你用准备好的个人手机去扫一下，然后再运行 oppo c o w vivo caredes， 用另一个工作手机去扫第二个二维码。记住啊，一个账号扫一次就别搞混了。 搞定，恭喜你到这里，所有设置就全部完成了。现在你拥有了两个功能完备而且完全独立的 ai 智能体，它们已经整装待发， 随时可以并行处理你的各种任务了。不信你看，这就是咱们的最终成果。左边我正跟 home 智能体聊购物清单的事，与此同时，在右边我跟 work 智能体讨论下午的工作日程。两个对话完全独立上下玩，一点都不会搞混， 这不就是我们最开始想要的那个效果吗？是不是超酷？好，让我们来快速的回顾一下。其实整个过程就三步，很简单，第一，用 app 命令给每个智能体安个家，实现隔离。第二，用 patch 命令划出蓝图，定义好谁是谁，谁用哪个号。 第三，用 pair 命令扫码配对。通过这三步，我们就得到了一个张重运行步骤，绝不串线的。 好了，现在你已经掌握了打造 ai 团队的秘诀，那么除了简单的工作和生活，你还能想到什么更有意思的角色呢？比如说，一个专门帮你分析数据的数据分析师，一个语言口语的伙 伴？还是一个能随时给你不敏感的创意大师？发挥你的想象力吧！

昨天我在视频里讲的是在一个 opencloud 里面创建多个飞书的机器人，然后把几个飞书的机器人， 每个飞书的机器人配置一个一个 agent， 然后把他们拉到一个群组里，然后来干活，这是一种方式。评论区和 后台的私信的有朋友在问，有没有试过在一个机器人里面让它自己配置多个 agent 来来配合工作的，不需要创那么多机器人。 我，我今天晚上试了一下，可以我给大家看一下实际情况。奶油是我在腾讯云的，腾讯云服务器上的 opencloud， 它是线上的，跟我线下不冲突， 你知道我这个电脑上有两个 opencloud， 一个是腾讯云服务器里的，还有一个就是本地的。我问了他一句话，我说你可以化身多个 agent， 代理协代理协助，这还错别字儿，打快了， 他说可以，他可以化身多个 agent， 他 有多 agent 协助的能力，他的子 agent 可以 同时使用多个，最多好像是八个吧， 他可以协调他们工作，汇报结果，并行处理任务。完了他下面我把之前在豆包里面生成的我对一个团队的配置的几个角色，他们应他们是干啥的？他们的职责能力是什么？他们的工作流程是啥，什么风格什么之类的。我一股脑的又扔给了他，你看他的回复， 他说他看到已经有了这个完整的团队架构，非常专业。团队配置，他自己的角色是什么？他需要分配出几个人分别干什么？ 他的角色是监督，他需要来汇总结果来汇报。他现在问我说让我告诉他品牌产品信息，以及具体需要完成什么任什么任务，这个团队 我告诉他这些任务不着急。我说请将这个团队的配置常态化，每天早晚各一次，定时提醒我同步计划和验收结果就是 一个团队的一个正常的一个工作流程。他说收到，首先他配置了配置了那个工作的文件，设了定时提醒，早上九点提醒，我做了一下验证，最后给我生成一个这个。他已经成功地配置了整个团队的一个工作 团队的架构、标准的工作流、定时提醒以及整个的工作模式。我提需求他来接受分析拆解，拆解之后是多 agent 并行执行，成果交付， 提醒时间是早九晚九，下一步就等我给他布置任务。 ok， 这个是在一个机器人里面，就在这一个机器人里面创建的一个情况。我之前有一个群组，里面是 一堆机器人，我这两种情况都配置了，我不知道这两种有什么区别，就是这两种模式他们的优劣势各是什么？我就去问了一下 ai， 我 问他一个问题是我说在飞书中创建多个机器人，为每个机器人配置对应 ai 阵和创建一个机器人让他分身多个 ai 阵的工作。 两种情况各有哪些优劣势？他分析了一下，总的来说，如果是多机器人，多 agent 这种是相对来说，它隔离做的彻底一点，就是比如它这里提到的身份隔离，用户可以清楚地识别身份权限隔离提高安全性， 消息隔离独立处理，避免混淆。故障隔离一个机器人故障不影响其他机器人的运作灵活性，但它的劣势就是配置复杂，也容易出问题，资源消耗大，这个大家可能比较关心的，因为每个独立的机器人都是独立的 api 调用的， 单机器人多 a 证的这种方式就是配置简单，维护成本低，只需要管理一个就可以了。它的劣势就是它的身份容易混淆，它的权限是共享的，所有的 a 证它共享一个机器人权限，消息路由复杂，这个有点看不懂，故障影响大，它只要有一个故障就是活，什么都不用干了。 它适用场景是对多多机器人多 agent 的， 适合这种对安全性要求比较高，而且需要区分角色的这种场景单机器的资源，单机器人多一种的就是资源有限的，或者对成本敏感的，或者是决策区分没有那么重要的，就可以一股脑的信息全放在一个地方的。 所以他给了这样一个建议，我不知道他给的这个建议大家认不认同，大家也可以讨论一下。

最近爆火的 opencurry， 普通人到底能用它来做什么？它能二十四小时帮你提提它价格，寻找最新最前沿的一手 ai 资讯，能把各个平台收藏家，里面内容打好，标签存到知识库，还可以打通 mac、 ipad、 iphone 日程，让你不错过重要的会议来 十分钟学会 opencurry 安装和三大超神玩法视频里面所完成教程配置这些词 skill 都放在这个文档里面喽。 我们先来看看 open curl 到底是什么？一句话总结，概念上， open curl 是 一个可以自己决策、自己行动的 ai agent， 和你电脑上的其他软件一样，装上就可以用。 功能上它接受你聊天输入框输入的指令，然后调用 chgbt、 jimmy n 豆包千万这些大模型作为大脑来决策，在这里拆解步骤，调用你电脑上的其他软件工具来完成你的指令具体的功能。看完我后面的玩法教程你就明白了。 我们普通人要用 open curl， 主要是与服务器部署和本地部署两种方式。与服务器部署别看听起来很唬人哈，这些操作反而更简单，跟小白友好， 因为各家云计算大厂为了争抢这个风口，都尽可能的降低门槛，计算模型、计算配置、教程也都给你写好了，一两个小时就能搞定。与服务器部署入口和教程都放到教程文档里面喽。 但如果想把 open curl 玩出花来，就推荐部署在本地了，尤其是 mac 生态呢，会更丝滑，为官方提供了很多 g 苹果系统的 skill， 拿来就能用，所以 mac 上玩功能呢，更丰富。但一定要注意，最好不要部署在平常办公的电脑上，让 open curl 那 天抽了风，把你的重要文件删光了。 那本地部署主要有四步，一个就是安装 open curl， 在 mac 终端里面输入这行命令就搞定了。第二是配置底层的大木星， 这决定了你养的龙虾的智商。国外的模型功能是 cloud 的， 加的最好用，但也很贵，而且很难获取 api。 其他用的比较多的就是 jimmy、 nike gpt， 国内模型也有不少不错的。现在大部分人是在用 mini max 二点五、 kimi 二点五、智普的 g l m 五这三个。那具体的配置方法我都会在教程文档里面介绍。 第三步是配置机器人，把 open curl 接入你的日常通讯软件，国内的话可以接入飞书、 qq、 钉钉企业微信。配置方法可以参考大长写的这些文档。最后一个就是安装 skill， 给他装一个机票价格，监控 skill， 他 就能够直接帮你监控机票的价格。 我整理了普通人日常必备的几个 skill， 都放到教程文档里面了，大家可以先照着装上。如果你要用其他的 skill， 但不知道去哪里找，那可以直接让他用这个 find skill 帮你找就行。比如说我想监控机票价格，让他帮我搜索相关的 skill， 他 就搜到了监控机票价格的 skill， 我 装上就可以用了。 我估计很多人跟我一样，某书微信收藏必吃亏。 那现在 opencurry 可以 改变收藏及吃亏的尴尬了。比如我自己做了这个整理收藏内容的 skill 给我的 opencurry， 我 现在在某书某号上刷到有价值的内容，直接转发给 bot， 它会自动提取内容的信息，打好标签，然后传到 obsidian 数据库里面， 把之前散落在各平台的收藏夹里面内容汇总到一起。每天早上九点半，我的 opencurry 会根据爱宾浩斯一共取现的规律，算出今天需要回顾的内容，推送给我， 能知道你在第一天、第三天、第七天这些关键的节点去提醒你回顾收藏的内容。比如你收藏了一篇 open curl 高级玩法教程，只是没有动手实践，就可以用这个回顾机制来不断的提醒自己，而不是收藏就忘。或者你收藏的行业知识，就可以通过都是回顾复盘 来加深记忆。如果偶然想起需要用资料，就可以和 boss 对 话，查这些内容。比如我让他调出和 open curl 有 关的内容，整理成表格发给我了，特别的方便， 再也不用去一个个收藏夹一个一个翻了。能让 open curl 实现这样的一个收藏管理的功能，非常简单，你只需要把这样的一个提示词 get bot， 像我们前面说的那样，它会自己创建一个收藏管理的 skill， 然后你边用边调试就可以了。 这些词我都放到教程文档里面了，大家可以直接用哦。你甚至还可以接入 open curl 的 skill 市场， curl up， 还有全球超强资源网站 get up， 让 open curl 在 这些平台上找大佬们已经做好的工具来拓展功能。 比如我做这个收藏系统的时候，遇到一个难题，就是当我把一篇文章的链接发给了 bot， 它只能保存了一张标题和链接地址，不能读到文章的具体内容，但我这内容又是最核心的部分， 那就可以告诉 bot， 在 github 上找一个能读取网页内容的工具吧。那它就在 github 上找到了 x ray 的 这个开源工具，接录之后， bot 就 可以顺利地读取链接里面的中文内容了，再根据正文帮我做好摘药，把标签存进数据库，非常的方便。 opencrew 还有一个很爽的用法，就是做咨询收集。比如我是 air 博主，我希望第一时间知道最近 airm 已经发布行业大佬观点这些一手消息， 这些信息如果靠我自己去刷，非常的耗时间，而且很杂乱。我就把 opencrew 做成了我的情报助理， 二十四小时不停地帮我收集一手猎爱资讯。比如我可以让他搜某个特定的关键词，比如让他找近三天有关上关于 open crow 比较爆的视频，他马上就能把相关的内容收集到给我。他还会反过来问我是否需要帮忙收藏到知识库，需要的话直接加到 opc 店知识库就好了。 高价值信息的搜索收藏，后续按机取现推送给我重温。所以我的时间用 open curl 看这些降噪后的 ai 前沿资讯，真的非常强大好用。要做出这个情报收集功能，你只需要先装上这些 skill， 把这些信息员的 a p i 发送给 bot 就 行了。那这些我都整理到文档里面喽。 我们之前也分享过用 n 八 i 搭这种情报收集工作流，但工作流搭建起来很复杂，门槛还挺高的。用 open curl 的 话，你只需要把信息源的 a p i 给 bought， 它自己就配置好了。 而且前面讲到按关键词搜资讯，这些 open curl 的 灵活性也比 n 八 i 强很多。 open curl 还支持你在 github 里面找开源工具，想要什么你就搜索就行，比你自己去 github 官网搜要高效很多。 比如我让他帮我找 b 站有关的视频下载工具，他很快就找好了，还总结成了表格，方便我对比不同工具的区别，还附上了网页链接，给了我使用建议，真的很细致，很贴心。 更牛的是，这个 open curl 有 hotbeat， 也就是心跳机制，能帮你二十四小时做任务。像我是自媒体博主，需要监控对标账号的更新，这里我就用 open curl 监控了这七个有关博主，每两个小时他会自动检查一次，哪些博主有更新，就会把内容推送给我。你可以看这里的运行记录，他每两小时跑了一次， 之前人工去盯对标账号，费时费力，还容易漏用，这个盯效率高太多了。需要的话，你还可以用这个监控机票、价格等等，你可灵活的设置每小时甚至每分钟帮你检查一次，做情报，实时的收集定价格，非常的方便。 open crow 还可以帮我们搞定日程管理，它能一句话在 mac 上创建日程，然后直接同步到 ipad、 iphone 上。比如我在聊天框里面直接发创建一个会议日程，晚上七点到八点，它会自动帮我识别时间，生成日程标题，创建到 mac 日历， 然后通过 icloud 自动同步到我的 iphone 和 ipad 上。整个过程我就用跟 bot 说一句话，对比一下。之前创建这样一个日程，我得先填各种信息，还挺麻烦的，现在用 open curl 直接一句话搞定我刚分享的这些玩法，只是冰箱一角，大家还可以去各个平台看看到了我们做的各种玩法， 比如这个可以监控你的健康状况，这个可以帮助你培养习惯，监督你打卡，这个可以帮你做市场调研。 open crawl 热门的工具和 skill 平台我都整理到文档里面喽。 那这里是勋酱，关注我，带你解锁更多普通人的 ai 玩法，我们下期见，比比。

当你不小心想在一台电脑上拥有多只龙虾，还希望每个龙虾既能各做各的事情，互不干扰，又能在同一个群里让一只小龙虾指挥其他的小龙虾完成复杂工作。于是聪明的你就打开了这个来自飞出官方的文档，并点击了小龙虾一键创建。几秒钟后，你的飞书里就出现了一只新的龙虾 agent。 但这个时候你发现啊，跟他说话他并不理你。然后聪明的你突然想起来，你应该还没有给这只新的小龙虾开通飞书通道。于是你在科室中端里面输了这段神秘代码，打开了小龙虾的底层代码。此时此刻，你是不是感觉自己有点代码工程师的样子了？ 有毅力的你别慌啊，搜索 channel， 然后你就看到了自己已有的几只龙虾。你复制了其中一段代码，并粘贴在了，并挨个复制粘贴了过来， 然后在对话框里输了第二段神秘代码，了解到了自己最新的小龙虾的名字，并把名字复制粘贴到了刚刚的部分。这个时候，链接飞书通道就大功告成了。 然后啊，有毅力的你又在紧挨着的部分找到了 bendy 模块。聪明的你知道，得把 bendy 部分也设置好，这等于把刚刚的通道跟小龙虾链接起来。 于是你如法炮制复制粘贴，并把其中的 account id 跟 agent id 改成了新的小龙虾的名字。这个时候，你再次回到飞书页面和小龙虾说话，它又提示需要批准一个东西，于是你把最后一行复制粘贴发给了 cursor。 这个时候，恭喜你，小龙虾成功上线了。然后聪明的你又想起来简单的任务，可以用性价比高的模型， 于是你就想给每只龙虾进入不同的大模型，来给自己节省 token。 这时候你又在小龙虾的 just 文档里面搜索 list。 睿智的你知道，此时此刻，小龙虾们其实都在使用你默认的大模型。 如果想要某只龙虾使用新的模型，只要在那只小龙虾的代码部分加上这第三段神秘代码就好了。然后去按顺序选择模型，主流的模型几乎都在里面了。如果想选择模型不在清单里头，我也给大家准备好了一个复杂的代码，来布置不在清单里的模型。 至此啊，你的龙虾军团已经完全搞定，而且每个小龙虾专职专办，这样就能避免小龙虾因为对话太长太杂而导致上下文污染，记忆错乱。快把他们拉到同一个群里，给他们下达指令，给你干活吧！刚刚说的一键安装文档跟几段神秘代码也给大家准备好了， 下一期我们再详细教大家怎么让龙虾们可以互相指挥，全自动为你干活。我是拉菲，这是 open call 实战系列的第四期，咱们下次见！

各位好，今天我们来分享 openclaw 系统的架构设计。 openclaw 不是 简单的服务堆砌，而是一个围绕 getaway 构建的统一智能代理平台。通过六层架构设计，它实现了从接入层到自动化层的完整闭环。接下来我会逐一展开每一层的核心设计思路和技术实现细节。 opencloud 的 核心架构定位非常清晰，以 get 位为中心构建统一控制平面。在单个 get 位实体内部，我们集中管理了渠道接入、设备连接、绘画、状态、消息路由、 a 帧的调度等关键能力。 整体架构分为六层，从接入层到自动化层层层叠统。部署上，通常一台主机运行一个 get 位，但在特殊场景下也支持同机部署多个完全隔离的 get 位实体。 接入层是系统的入口，负责统一汇聚各种外部对象。它包括三类核心对象，外部消息渠道、控制端、客户端和节点设备。 外部消息渠道如 whatsapp、 telegram 等，由 git 位内部维护。对应的适配器控制端如 client web 管理界面，通过 web socket 接入。节点设备如 micros、 alrad 等也通过 web socket 连接并申明自己的能力。 这些对象不直接通信，而是统一汇聚到 get 位，进行中转、叫验和编排。 get 位控制层是整个系统的中枢纽， 相当于平台的总线和总调度台。它通过 web socket 提供控制平面，通过 http 提供健康检查、工具调用以及 canvas、 r u i 等辅助接口。 这一层负责连接握手、身份认证、协议校验、消息归一化、事件发布、通道状态维护和系统级控制。 所有连接、所有消息、所有控制指令都要经过这一层的统一调度。绘画与路由层决定了系统为什么能在多渠道、多群主、多用户场景下仍保持上下文隔离。他把来自不同渠道的消息抽象成统一事件， 再根据绘画键、渠道群主用户身份和 agent 绑定规则完成路由绘画。系统负责上下文、历史生命周期重置策略、压缩策略和持久化存储。 为减少病发冲突，系统按绘画维度串行处理，同意绘画中的任务顺序执行不同绘画，再交给局调度机制协调。 agent 运行时是真正负责理解请求、调用模型执行任务的核心引擎。 它嵌入在 get 位内部，主链路包括接收、输入、装配、上下文、读取、工作空间、文件选择、模型、触发、推理、调用工具、处理、工具、结果流逝、输出、写回、绘画与记忆、 工作空间中的 agents m d、 so m d、 tools r amp。 d 等文件，共同决定 agent 的 角色设定、行为边界、工具权限和上下文风格。简单说， getaway 偏向平台控制与调度， agent run time 偏向智能推理与执行。 agent 的 能力不止来自模型，更来自强大的工具系统。 openclaw 内置了文件命令、执行进程、网页浏览器、绘画记忆、消息节点等多类工具 节点。系统把能力延伸到设备侧，比如相机、屏幕、录制、定位以及 converse 交互能力。记忆系统负责跨绘画信息保留和语义解锁。多 agent 机制则支持主 agent 调用，子 agent 用于专业分工、复杂任务拆解和隔离执行。这些能力共同构成了 agent 的 执行基础设施。最后一层是扩展与自动化层，这体现了 opencloud 可扩展架构设计。插件系统可以扩展新的渠道、新工具、新后壳、新的记忆后端， 甚至新的模型提供者。互可和矿分别提供事件驱动和时间驱动的自动化能力，适合做通知、同步巡检和批处理流程。因此呢， openclaw 不 只是一个聊天代理，而是一个可以持续外接能力的自动化平台， 能够根据业务需求不断扩展边界。现在我们来看完整的架构全景。六层架构，从接入层到扩展层，层同共同构建了以 get 位为中心的统一智能代理平台。 接入层统一汇聚，控制层统一调度，路由层上下文隔离、 agent run time 智能执行能力。系统提供工具支撑，扩展层持续增强能力。六层之间通过 get 位这个控制中疏紧密连接，形成了一个完整、灵活、可扩展的智能代理平台架构。 以上就是 openclaw 的 完整架构设计，通过六层鞋桶，我们构建了一个以 getway 为中心的统一智能代理平台，既保证了系统的统一控制和调度，又实现了足够的灵活性和可扩展性。谢谢大家！

现在业界呢，很多人都在探讨这个 do agent 的 写作，那么在这里呢，我让啊龙虾总结了一个 do agent 开发实战的一个小的教程， 那么跟大家分享一下，那么呃这个教程的目标是什么呢？创建一个完整的 do agent 写作系统， 那么其中呢，是有一个主 agent 负责接收任务和协调，那么这个 scout 呢，是负责这个侦查用的，呃，这个 agent 就是 侦查是什么意思？就是负责搜索这个信息， 嗯，然后还有一个 writer， 就是 写作的这个 agent 负责生成内容，那么第一步呢，就是创建这个 agent 的 这个 workspace， 那 么每一个 agent 呢，都需要有自己的这个呃独立的这个 workspace， 那 么在这里呢就是 呃创建的位置呢，是在这个安装路径下，呃就是它这个后部路径下，后部路径下呢有一个 workspace， 这个 workspace 呢其实就是已经存在了，是它的主 agent， 就是 这个 main agent 的 这个主文件夹， 在它的这文件夹的下面呢，创建这个 workspace， scout， 呃是为这个 scout agent 独立创建的，然后另一个 agent 呢，需要创建一个 workspace writer， 就是， 呃这个写作的这个 agent， 呃的这个独立的这个 workspace， 那 么在创建 scott 这个 workspace 里边呢， 创建这个以下文件就是它这个每一个 agent 都需要具备，呃，以下几个基本，基本的这个，呃 md 文件， 那么这其中之一呢？叫 agents， md agent， md 里边呢？是啊 scout 的 这个啊 agent 的 一个规则， 那么它这里是有，呃，你可以，当然这里可以很复杂，也可以相对比较简单。哈，这里只是个例子，就是核心的职责是什么？它的核心职责是用来搜索信息，整理数据，提供素材， 然后呢工作原，呃工作的这个原则是什么呢？是快速响应，然后信息呢需要准确，结果呢需要简洁， 然后同时呢呃根据呃这个龙虾的这个基本的这个 配置文件呢，他还得需要有这个这个这个 sort， 也就是这个，呃这个灵魂的这个这个文件，那么呢它主要是解决是我是谁， 然后呢写的是我是一个侦查员，专门负责搜索和收集信息的，那么收集搜，呃这个收到任务之后呢快速的完成搜索，并且呢呃返回结果， 然后同时呢还有一个 user md 文件，这个 user md 文件是呃解决的是就是针对不同的用户啊也它有两种，一种是不同的用户，一种是固定的用户， 那么比如说给我用的话，那么我呢就是一个固定的用户，那么针对我固定的用户呢，需要有一些呃 沟通，沟通的风格方面的一些设定，然后呢针对不同，呃针对很多，比如说多个用户来讲的话，那么也可以是说，比如说呃客服，那么呢有一个客服特定的一个 啊设定风格的设定，就是沟通交，就是对话的一个风格的设定啊。那么接下来呢就是在这个这个 writer 的 这个 workspace 里边呢，然后也做同样的下面呢是三个 啊这个配置文件，那么 agent agent 呢？是这个啊 writer agent 的 规则，它的核心职责就是根据素材进行写作，那么输出完整的内容， 那么它的工作原则就是内容要完整，逻辑清晰，格式规范。当然这这个都可以，就是说根据实际情况肯定会更复杂 啊，肯定会更复杂，然后满足就是说具体的这个业务需要，那么这个 so 呢？呃和这个 user 呢？就是跟，就是说跟上面的，呃可能都相同的方式进行开发吧，就是这些都是一个类似的东西。 那么接下来就是第二步就是如何配置，当你把上面的东西就是 workspace， 包括 agent 的 这些这个基本的配置文件都已经 做好了之后，然后进行配置多一阵它，那么配置文配置的这个文件呢？是在这个 home 路径下的这个这个 open cloud 的 这个 jason 里边， 那么这个 jason 应该是比较熟悉了，因为如果能把龙虾装进来之后，就其实对这个文件啊相对来说就应该有一些了解了。那么在这里面呢，需要添加一个叫 agent list 的 啊，一个章节，那么把刚才新创建的三个这个 agent， 当然主 agent 是 原来就有的，那么其实是新创建的，就是一个 scout agent 和一个 writer agent 按照这种方式呢写进去，并且把这个 workspace 也啊就是注册进来，那么它的名字就是一个是叫 scout， 一个叫 writer。 那么接下来呢，需要 bandings 就是 绑定这个消息路由，呃，那么 bandings 绑定消息路由是说我这个肯定是消息刚过来的时候，是绑定到这个主 agent 里边，主 agent 里边 它这个消息的渠道是这个非呃，非输的哈，因为我这边是用非输的， 然后它绑定会绑定到这个 agent 的 id 是 主，就是 men agent， 就 跟上面的这个配置文件是里边就是是这个 id 是 一致的哈，然后它当从这个渠道来的消息就会先首先转接到这个 men agent 里边， 那么最关键的还有一点就是这个 agent to agent， 也就是 agent 和 agent 之间的这个消息的共享，包括一些这个数据的共享， 那么嗯，这个地方需要在这加 to 字里边的这个 agent to agent 这个章节里边，这个 i labeled 需要给改成 to， 如果不是 to 的 话需要改成 to， 这样的话，呃，三个 agent 才能够互相进行协助， 那么 allow 这里边呢？就是说允许这三个 agent 呃可以互相进行协助，那么 allow 这里边呢？就是说允许这三个 agent 呃可以互相进行协助，那么 allow 这里边呢？就是说允许这三个 agent to agent。 那么这时候呢，配置完了之后呢，就可以重启 git 了，是不是相对比较简单，对吧？就是没有太多复杂的步步骤，然后重启之后呢，去验证一下这个 agent list 的 这个 bindings 哈， 然后呢，它应该是输出一些这个正确的内容来，呃，就认为就是绑定成功了。然后第四步呢，就是编辑写作逻辑哈， 就是主要这里边加了一个注解哈，就是让这个 man 知道 man agent 知道怎么派活，因为消息先来到 man agent， 然后由 man agent 去调用其他两个 agent 去协助工作哈， 那么 agent agents 这个 md 呢？呃，这里边是写了一些这个 man agent 的 规则哈啊，它的核心职责是什么呢？就是接受用户的任务，然后协调其他 agent 工作，最终交付结果。 那么写作的这个流程规则呢？是这样的，是用户要写文章或者是要写什么内容的时候呢？首先先调用这个 scout 啊，搜索这个素材， 把要搜索的内容放在 message 里边就是呃呃，就是调用它这个 scot 的 这个 agent 的 时候呢，要把需要搜索的这个内容呢放到 message 这个参数里， 然后呢，第二步，就是拿到 scot 结果之后呢，紧接着去调用 writer 这个 a 阵去写作，那么汇总结果之后啊，这都执行完第二步，执行完第三步呢，就汇总结果并返回给用户。 那么下面还有一个派活的格式啊，就是说调用这个 scot 搜索素材， 那么需要的是什么呢？就是 a 阵的 id 呢，调的是这个哈， message 呢，这就是它的 a， 就是 这个用户把这个需要搜索的内容呢直接呃复制到这里的哈， 然后调用这个 writer 写文章的时候呢，就是调用的是 agent id， 是 这个 agent， 就是 写文章这个 writer agent， 然后那个 message， 是 啊，根据某某素材写一篇什么时候文章这个呢？结这个结果呢？其实是这个 scott agent 呢？搜索来的这个结果应该是， 嗯，好。第五步，那么测试，当你把上面的这些 agent 都写了之后呢， 紧接着就可以测试了，测试的场景呢，是用户会说一句话哈，就比如说像我这个环境，就是飞书，飞书会说一句话，就是帮我写一篇关于大连天气的文章。那么预期的执行的这个流程呢？是这样的，就是 men 接收这个任务了， 然后理解要写关于大连天气的一篇文章。那么呢，呃， men 调用这个 scott 这个 agent， 然后这个 agent 返回的是什么呢？返回的是说今天的大连天气晴十五到二十二度， 然后呢 men 呢，又会去调用 writer， 然后 writer 返回呢，就是一篇完整的文章内容了，然后 men 返回最终结果给用户。 那么关键的工具是什么呢？关键的工具是这个 session sand 啊，那么什么是 session sand 呢？说这说这是 agent 之间协作的核心工具，用来派活给其他 agent 用的哈， 那么调用的语法是什么呢？就是这个 session sent， 然后呢？ agent id 是， 比如说 scott 啊， message 是 帮我搜索什么什么时候，然后那个 time second， 比如说六十秒超时，就是说有一个超时的限制哈， 然后什么是任务呢？ message 呢？ message 就是 这个任务，就是当一句一句清楚的话告诉 agent 要做什么 啊？比如搜索大连的天气，写一篇一百字的文档，然后么解锁这个文字有没有错别字。什么呢？就是类似于这种用户的这个具体的需求哈， 嗯，那么这就是，呃，下面呢就是一些 q a 哈，然后呢，这就是大概的一个开发的一个流程哈，每一步都有，呃，然后再就是这个测试的一个预期的场景和一个结果， 这个具体的实际执行呢，我这里就不不掩饰了，我大概的这个过程呢，包括细节呢， 都可以去通过这个询问这个龙虾去获得详细进一步的这个说说明哈，因为他自己可以这个龙虾可以阅读他自己的这个文档，自己的这个官方的手册，他都可以做的到， 那么本次这个呃分享呢，就到这里。

最近网上 openclore 特别的火，然后我在二月二十号左右，我自己也去下载了一个 openclore， 从零到一，自己完全的去部署和摸索， 从最初不知道如何部署，然后再到提示词全面的去调试， 就是所谓的这个养龙虾嘛，然后再到呃整个的这个多团队 a 梗这个配置，然后再最终到了呃，就是用不同的任务去 让 openclaw 自己去调用不同的这个模型去处理复杂的这个任务。嗯，其实我在接触 openclaw 的 时候呢， 我一个最大的感触就是它真的是一个知识屏权的这个工具，你只要把权限完全的开放给他，他可以做很多很多，我们 很多人不想，就是没有办法去做，就是技术门槛很高的很多事情，你比如说，呃，我们不擅长去做这个呃， ppt 你也不会，或者你没有接触过，你只要告诉他帮我去搜寻相关的这个内容，内容的主要内容，内容里面的提纲大概是怎么样怎么样怎么样，然后让他去生成专业的用于做什么的 ppt， 他 会很迅速的 去生成你想要的，然后去提交结果给你去审核。那 opencore 给我最大的感受是什么呢？就是 它跟 ai 智能体完全不一样的点在于 ai 智能体是你给他什么指令，他返回什么样的结果。那 这边有个很重要的点，就是他不会去帮你去考虑其他的东西去给你参考。但是 open club 不 一样，他支持长线任务和短线任务，你给他一个具体的目标和方针，他自己会去学 相关的技能和插件，甚至会编辑自己的这个技能去完善，从而达成做到这件事情的这个目的。你比如说，呃，我们要去分析某个行业它的数据支撑支撑，但是呢 你以前你是从来不知道这一个东西数据从哪里来，然后要考虑哪一些问题， 分析的要从哪一方面去分析。但是 openai 出来了以后，你完全不用去考虑这个事情，然后它会遇到问题了，它会驱使你去提供 他要完成这个任务所需要的这个东西。你比如说我要让他去查我的抖音的粉丝列表和粉丝画像， 那他在遇到问题了，他第一个遇到的问题就是抖音账号和登录是否开放权限给他，还是说让你登录好了告诉他，然后他进行操作，然后中间你就不用管了，他会把最终的结果报告返回给你， 就是一句话的事情，你不用去考虑太多。所以 open crawl 呢，跟智能体最大的不一样就是它可以支持长线的任务，然后还有一个最大的感受就是什么呢？ 使用 open crawl 最大的限制在于你自己的想象空间和规划整合的这个能力， 才能最大程度的去调动他为你去做事。有些时候你没有 创业过，那创业上会遇到哪一些问题和哪一些瓶颈？你需要的元素和资源有哪一些？你不能完全的去描述清楚，就导致 open crawl 它的完成度不好，或者是你根本就想象不到那一个领域的事情，从而去开发它的这个功能。 给大家看一下我这边我自己养的这个龙虾，然后它可以完成非常非常多的这个工作，然后每天我会要求它把工作和报告任务给我。

今天又写了一个项目啊，就是可以可量化的啊，管理我们的 agent， 大家看一下 啊，我们可以在这里设置进行设置啊，然后它的一个看板，有什么 agent 啊，然后有什么流程啊，分工啊， 都能看清楚。然后这个是一个组织架构啊，你可以看到你这一个，你看我们下面有不同的啊，一些 agent 的 这个协助的组别，可以看一下，对吧？这两个，然后这七个啊， agent 的 协助，然后这个也是这个关系一列的比较清楚。 ok， 然后我们再看， ok， 然后这里，然后你可以用自然语言去描述啊，去创建一个团队，对吧？大家觉得觉得这个喜欢吗？这个功能，然后最后就是这个任务编排啊，最终 这个大体上是可以运转起来了，就还有一些小的啊，需要修复一下。来大家大家持续关注我吧，到时候会把这个系统啊开源出来给大家使用的。

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！

今天聊 openclaw 的 agent 和工作区，很多人装好 openclaw 之后，不知道 agent 是 怎么工作的，工作区又是干什么的，这期视频一次讲清楚，小白也能看懂。 先说工作区，也就是 workspace， 它是 agent 的 家，默认路径是 openclaw。 workspace agent 的 记忆人设工具说明全都放在这里，注意它核存配置的 openclaw 目录是分开的， 工作区里有几个核心文件， soul 文件定义 agent 的 人设和语气。 agents 文件是操作指南和记忆规则。 user 文件存用户信息。 identity 文件是 agent 的 名字和风格。每次新绘画开始，这些文件会自动注入上下文， 每次对话都是一个绘画存在斜杠。 open call agents agent id sessions 目录下格式是 jason l 同一渠道同一对话对象连续对话算同一绘画。 绘画 id 由 openclaw 统一分配，稳定为一。当你同时发多条消息， agent 怎么处理？这就是队列模式。 steer 模式，新消息立刻插入当前处理，可以打断 agent follow up 模式，等当前回答完再处理新消息。 collect 模式，把多条消息合并一起处理，适合防抖。 沙箱是安全隔离机制，基于 docker 有 三种模式， off 是 关闭沙箱，直接在本机执行。 none man 是 只有群聊或者 agent 走沙箱。 off 是 所有绘画都隔离，还可以控制沙箱对工作区的访问权限。 none 止读读写 技能系统让 agent 有 了专属能力，技能从三个地方加载，第一是安装包自带的内置技能，第二是 openclaw skills 下的用户技能。第三是工作区 skills 目录下的专属技能。工作区技能优先级最高可以覆盖同名技能。 一个 openclaw 可以 管理多个 agent， 在 配置的 agents list 里，每个 agent 可以 设置不同的工作区路径，彼此完全独立调用时，在 model 字段填 openclaw， 冒号加 agent id 就 能指定用哪个助手。 总结一下， workspace 是 agent 的 家，核心文件定义，人设和记忆绘画，自动存储，队列模式控制并发沙箱做安全隔离。技能扩展能力多 agent 各自独立。搞懂这些，你的 agent 就 真正火起来了。有问题评论区见。

大家好，接着上个视频的内容，本期将具体讲解一下 iphone pro 该怎么配置。上节课我们就到了这个配置的页面，然后选择本地，用上下箭头为测试确认。第一个是工作空间，默认的是这个地址，我们不用进行什么调整。第二个是模型，这个是最关键的， 虽然有一些免费模型，但是咱们用 openclaw 的 话，要发挥它的效果，最好是用一些付费比较高端的模型。我这里以 deepsea 来进行演示，选中 deepsea 之后，这里需要输入它的 deepsea api key， 这个时候我们在网页里面直接搜索 deepsea， 到这个页面我们可以选择 a p i 开放平台，我这个是已经注册过了，大家可以自己再注册一下。我这充了十块钱，就是用来试用的，如果不充值的话，它接口可能会报错。然后我们选择 a p i t， 这里可以创建 名正，可以随便写。我这边演示完之后，我就把它这个 key 注销掉，所以展展现出来也无所谓，大家建好之后就可以复制，然后回到这个页面，把它粘贴进去， 然后这里可以选择具体的是使用哪个模型，这里的选择是你选中哪个模型的时候，后面就会出现这个模型的具体信息，我们就选第一个 chat 就 可以，当你选择了多个之后，你想把它取消掉，你就再点一下空格，就可以取消，然后再回车 twop 这一块，我们就选择是这边有几个，这边有几个网页查询的提供商，嗯，这个 tiktok go 是 一个免费的，可以用这个，其他的几个可能是付费的， 然后这里选择 yes getaway 这一块我们其实没什么需要选择的，就按他默认的来就可以，这个就按他默认第一个来就行，就全部按他的默认来就可以，这个其实都不用怎么选， 我们为了让它尽快的开始，可以把这些先跳过 skills 也可以跳过，这个是选择渠道，我们后面再来配置，这里再选择感听力，这样就配置好了。我们已经将 deepsea 的 大模型配置到了 offclock 上面，我们再启动一下 offclock 这个命令就是启动 openclaw 的 网关，可以看到这里有一个 agent model， 这里显示的就是我们刚才配置的 deep seek 的 模型，这样就是成功的。然后我们可以再打开一个 over shift， 这有些命令大家用多了就比较熟悉了。首先我们得先启动 wsl， 我们现在虽然已经配置好了大模型，但是没有地方跟它交流，其实 openclaw 还有一个默认的渠道可以跟它进行交流，就是一个网页版的 openclaw 的 地址，要开启那个页面是有一个命令，就是 openclaw， 然后 dashboard， 然后回车，这个命令运行之后它会给你一段地址和 token， 我 们可以把它复制，然后在网页里面打开， 因为我之前有自己用这个账号测试过这个视频就暂时讲到这，在四月十六号之前可以免费的查看完整视频，感谢大家收看。

大家晚上好，今天给大家讲一下我们在去玩 openclaw 的 时候呢，它的一个多 a d 的 一个写作的一个方式。然后呃，大家可以看到就是说为什么在 openclaw 的 时候，它里面它是有一个自己的 openclaw 的 一个 解决方法，就是一个多 a d 的 一个解决方案的，然后为什么，为什么这样讲呢？就是因为它本身它自己价位也是这样子的。我们 现在很多人呢，他在去做的时候，可能对于单个 a 镜就是单个 a 镜呢，他在做的时候可能是比较好的，然后比如说，但是呢我们再去做单人坐，这样说呢，他是也是有自己的一个瓶颈上限的， 比如说他们需要频繁的去切换他的自己的角色，比如说我们要想想起一个扣定啊，如果我们要去扣定这件事的情况下，那么我们可能是，呃，声音太小了，是吗？ 现，呃现在可以听到吗？因为我用的是电脑的那个外放声音，我看一下声音啊， 声音太小了，喂喂喂，现在声音还小吗？哦，正常了是吧？好的好的，好好的，好好好，那那那我继续了啊， 就是在我们去使用那个 open color 的 时候呢，呃，我们基本上都是在一个 aint 里面，然后去进行一个协助啊，在一个里面的话可能会出现， 比如说我们要上下文去混，上下文切换的时候呢，它可能会导致混乱啊，然后也会导致我们在切完之后的话，它的大模型 talk 呢，会快速的去消耗啊。这个时候呢，我们其实在 企业里面的话，肯定是专人专事啊，让多个益进特去扮演专职，呃呃，扮演扮演一个专家完了之后呢，让他去 只专注于干这件事就行了。比如说我们，呃就拿一个写代码的一个场景来讲啊，那么首先是一个需求分析啊，需求分析完了之后呢，去架构师要去设计这个方案啊，设计完了之后呢，开发者要去进行写代码啊，就是扣顶 啊，扣定完了之后呢，然后他又去进行一个测试啊，然后这个就是说通过一个多 a 的 一个协助，我们可以让专人干专业的事啊，这样子的话我们可以直接把他的一个 调配灵活度可以充分的去进行了解。那么在讲这个之前呢，先来回顾一下我们的一个 open cloud 的 它的一个架构啊，它一共的话在我们 open cloud 里面它是有五个模块的。首先是一个 get 微啊，这个大家，大家玩这么长时间应该是知道 从所有的流量入口都是通过这个 get 位去进行分发的，那么 get 位进来之后的话，接下来就是比如说我如果说要是一个 aint 的 情况下，那么我们当因为它默认是只有一个 aint， 就是 一个主的 aint， 对 吧？然后每一个 aint 里面呢，它是有自己的一个 worker space 的 啊，所以所以说待会儿就今天晚上会讲到，如果是说你要多个专家的情况下，你可能是要把你的工作区域呢，去把它给它分离 啊，所以说这个这个这个这个时候呢，我们可以呃在这个 word c b 里面去创建我自己的一个，比如说身份呐，档案呀，或者说是一个沟通渠道啊等等等等，我都可以在这个 word c b 里面去进行做， 那么 session 呢？呃，大家再去对话的时候会发现，如果是在那个 web， 就是 webchat 端，也就是 web web ui 这个页面的话， 呃，待会我会给大家演示啊，在这个页面去进行对话的情况下，我们会看到左上角是有一个 session 的 啊，那个 session 它其实是代表了不同的，就是你从哪个渠道进来，然后进到这个里面来之后的话，它是代表不同的一个，呃绘画啊。渠道的话，也就是说 我们呃对接，在呃在对接的时候呢，它是有一个渠道，比如说我们呃对接，在呃在对接的时候呢，它是有一个渠道，比如说我们的飞书啊，或者说是我们的 describe 或者 whatsapp 等等等等，这些的话我们都是可以通过渠道的方式进行接入啊。渠道其实呃可以把它理解成一个什么呢？就是 呃比较方便的去进行一个对话啊，那他最终还是要到网关这边，然后通过网关然后去进行流量分发，分发到下面之后呢，然后我去形成这样一个这样一个架构啊，这是我们的一个架构。 那么如果说我们我如了解了这个架构之后呢，我们来了解一下，就是说一个独立的一个 ai 的 情况下，我们一一个 ai accelerator， 它包含哪些文件啊？首先呢就是一个 work space， 每一个独立的 a 进程它都是有自己的 work space 的 啊，所以说，呃，你可以把这个 o 和 c 的 就理解成它的一个办公，办公办公室，对吧？然后它里面的话是有自己的一个 sauce 的， 呃，有有个 s 就是 sauce， md 啊，这个就是它的一个灵魂，它的人格是什么样子的 啊？还有一个就是一个 agent 的 一个 md 文件，这个文件主要是对于这个 agent 呢，再去执行这个任务的时候，给它设定了一些边界 啊，还有一些其他的一些本地文件啊，接下来就是它的一个身份牌啊，这个身份牌的话，其实，呃，这个身份牌，呃，为什么它是在这个里面？它主要是存储了以每个 agent 的 一个认证啊，也就是 api 的 密钥认证方式，或者说去对接一个模型啊，你要去对接飞出渠道啊，或者对接 discover 呀，它的认证方式呢，都会在这个里面去储存。 还有一个就是接下来就是那个 session 啊， session 的 话也是一样的，就是每一次通过这个 agent 执行过的一个对话，它都会保存成一个 json 点 l 的 一个文件啊，这，这个是 opencloud 它里面那个机制啊，就是说 我们会把每次的对话呢都保存成一个 json 点 l 的 一个文件，放在了那个 session 这个文件夹下面啊，待会儿我们可以去看一下， 然后 getv 的 话，其实就是一个前台总，呃，转发了嘛，对吧？然后通过通过那个前端那个前端一个 getv， 然后去转发，到底是走哪个渠道，然后走哪个绘画就转发过来，然后 client 呢？就是外部一个渠道。好， 这个就是我们作为一个如果要想去做一个 a 帧的情况下，我们这几个文件呢，也是在呢，现在大家经常去写的啊，你比如说我们要想给这个员工呢定义一个什么样的专家角色呢？那我们就直接在首先呢我给他设定一个他的一个人格底线，对吧？我们叫四 s 文件里面可能设定一下 啊， a 帧的话，就是说他要去干什么样的事啊？我们就可以在这个 a 帧里面去给他一个边界，然后进行一个设定。 好，那么了解了这个之后呢啊，大家继续来看一下，就是说我们呢还是有一个讲一下这个独立进程和子 e 进程， 它其实就是独立进程，其实大家可以理解成它拥有自己的工位啊，如果说我们把它理解成一个员工的情况下，那么就是一个长期员工和临时外包的一个区别， 那么长期员工肯定是有自己的工位，然后的话我可以在这里面然后去呃去干我专业的事，专人专事，然后我可以去进行一个干，然后我可以通过我独立的消息呢进行一个进行一个派发 啊，并且呢我我用我是拥有自己的记忆的，拥有自己的人格啊，然后它里面也有，也是我对话之后的话是有自己的筛选消息的，也是也是可以的。而且我在使用工具的时候，包括我再去进行调，我紫 a 进的时候，我都是有个权限控制在这个里面的，那么紫 a 进呢是什么意思呢？ 紫 a 呢，其实就是 a 进他里面派发出来的一个单独的一个任务，也就是说你可以去让他去 临时去做这件事啊，比如说我们通过一个，呃，通过我要批处理，批量处理一些任务的情况下呢，我就可以通过 a 镜头的方式去做 啊，比如说我现在要做一个呃，每天帮我先去查一下，查一下那个最新的消息， 然后的话你把它会只会会制成一张表格，然后最后的话啊，最后把这个东西发到我的文档里面，或者说发到我的邮箱里面啊，这个这个东西呢，我就可以让他一块分三个，分三个子 a 呢，让他去做啊，我完全就可以去这样去做做的。然后子 a 呢，有个区别，就是说 他的所有的权限呢啊，都是要向负节点去汇报，因为你指定的是负节点派发出去的，派发出去之后的话，你可能会通过呃以一定的形式啊去进行执行，执行完成之后呢，你要返回到把那个返回的东西呢返回给这个 agent 啊，所以说这个是从我们的一个架构上来讲的话，也是有不一样的区别的啊，也就是说我们再去去发这个紫 a 镜的时候呢，我们可能会看到是通过那个呃 spa 啊，这个东西呢去进行主 a 镜呢，都是通过这个 spa 的 方式啊去进行调度的 啊，然后所以紫 a 镜呢，大家可以紫 a 呢，它其实是呃相当于说就是一个现成的啊，我们通过现成的方式去做 好。呃，那么回到这个独立的 a 机呢？独立的 a 机呢？其实很简单，在我们的在他们这个官网里面的话，它是有一个很很多这种 a 机的这个命令的，就是 c i i 的 命令。那我如果说我们通过这种呃，它有两种方式， 它有两种方式，一种方式，一种方式的话就是呃一种方式就是直接通过 opencloud agent a d d 啊，这个方式呢可以去添加这个命令的话，你可以直接去在那个后台里面直接去执行也就可以了。 还还有一点，还有一个呢，就是通过自然语言的对话方式呢，比如说就是帮我创建一个独立的 agent， 然后主要用来做需求分析啊，运用独立的工作空间等等类似的一个语句呢，我就可以去把它给创建出来 啊，因为它创建出来最终的格式是什么样子呢？大家可以看一下这个图啊，这个图上面呢，它是有有这样一个东西的啊，我看一下啊，就是有一个 激光笔啊，大家可以看到就是每一个每一个独立的 agent， 它一定是有自己的一个 workspaces 的 啊，然后而且每一个独立的 agent 里面它含有一个 agent d i r 啊，当然这个很多很多人，他就是我之前也是踩过坑啊，就是在这个里面的话，呃，他还记得刚刚前面说了有一个认证方式，对吧？那个认证方式其实就是通过这个 agent agent d r 的 方式进行区分的 啊，所以说如果你这个 agent 对 接了什么样的模型，包括这个 agent 呢？对接什么样的渠道啊，以及它的一些基础授权的配置方式，都是通过这个 agent d i r 的 方式，然后在这个里面， 所以说大家如果再去创建这个 a 进的时候，一定要注意这个 a 进的 d r， 否则的情况如果没有这个的话，他会默认继承你负节点的那个 a， 负负节点的一个 a 进的 d r 啊，也就没有，如果没有这个东西的话，他会默认继承负节点的东西 啊，所以说，呃，所以说我们大家在创建的时候一定要注意一下，如果说你要让他去做这件事，就是专人干这件事的情况下，那么一定要这个空间好。 呃，然后呢我们来讲一下这个子 agent 啊，子 agent 呢，其实呢它的定义呢，就是说我通过一些核心的命令机制呢，然后去帮助帮助客户更高效的去处理后台的一些复杂性的任务 啊。当然在 agent 里面它就是一个 sub agent 啊，这个这个里面它是有两种方式的啊，然后后台也是可以通过一些呃， list 呀， kel 啊， log 呀这些方式去进行一些查看这些任务。东任务的方式， 他们之间的一个绘画呢，也是可以通过渠道的方式去进行一个隔离啊，包括 top 呢计算他也 top， 这个计算取决于模型这个计这个计算。然后呢它里面有个非常重要的一个点啊，就是说， 呃，哦，它里面大家想，大家想一个场景，如果说我现在想做一个，呃流水线的一个场景，我先让他去收集，我先让他去设计需求，完了之后呢再去设计一下， 呃，设计一下架构啊，再之后呢我就去设计它的一个程序，呃，写代码，写完代码之后呢就去，呃写完代码之后，然后就去进行测试啊，这是一个流水线的程序，对吧？那么流水线程序在这个 cyber 机制里面，它其实是有一个并发的一个安全机制，默认呢最大的是一个八 啊，所以说我们如，我们如果说超过这个病发的情况下，那么就是这个值呢，是可以有参数去进行更改的啊，我们就可以去改一下这个东西。嗯？听不清吗？呃，现在可以听清吗？现在我，我用的是 y， 我 用的是， 我用的是电脑外面的声音，现在，现在可以听到吗？现在可以听到吗？现在声音现在现在能听到吗？ 啊？现在声音应该是正常的啊。好，那么那我们继续讲，我们前面讲了一个独立 agent 和子 agent， 然后以及它的一些呃，它的一些使用方式和一些它的一个注意事项。那么我们接下来看一下就是 agent， 它是一个独立的一个个体，那么在 agent 工作的时候呢，怎么样去跟 agent 之间它的一个协助呢？ 大家可能再去看他们官网的时候呢，会看到一个东西，就是它的一个 session， 对 吧？那么这个 session 呢？它其实在整个绘画里面它是比较重要的 啊，比如说像 sessionist 啊，这个其实如果说我们在页面上去敲这个命令的话，就是我们在那个对话框里面去打这个命令的情况下呢，呃，我们就会看到它在执行的时候呢，它是有很多，呃，比如说我正在运行呢，假设我现在并发了 两个或者三个或者五个这样一个紫禁城在跑，然后呢我去进行一个 session list 之后，我就会看到有五个五个绘画它在，它在，它在进行当中啊，这就是我通过这个 session list 呢，可以看到我正在执行哪些活跃的 session， 有 哪些， 然后 second history 呢？这个其实就是我要获取特定的绘画的上下文历史信息啊。如果，呃这个绘画呢？呃，你获取到这个之后的话，你下一个下一个 agent 就 会知道你上一个的历史上下文是什么样的东西。我当，当然我也可以通过这个命令呢去单独去做， 然后还有一个是 session send 和 sessionspan 啊， session send 的 话它其实就是一个发消息啊，但是它有个重要重要的一个作用，就是说它一定是存在于 呃横向写作，也就是说当你给 a 给 b 发消息的时候呢，一定这个 a 和 b 是 独立的绘画，并且是存活状态的， 也就是说你的 session 一定一定是在这个生命周期之内，所以说 一定是在这个生命周期之内，所，所以你才能够去进行一个发送这个消息，否则的情况下你就只能用什么，只能用这种 spa 的 方式， spa 的 这种方式是一个派发的方式，也就是说我现在呢，我现在我，我是一个调度人，我是一个老板，或者说我是一个主控，对吧？那么现在我如果说做一件事的情况下，我需要让这个专家帮我去做，那么好我就去调度他，然后他去帮我完成这件事， 完了之后呢，我只需要得到他汇报的结果就给我就可以了，我不需要再去关心关心他中间的过程怎么去完善的啊？所以说这个就是他们两个非常本质的区别 啊，一个是横向写作，一个是横向派发啊，这两个呢也是比较呃，就是很多就是我们再去做 a g 呢，或者说我们再去做一个 a g 的 设计与协调与协调之间，设计的时候很呃，很容易出出现一个点啊， 因为我我自己我再去做这些设计的时候，我也会发现，就是他们，他们这些写作法就什么样场景，然后去做 send 会比较好，什么样场景去做 send 会比较好，这个也是我们再去做设计的时候要需要考量的一个问题， 网有点不好。呃，好，那接下来的话我给大家看一下，就是我们两种模式的一个对比啊。啊？其实对比的话它其实是比较，呃，简单就说我们，当然我说这个模式呢，它是通过 spa 的 方式啊，也就是说是通过这种方式， 因为我们再去派发的时候呢，它是有两种方式的啊，派发时候两种方式就说一个是任务模式啊，就会刚刚讲了我开始干一件事啊，我即发即用即弃， 我直接把你这个把这个任务发下去之后，你干干完了之后，然后就直接给停掉就行了，他的生命周期到此为止啊，后续的话他不会，后续的话你就不会再换你这一这个对话了，每一次都会兴起一个 session， 然后去进行一个对话啊，完了之后呢就把这件事就 copy， 它就是直接终止掉了 啊。而而且他呃他可他在派发的时候呢，可以有一些参数去控制，比如说他的一个执行超时时间啊，是多少？然后呢他的重置次数又是多少啊？我们都可以通过这个参数，因为它里面有很多参数吗？我们可以通过参数的方式去进行控制他。那么， 呃这种这种场景呢，基本上就适用我们那个代码编辑，因为我们代码可能是一次性设计的嘛，对吧？就比如说我们先生成一个需求分析，然后呢再做一个加固设计，然后再生成一个拷钉，然后最终是一个审查啊，是这样子的。 还有一种是一种 session 这种方式啊， session 这种方式的话是一个绘画模式，这种就是说我会持续监听，当我发起了一个绘画 session 的 时候，我会持续监听你， 然后你去给我发一个消息呢，然后我再给你发一个消息，因为我知道你的 session session key 是 多少，所以说我再给你发一个消息，然后保持这样的多轮交互的一个场景啊，非常非常适合。就是呃远比如说两个人去进行讨论呀，或者说是一个编程赛啊，或者说是长期问答的一个方式啊， 这样的方式去存在啊，然后默认的话它是有一个呃次数是限制的啊。好，因为呃好这种这这种话大家可以去呃，就是后面的话我们可以去看一下这个东西。 好，呃讲完这个呢，我给大家就是讲两个场景啊，啊，就是说呃首先呢它这个场景呢是通过 a 的 方式啊，去进行控制，完了之后呢它是有两个，一个正方和一个反方，然后去进行一个进进，进行一个 分发，然后最终的话就是它去进行个辩论啊，是这样子一个方式啊，我先讲一下它的一个原理是什么样子的，待会给大家去那个演示一下啊。 呃就是首先的话就是呃主 a 技能呢，他会去当做一个裁判，然后去进行一个绘画，呃就发起任务，完了之后呢到 a， 然后再到 b， 然后然后的话他就两个去进行对答，对答完成之后的话，然后去 获取到最终的一个，最终的一个信息，然后最终再把这个东西呢给他总结出来啊，他基本上原理是这个样子的。 好，那么呃再给大家推荐，再再给大家看一个场景，就是说我们是有几个员工啊？首先的话就是有一个那个调度的，对吧？调度的话就是我们我们外面是绑定的一个非输的一个渠道， 然后呢去通过这个调度的项目，这个项目经理啊，你快把它简称为项目经理吧，对吧？我们把它统称为项目经理，然后呢去进行调度，调度的话就是首先是一个分析需求分析， 然后是一个代码框架设计，然后的话就是一个 coding 啊，就是写代码，写完代码之后呢就是一个测试啊，基本上是这样一个方式啊，这种这种方式的话是通过一个 span 的 方式去进行下发的啊，然后通过 span 的 方式去进行下发，它呢就会会会出现一个什么东西呢？就是说 给大家看一下，就是呃通过 span 的 方式去下发的时候，它会再携带几个点啊，就比如说 呃它的一个生成的一个 task id， 就是 我的任务 id 是 什么样子的啊？然后触发了之后呢，它比如说会出出一个什么样的东西啊？ 到到 diy， 就是 到那个编辑程序的人的，到编辑程序这边的话也是这样子的，也是可以通过这种方式然后去做啊，再到那个 review 里面，然后再到最后呢测试里面也是这样子啊，我都可以通过这样的方式然后去做 啊，然后呃这个东西呢，就是说通过代码的层面的话，它大家可以把它理解成这个样子，就是说 我先通过这种 spa 的 方式呢，然后去做，比如说我有一个呃 reg reglement， 然后去进行一个分析，分析的话就是说我说请分析下面的一个东西，对吧？然后呢这边的模式呢就是一个 run 啊，这边是一个 subprogram 啊，是通过这种，当然这个代码呢就是它其实这个 session 判呢， 它是 aint 与 aint 之间，它是内部去调用的啊，大家就是这个代码只是一个伪代码啊，可以通过这样的方式去理解，因为它里面东西是在内部实现的，我们没有办法很明确的看到它，呃怎么去做的，就是它是这样一个机制和原理是这样子的 啊，然后它的主要主要就是，然后第二步呢，就是说呃通过一个 spa， 然后去把这个东西呢上一个就是它会把上一个需求分析的点拿过来之后放在它这个里面当做一个 task 的 任务，然后再把这个东西呢分到分发到下面，然后分发下去之后呢它又是一个 sap agent 啊，也是一个润的一个方式啊，去做的啊，第三步呢啊，就是个到 call 定了，对吧？ call 定的话也是把我第三任就是上一步代码设计的一个方案拿过来之后，然后呢再去做一个润啊，再再去做一个润之后呢啊再去进行 separate 一下 啊，然后呢第四步呢也是一样的，第四步也是先呃先把这个就是换起了一个单独的拿过来之后呢，然后再做一个润啊，再做一个 separate 啊，就是呃这个模拟呢是通过一个代码的方式去模拟的，但是呃在他去调度的时候，其实大家是无感的，就是你你是在页面上是没有办法区分到说他有没有去调用这个东西，然后有没有怎么去做？就如果你没有监控的情况下，你是没有办法去看到的 啊。所以所以说就是这个是从代码层面给大家就简单理解一下，就是他的一个运作机制以及运作原理是什么样子的啊？包括我们前面刚刚说了，比如很多那些命令，包括还有一个， 呃，还有一个 session 啊，那些东西他很多是通过内部之间 a 型的， a 型的之间他去进行一个协助的方式啊，并不是我们直接通过调 api 的 方式去进行调度的，他不是这样子的啊，因为他是有自己的一个工作机制的。那么 哎，这个呢，我之前呢就是，呃，就是就是可以说就是通过这种方式呢，待会我可以给大家演示一下，就是通过这种方式呢，去演示一下，就是他怎么去拷定一个代码。那么这个就是大家可以想一下，如果说这个流程，呃流程跑通的情况下，那么我们拷定一个小程序是非常非常简单的 啊。然后的话，呃，最终比如说我们先设计，然后再拷定，拷定完了之后呢去推到 gitlab 上，然后这一个整整个就是一个代码拷代码，代码编辑的这样一个流程出来了啊，最终的话其实它可能是呃省下成本啊，是非常非常高的啊。 然后我接下来给大家看一下，就是我们简单的一个示意啊，给大家演示一下。 呃，稍等一下，我去， 诶哦，我给大家看一下，就是我们呢，哦，我先给大家看一下这个吧， 就是就是刚给大家讲啊，就是我们再去进行分发的时候呢，它这边呢是一个有一个绘画的一个方式啊，这个也是，他们就是现在 opencl 里面的页面现在升级了嘛？我现在这个版本是三点幺三版本最新版本的 啊，它升级之后的话，这个 ui 页面确实看起来比较清爽一些啊，然后它里面的话就会有一些，呃，每一个就是 agent 是 干嘛用的啊？然后我们怎么去判断就是它有没有去调度到呢？我们可以通过这个 呃 session， 就是 这个绘画 session 的 方式上去判断它到底有没有去调度到这个对应的一个 session 和紫 a 进场，因为因为它，因为我们它这个就可以把它理解成是一个监控的一个平台啊，然后监控这个平台，监控每一个主绘画，然后进来这个消息。好，那么我们就先演示一下它的一个， 呃，有点卡，我们先演示一下它编码功能吧。好吧，我们就先演示编码功能。呃，我这个设计呢给大家先看一下。这个设计很简单，就是 我这个夏娃他其实可以把他理成一个项目经理啊，然后的话他下面有很多紫印堂啊，有编码的啊，还有一些，呃，设计的，还有一些其他的啊，他有很多很多的一个紫印堂，他就是一个淡调度的活。 那么我现在就让他因为写代码呢，可能需要有一些时间啊，我就先去让他去显示这个东西。 我现在呢直接给他发送啊，直接给他发，直接给他发送，让他去帮我做一个图度任务代办的一个小程序 啊。使用架构呢？是因为我们就是如果他默认是使用那个叫啊这个架构可以去定义啊，默认的话他就使用那个 atm 加 gs 的 一个架构，然后我我希望他就是使用通过 atm 加 gs 的 架构，然后去快速进行上线啊，我直接发给他， 好，那么他会去根据一些任务呢去进行一个调度，在他调度的过程当中呢，我们大家，呃，待会他调度开始的时候，我给大家看一下，就是我们从哪个地方看到能看到他到底有没有调度，当然如果说你要看日历的话也是能够看得到的 哦，看大家可以看到，你看他会去进行判断，你发现没有，他会去判断判断，如果说这个东西比较简单的情况下，他会直接调用考点啊，去进行一个实现了，他就没有走，没有没有走那个分析了， 对吧？这就是为这就是，呃，相当于说是一个项目经理啊，就是就是项目经理他在去进行拿到这个需求的时候呢，我去快速的去判断这个东西到底应该走哪个东西。我如果是一个大的中中大型项目的话，我可能要先走进行评估 啊，然后的话再到后面的一个拷定，那么如果是一个小孩，小孩经历一个小项目的话，我就直接让拷定就完事了，对吧？这个是他去判断了，大家可以看到哈， 我这边呢 a 帧里面它已经是有一个拷定，就 agent 啊，有个拷定 agent， 然后 safari agent， 然后后面有一个绘画 id 啊，这个这个意思，呃，这个意思，我我大家应该是，呃清楚吧？就是大家就是我不知道，我，我简单说一下吧，就是前面的话，其实就是我们从从哪来，就是从 aint 来，然后后面的话这个就是主要是调 agent。 是 哪个 agent 啊？然后的话后后面后面这个是 safari 呢？就是说明是它是被被主，它是一个紫 a 镜头啊，它紫 a 镜头一个绘画 id 是 多少？就是后面这个 id 啊，这个就是它是在官网里面的话，它是有一个区分那个说明的啊，就是它渠道到底定义成什么样子，它可以去这样去定义 啊。他写完之后我看他写到哪里了啊？他现在还没有啊？这个在这个里面的话，大家也可以去看一下，就是说我们点进去的时候呢，他是其实可以在这里面去看得到的 啊，其实可以看得到的。然后到底他执行什么样的任务啊？当然这个我们就不用管了，这个我们就先不管了，就他让他自己先去调度吧。 好吧，先让他自己然后去调度，然后去，到时候他调度完成之后的话，我们在这边去看一看啊，因为我当前我这个飞出插件对接的时候跟 cloud 官网的插件，所以说他没有去进行一个流质响应啊。 啊？大家如果要去对的话，这个他们他们他们那个官方里面也是有有有有的，就是，呃，飞出里面，他官方里面他也有一个插件，大家可以去试一下那个插件。 好，然后他呃他现在在去进行一个，呃，再进行写啊，他现在在进行写，那写的过程当中呢？我给大家看一下就是，嗯，在写的过程当中呢，我给大家看，我看一下大家的一个问题吧。 哎，好了好了，已经好了，因为因为这个很快啊，待会儿我可以，待会儿我可以给大家演示一下。另外一个吧，就是他稍微时间长一点 啊，这个很快啊，这个就是说它现在是把这个东西呢放在一个 to do inst 呃， in index html 里面，它现在已经放在这里了啊，现在已经放在这里了，然后的话它说如果打开的话就可以去打开了。好，那我们我们就去这个目录下面去看一下就行了。大家，我我去这个目录下面看一下， 我把它给下载下来。 好，我下载下来之后，然后去打开页面给大家看一下。 好，呃，给大家看一下，这个就是它， 这个就是它拷定出来的东西啊，呃，虽然很简单啊，这个东西就是一个非常简单的一个 to do 任务清单，非常非常简单啊，然后这个样式啊什么的都是可以在里面去进行个设计， 设计他的一个语言，然后呢自定义的，比如说我就哦新新添加一个任务，现在呢就是他拷定完之后呢，我们要去验证一下，看看他这个里面到底对还是不对啊？就是比如说我们验证一下功能吗？对吧？然后添加一下，比如说， 呃，学习啊 open class 对 吧？然后我就填一下试试看行不行？哎，他还能添加成功啊？那双屏的话就是，呃，就是这个小的一个时间呢，就是 o ai 拷定出来东西呢，还相对来讲还是可以的，然后我再填一个试试啊 啊？学习多 a 镜头再试一下，哎，也是可以的，然后我然后我点完成哎，也可以看到吗？前面的话就是打勾，打勾就是完成了，完成之后呢，就在这一边了啊，在就在这个里面了啊，他是这样去做的，哎，还是可以的哈。 好啊，这个就是刚刚演示一个非常小的一个那个 a 镜头啊，然后这个就是我们的编码啊，因为他你看大家可以看到这个流程。什么这个流程就是说， 呃，我，我让他做一个非常简单的一个任务，任务代办清单小程序，那么使用 atm 二加 gs 的 架构啊，最快上线 mvp， 对 吧？那么他就直接去调度了，因为这个东西是比较小的，所以说他就直接去调度的， 那么接下来的话就是，呃，我让他做一个稍微呃复杂一点的吧，就是我不跟他讲，我看看他自己能不能识别啊？我，我给他说一个，看看他能不能做。 做一个。做一个什么呢？做一个，嗯？做一个叫啥计算计算器 啊？就就让他做一个计算器吧，让我看一下， 我看我看他怎么去分析啊？看他就怎么去分析。因为当因为我这个这个夏娃呢？呃，这个夏娃就是就是一个项目经理了啊，他是一个项目经理的角色，他是一个调度者的角色啊，他会根据我的需求呢去进行分析，看看他到底应该去调什么样的一个流程 啊？ 看一下。 呃，有有有对应的微微信群啊，大家可以去关注一下。我们大家可以关注一下。关注一下之后的话可以去呃加一下那个客服，然后我们会有对应的 opencloud 的 一个微信交流群啊，大家可以看一下。 好，我看他怎么去那个了，他怎么去做？ 好，我估计我估计他应该也是去钓那个拷定了，那他应该他也是去钓这个拷定了哈。他没有去走那个需求分析啊，需求可能有点简单啊需求有点简单啊。先看一下那个大家的一个大家一些问题吧。我看一下啊。 嗯，现在哪个 im 平台能够去聊个人账号有很多呀？你飞书它其实就可以去聊，去飞书可以去聊天，但是呢， 呃，对，这这这这个，呃，对这个同学说的非常好。就是现在呢，我也发现，就是我发现他们现在这个 open cloud 呢，它升级完成之后呢？呃，有一个比较不好的地方，就是 它现在的渠道限制还是挺严重的，我今天我也是在看它这个渠道这个东西它也是限制了一下，我给你看一下它也是有一个，嗯， 哎，我现在找不到了。就是我看他们官网里面它是这样讲啊，就是就是说，呃，只有在那个 discover 里面才可以去进行一个，呃群聊对话 啊，呃，但是呢，呃，但是呢，就是，呃在其他的非书账号里面的话，它可以去通过 at 或者非 at 的 方式呢去进行对话，这个是没问题的啊，这个就可以去进行对话 啊。但是如果你要想实现一个群聊的情况下，那么就是你回答一句，我回答一句，你回答一句，我回答。如果是想实现这种方式的情况下，那么他现在只有 disco 的 这个平台，然后去进行实现 啊，这个也是他渠道那边的限制，因为我之前我试一下，好像之前不是这样子的，然后现在可能升了级之后吧，就就可能会限制了他这个东西限制了一下。 对，然后权限。呃。权限有哪些的话，它是这样的，就是，呃每一个子 agent 下面都是有一个权限设置的，如果你要去设定它的权限的情况下呢，它就会，呃，它就会拥有什么呢？比如说我读取这个文件或执行权限 啊，因为我当前我是因为做一个呆萌吗？所以说我没有去设定他一个权限，我就是全放开的，我所有的指令他，他都是有这样的东西的。我给大家看一下这个吧，我给大家看一下，呃，看一下这个后后面的一个配置是什么样子的吧？大家可能对这个比较关心， 哎，给大家简单看一下啊，比如说，呃，比如说我现在有，你看大家可以看到这边呢，是我配置的很多一个 agent 啊，就是， 呃，从这边看就是这是一个非输渠道，对吧？我配的都是非输渠道里面的，然后大家看 agent 吧。 好，这是 a 帧啊，大家可以看到后台的话，它是有很多的 a 帧的啊，每一个 a 帧如果你要想配置多 a 帧的情况下，一定是在这个 list 下面去配啊，就是在这个主的 a 帧里面，它是有这样一个 list 的 一个配置的，然后它下面的话有很多，然后去进行对象进行区分 啊，这样去做就行了。然后呢再去配置的话，一定要要配置这个东西。刚刚我看有一个，有，刚刚我看有一个，有一个同学他讲到一个说单 open 系统里面创建了多个 a g 的 后数据混乱，对话混乱，怎么解决？目前我的是多物理机的方式隔离他们的，他们的他们然后用于生产。 看这个问题就是这个问题啊，这个问题就是因为他没有去做一个权限隔离啊。你，你在做的时候一定要做工作空间隔离和权限隔离， 也就是说我们再去做的时候呢，一定要去呃，把他的一个职责给划分清楚，如果说 你就是一个呃呆萌演示，就是纯属就是让他啊，做这件事就完就就不没有长期有效，去让他去一直工作啊，也就是长期员工就不要就是让他做一个临时工，那么我就我就不需要去做这个东西了，我就直接去给他一个，随便给他一个丢个工位，让他去做，做这件事就完事就完了。 然后如果说你要想让他就是长期去有效啊，我来了个什么东西之后，我就直接丢给他，让他去完成这件事的情况下，那么一定要去给他建工作空间，工作空间是隔离数据的 啊，还有一个这个 a d d， 这个 a d 的 a d 的 这个目录啊，是隔离他的一个权限的啊，一定要去分清楚，包括你这个你这个 a d 的 授权了哪些模型渠道都是通过这个方式去隔离的啊？刚刚那个，刚刚我看有位同学他说就是 呃呃多 a 帧呢之后，然后数据混乱，他应该是没有去做这个区分啊，应该是没有做这个区分，如果你做了这个区分之后，并且给每一个子的 a 帧呢？里面设定一个 model， 或者说设定他的其他的一些，包括权限呀， a 帧的权限，然后运行环境的话，你是不会出现这种问题的。 好，然后呃我看看还有啥问题啊？我看他执行执行到哪里了， 哎，也没点卡。就是呃他这边去实现，实现完成之后的话，哦，他他他这个也是掉了一个拷定啊，他也是放在这里的 啊。你看大家看到因为这个是拷定我的拷定 a 镜头，那么他执行完成之后呢？他就会放在我自己的工作空间下面啊有个 index 对 吧？那这是他自己执行的，那么我们去看一下他其实有一个我科 啊 calling 啊 calling agent 对 吧？然后它下面有一个 index 啊就是这个对吧？啊这个就是它计算器，那么我们我们现在把它下载下来。 好我现在把它下载下来，我看一下长什么样子啊。 哎嘿他还挺有想法的。哼，直接把感觉是吧。是很像那个苹果手机上的一个东西对吧？对不对啊？还能计算还挺好的是吧。啊他其实这个效果还是不错的啊做一个小的 demo 或者小的一个正品还是不错的 好。呃好。这个的话就是他的一个编排啊。呃我我我看一下吧。他这个 那我再让他写一个简单的吧。 啊让让他写一个简单的看他能不能分析一下啊。我是想给大家演示一下他调度的一个方案看能不能给调度。 可以我看一下啊。刚刚有人说可以 哎你看它这个就是哎它这个呐它这个就可以了它这个就是方案 b。 他那边说可以指定他分析吗？呃我不太理解。你说他分析让他分析什么样的东西啊？如果说你是想让他分析一些数据或者说让他帮你分析你的一些要报表之类的那么他是可以做到的。就是你需要把你自己的一些。 呃比如说把你自己的一些那个就是知识库啊，或者说是 excel 报表之类的东西呢？要给到他，给到他之后的话让他给他设定一些规则，然后让他去帮你做一些分析啊，这是可以做到的。 能给它设置权限么？限制用 scale。 呃，你这个限制是不让它用，还是说让它用指定的一些 scale 啊？它其实在这个里面是有一个工具设置的哈，我给大家看一下，就是它是有一个参数设置的。 呃，就是在这个稍等，因为我这边当前我没有去限制它。 好在这里你可以看到啊，就是我们它其实在每个 a 上里面的话，它是有一个 to 的 一个限制的，你可以到底它限制它到底应该使用什么样的东西啊？给它什么样的权限？如果说你不想让它用 scale 的 话，那么就不要让它用，去去去设置这些东西就行了 啊，这个它们文档里面也是有的，你可以去做一些限制。我看一下啊，它这个它去掉什么东西了？看一下后台。 好，他现在啊，看来你看这个这个就是跟模型还是有关系，有一定关系的，他现在就直接去掉那个 call 点。他没有去掉那个需求分析啊，他没有去掉需求分析。呃，看来我觉得我需要给他一个指令啊，让他先从需求分析开始。 好，你看如果说停止的话，他就会停止一个 safari 键的， 让他新开一个回话吧。 决策权限来过滤 skills。 呃，其实我们过滤 skills 的 有很多方法，首先啊，首先我们有一点就是说我们的一个 workspace， 这个刚给大家讲了每一个 workspace 呢，它都是 工作空间隔离的，如果说你想让这个工作空间下有哪些技能，或者能够调用哪些技能的情况下，那么你就直接把所用的技能放在这个 skills 里面，那么他就会去只能在这个 word cv 里面去生效。 如果说你有一些公共的公共的 skills 的 情况下，那么你要放哪里呢？他还有一个就是在这个目录，就是在这个公共的一个 skills 里面，你如果说有一个公共的里面的话，你就可以放在这里 啊，然后的话你在这里面啊，去放你的 skills 的 情况下，那么我其他的工作空间的 agent 我 都能够去调度到你的个 skills 里面啊，这个是从数据，呃，这个是从 word space 的 一个层面，然后去隔离我的一个技能，那么如果说你要从这个 从权限上面去控制的话，你就要去做你要做什么东西呢？就比如说我现在，我，我让这个 call 顶在执行，呃，在这个 call 顶去执行的时候呢？我不要，不要让它去掉任何的 scale， ok， 那 么这个时候呢？你就给他这个，你要你需要在哪里配置呢？你需要在这个里面去配置，就是需要在这个里面去给他配置一个权限，就不要让他拥有任何的一个东西。比如说他有一个 agent， 就是 他里面有一个 agent， 看一下啊， agent agent agent 啊？ ok， 他 里面他里面是有个 twice 这个设置啊，也就是这里他他里面有个 twice 这个设置啊，这是允许哪些 权限和不允许哪些权限啊？你可以直接让他不允许这些就行了，那么他他就没有调动的权限了。我们所谓的调用某些技能基本上都是这个权限，看到吗？以执行权限吗？对吧？我们不要让他用这个执行权限就可以了，我们可以通过这样方式去进行区分就可以了， 然后我看一下还有哪些，呃，我看一下它后台，现在啊，哎，大家可以看到，你看现在的话，它就可以是 keep 调度了啊，它第一个呢，先去走需求分析了，对吧？有个 requirement 太，有点卡，网络有点不太好，就你看 他这边啊，他这边好，他这边去做这个需求分析，哎，然后把这个东西呢放在他这个下面了，好，开始去进行一个，哎，在哪来着啊？在下面就这个需求分析。好， ok， 你 看他现在走走需求分析了，对吧？好，走完需求分析的话啊，继续啊，对吧？让他继续走，他现在的话就是说需求，哎，现在你的是需求，需求分析，哎， 咋这么卡呢？好，需求分析完了啊，让它继续就行了，因为它会有一个审核的一个环节啊，它又会有个审核的环节， 这些高级配置，比如多 agent 安装 skill 会不会做 g u i 页面用，用 one panel 去进行管理，呃，你的意思是想在 one panel 去管理多 agent 是 吧？ 应，哦哦，我理解你的意思啊。啊，这个，这个，这个 wifi 到后面肯定会支持的，因为本身这个 open open cloud 的 这个架构呢，它就是支持一个多音频，然后去进行多网关这样一个写作，它机制在这放着呢，所以说，呃，后面我们肯定也会去 呃，去考虑一些，做一些比如说多音频的支持啊，管理啊，我们都可以通过 wifi 的 这个平台去进行一个管理分发。 好，这个呢，我就呃这个就啊好，你看现在是进入一个系统阶段了啊，在设计阶段，那么我们从后台里面也可以从这看得到啊。他现在正在设计啊，他现在正在设计。 呃，我看一下就是刚刚又有又有又有人提问了。我看一下提问什么问题啊？稍等，我看一下提问什么问题哎。呃，比如说高级 style 管理， 比如企业微信群加多个机器人，让他们自己去讨论业务，能做到吗？呃，现在是这样子的，就是 open 让他们自己讨论这件事呢？呃。是已经有渠道支持的，所谓的平台非，呃。所谓的非书 微信，还有一个，还有 whatsapp， 还有 describe， 这些都叫渠道。那么现在他们官网里面只支持 describe 这个渠道 啊，也只支持这个渠道让他们去去讨论，那么其他的这些在群里面的话，他是没有办法去做到说让他自己去进行一个沟通和讨论的，因为这个是渠道限制啊。这个是渠道限制。 可以让 opencloud 来操作一台手机吗？需要什么协议？ 这个这个这个的话就是你如果说是有一个其，其实那个一台手机它也是。呃，就是一个对接端的嘛，因为它里面的话，它这边写的可以去对接那个什么 os 的， 对吧？可以去对接你的。 呃。那个手机啊，或者说是，或者或者说是一个。呃。 mac 就是 系统嘛，可以对接不同的系统啊，你可以通过这个东西上去看一下 他手机这个手机。这个我看之前我之前看过，好像是可以去对接的，然后可以让他手机去操作一些事情，比如说打些 vikin 啊，打些打开一些其他的东西啊，这个这个，但是我我这边没有去对接过啊。 然后我看一下如果说需要人参与，需要人参与什么？什么意思？需要人 参与的怎么办？哦？需要人参与就是需要人决策，是个是是是这个意思吗？如果需要人决策的话，他完全可以就是说，呃呃，我有一个东西可能没给大家看，我给大家看一下 刚刚我们创建了所有的独立硬盘，就是比如说拷定了啊，比如说拷定了硬盘，对吧？那么 大家可以看到我们这个，我们这个拷定 a 进的里面它都是有自己的一些东西的，比如说 agent， 他 hellman， 然后它的应该的还有它一些 so， 对 吧？啊？大家可以，我可以给大家先看一下它的一个 so 啊？ so 的 话它应该是比较 简单的，因为他他主要是干嘛造？他主要就是说啊，他是一个高级开发师的一个灵魂，他不是代码机器，他是一个工匠，对吧？就是我要给他这样一个边界值，就是你的价值观是什么样子的？你必须 呃是以你专业的角度啊去做这件事啊。然后的话，呃，就是比如工具设计的风格呀，对技术态度呀，包括包括对下游或上游的负责啊什么的啊，对吧？他可以这样去做， 然后如果说你想让，如果说你想让他，比如说呃，让人再去进行一个审核的情况下，其实有一个东西呢？因为我现在所有的，我现在所有的调度，大家可以你可以看到看到我这个调度啊， 因为我现在所有的下发的任务都是需要我确认的，你看这边他说给我了一个上册，给我一个中册，对吧？那么让我去判断我到底应该去选择哪一个啊？我不想让他一次性全部都要去执行下去，如果说全部执行的话那可能最终不是我想要的答案，那么所以说我在这边我就做了一个设置，就是说，呃 他所有给我的答案必须要先经过我的决策之后，然后才能继续往下去走啊，这个就是我给他这样一个角色的一个定义，所以说你如果想定义这件事的话，你可以在这里面去经定义就可以了，直接定义他就可以了。 给你看一下我的那个主 a 金堂，因为我有个主的 a 金堂 啊，你看，呃，我有一个主的 int， 呃应该是我看一下有没有啊？ 你看我主的 int 里面东西还其实还蛮多的啊。首先就是那看了吗？ 就是说，呃，他会他他会，他会给我一些东西，就是说如果说我我这个主意呢？就是让他给我当军师，给我当顾问会，会给我上中下三策，对吧？那么呃他所有的回答都会给我这样一个决策，让我让我去进行实现，实现完让我去确认，确认完了之后呢 我他他才会去进行一个执行。到底怎么去调度啊？这样显得显得就是说你这个这个这个这这个专家或者你这个调度者是比较智能的吗？对，我可以通过这样的方式进行调度啊，还是不错的。就是他这个东西呢，我是直接写在这个里面的啊， 他其实还有一个东西叫 a 进腾啊，还有一个这个这个是负责去执行的啊，这个是负责在执行这个 a， 那 时候呢他的一些东西 啊，因为因为，因为包括因为之前的话，我看到，比如说有一些，呃，网络攻击啊，或者网或者什么东西啊？其实那些东西呢？我们都可以通过灵魂的方式，就是在写在那个灵魂定义里面去定义它，定义它不让它这样去输出就可以了，知道吧？给大家看一下，比如说 啊，比如说 so， 它其实是有个判断的啊， 哎，不对，不是这个， 你看这边它是有个规则的，看到吗？它每次规规则的话它都会有校验的啊，因为我这边我还做了一个 hok 的 一个校验啊，就是你所有走的东西的话它都是以走我的 hok 的， 就是分发出去，通过某个渠道分发出去的消息都是会走我的 hok 的， 然后，哎，我看一下他现在呢设计已经完成了啊？刚刚是需求分析，然后现在是一个设计啊，设计已经完成之后的话啊，他巴拉巴拉他，他写了这么多，还还 还写了这这么多东西啊。其实对于我们一个小项目来讲的话，其实这个东西已经满足了我们一个小项目的一个需求了，对吧？我们其实这个这个还是可以的。 好，你看看到吗？它下面的话是否需要继续啊？我说继续，对吧？每每完成一步的话它都会需要让我去进行一个决策，让让它继续就可以了。呃，我看一下有个问题啊，就是 如何实现多 a 的 相互调用。呃，实现多 a 的 相互调用的话，它其实是有两种方式的。呃，一种话就是像我这种， 其实我这种也是多一呢相互调用的，只是说中间需要我人工 check 的 一个过程啊，就是说需要呃他，他是先，他的流程是什么样子呢？他的流程是我，我给大家看一下有没有那个图哈，有那个图的话我给大家看一下。 好，那个图应该没了。看一下。好，它它的它它的它的它的它的原理是什么？它的原理就是说，呃，给大家看一下那个就是这个 ppt， 看一下 ppt 吧。 呃，也就是说，呃它它它下面的代码原理就是我通过某一个 session 计划，然后去进行下发一个任务，下发完成之后的话，它会回给我一个消息，那么它回给我的消息其实是回给我的主控啊，也就是主的一个 agent 完了之后的话，然后我通过主的 a 进来之后，我又把我的上文和写上，呃，就是上下文信息给到，另外再去掉另外一个 a 型啊，就是一个呃第二个 a 型的，然后我会把这个上下文信息告诉他，然后其他也依次往下啊，他是这样子的方式上去做的， 然后如果想实现就是他们去 a to a 的 那种方式的话，他是呃有渠道支持才行。 a to a 的 方式前提是必须要是 session 绘画要是保持一致，那么在保持一致的这个情况下必须是渠道支持 啊，也就就是说你再去调，呃在那个 spa 的 时候一定不是 run 的 方式，而是 setting 的 方式，那么如果你是 setting 的 方式的话，他一定要绑现在这个新的版本啊，新的版本就是特别是这个新的版本。新的版本我也发现他这个问题了，就是新的版本他一定是要绑定一个呃， thread 的， 也就是绑定一个 thread， 如果要绑定这个 thread 的 情况下，那么它只有那个啊， discard 啊，这个渠道去支持，其他渠道都不支持。我也，我之前我也试了好半天，然后也没试出来，其他渠道好像都不支持这个东西。 好，现在它已经到拷定阶段了啊，设计需求啊，需求分析设计，然后拷定啊，它每个阶段都在这边走。 主 agent 怎么定义？其他附属怎么定义？用层级含是 p 零，等级区分是 s o p 流程规。呃， s o p 流规划权重权。啥意思？权责 啊？大家可以去加一下我们的交流群啊，大家可以去交流，加一下我们交流群，有什么问题我们可以在群里面去进行一个沟通。 主 agent 是 怎么定义的？呃，这个主 agent 定义的话，它其实很简单，你像哈，呃，我给我给你看一下我这个配置，给你看一下我这个配置你就知道了。 因为在 opencloud 的 架构里面每一个都是一个 work space， 所以 说大家可以看到，你看我这边有这么多 work space 啊，它每一个都是一个独立的 work space， 我 每一个都可以称作为一个主的一个 work space。 但是呢， 从我的架构上来讲，我是让它们当做了一个专家的方式去做，所以说我把它们当，我把 wikspace 里面这个东西当做一个主控，也就是我主的一个 agent， 那 么我把其他的独立的 agent 都把它当我这个子控，也就是说它的子 agent 啊，所以说，呃，当我再去做调，这样当我再去做调度的时候呢，我每一次在这个里面加的东西，我都会在这个 agent 里面去添加一下，你比如说 你比如说像，像这个，你比如说，呃，因为我之前，呃，对，因为你看你比如说像这个，这个这个编码的，对吧？编码大师啊，他的话就是 我每这个 a g 呢，主要是做需求分析的啊，这个 a g 呢主要是做架构设计的啊，这个是高高级开发，这个是代码审审核的，对吧？然后他一次的流程基本上是这样一个流程啊，所以 这个我再去定义的时候，当我给他下发这样一个规则情况下，他会去读这个东西，读完之后的话他会去进行一个进行一个识别 啊，他他代码基本上就是这样子啊，代实现调度方式就是这个样子去进行调度的啊，而且这个调度方式是他内部去调用，不是我们人去进行控制的啊。包括你像这个课程设计也是一样的，如果说我现在有个直播课程的话，我就可以让他就给我大纲就可以了 啊，它主要是这样子的啊，这个就充当了我的主的 a 帧啊，就是一个主控调度，然后每一个子的 a 帧它也有一个东西，大家可以我给大家看一下，比如说我像我的 request 啊， eq request 就 这个子 a 帧，呃，这边呢给大家给大家说一下。呃，如果说每一个子 a 帧， 每一个子的 a， 每一个 a 帧被当做了一个子的 a 帧的情况下，那么它再去调度的时候，它是有个限制的 子 a 帧呢？是有一个限制的子 a 帧，子 a 帧限制的时候它是它只能调度什么东西呢？它只能调度它，它加载的时候它子子 a 帧呢？再去加载的时候它只能去加载它的一个 只能去加载它的一个。那个叫什么？就是一个。呃。 agent 的 md 和 twice 那 个 md 啊？它，呃它不能去调。呃。它只能去加载这两个，其他的话它就不认的。你像 south 那 个东西它是不认的。这个是它的一个，它它的一个限制啊。 对，这是它的限制， 你看还有一个，当然这个是没有，这个是没有，这个是默认的。这个没有什么东西啊？这个是默认的。所以说它里面只有一个这个东西啊，这个东西还是比较那个好。这个是这个，它会加载这个东西。 呃。其他工作空间怎么去创建出来的是吧？创建出来，呃。有。呃。那我给大家创建。创建出来其实比较简单啊，创建出来就是说，呃。 大家看这个 ppt， 哦，不用看这个 ppt 了。那算了，看这个 ppt 也行吧。 大家看到你直接通过如果说你的后台命令的情况下啊，如果你的后台命令的话，你直接通过 openclaw agents a， d， d， 然后你的名字就完事了。这这这样子就出来了一个 agent 了，对吧？当然如果说你要想创建一个独立的 agent 你 就通过通过一个语言去进行对话。 我比如说我现在来，呃我现在给大家创建一个，我看我，我看一下它拷定完了没有？拷定完了之后我给大家创建一个看一下。 呃。到了考卷开始写代码了，稍等，然后，好，他已经开始，我问他写好了吗？ 好，查看一下现在的状态，好让让他查一下，看看现在，呃。有没有完成啊？我看一下后台啊。他他他应该还没，他还没写完。他还没写完， 他还没写完。 如果说想创建的话其实也是比较简单，你比如说我就直接在这在这创建说帮我创建一个新的专家啊，就创建一个什么呢？创建一个笑话大师吧。好吧，笑话 脱口秀啊，大师啊，然后要求工作空间独立啊，要工作空间独立，对吧？你直接给他讲，这样他就可以创建了，然后性格特征，性格性格幽默 风趣，是吧？然后呃他就会给你创建了。 哎，我看一下他完了没有啊？你看看到了吗？他说收到，然后他会为我创建一个这样的一个大师， 然后的话你看他的 a 帧是什么呢？ a 帧是这样一个 a 帧 id， 然后他的工作空间是这个独立的，然后他的 a 帧的目度呢？是这个，这个就是他的 a 帧，对吧？然后这个模型的话就是让他随便自己选呗，对吧？然后他的 source 核心体式词呢？就是这个东西 啊，然后出发方式的话就通过 spa 的 方式去进行出发。好吧？然后他这边创建的话，哒哒哒哒。创建啊，但是呢他需要给我确认说， 哎呢这个可以吗？是否还有其他偏好？因为我每次给他任务的时候他需要让我先确认一下，我说可以，我说可以创建啊，不需要绑定任何绑定任何渠道啊，然后呃职场段子啊，科技吐槽 为主。好吧，就这样直接给他呃，他不会多一个容器，他会多一个目录， 因为我们因为他的目录是在这个这个上面的啊，大家可以看一下，待会他出来，他出来时候我给大家看一下有没有那个目录， 它这个目录叫什么来着？它这个目录叫 tail show agent， 对 吧？啊？ work space， tail show 啊，这是它的工作空间，叫 work space， tail show， work space tail show， 它等一下看一下有没有。 好，我们来看一下这个啊，看一下这个好了吗？呃，这个现在需求完了，需求这个也完了，然后现在在拷定当中啊，现在他拷定当中拷定的话，他可能有点慢啊，这个，这个确实有点慢 啊，大家可以想一下，因为现在拷定的话是他让他自己拷定的。然后呢？ open， 就是 open cloud， 它这次呢它也做了一个升级，也就是说你可以接你本地的 cloud code， 或者说接你的 code 叉等等啊，也都是可以接你自己的编码工具，然后也可以让它通过这样的方式去 cloud 拷定。 大家回头可以去研究一下设置模型，轮询，它，其实不是不叫轮询，它其实叫 feedback， 它其实是在模型里面，它是有一个 feedback 的 机制啊。给大家看一下，比如说 我们每我们在配置 model 的 时候，也就是配置模型的时候呢？它是有一个，呃，给大家看一下，有一个 model model， model model， 找一下 model， ok， 看，大家看到我们在配置这个 a 帧的时候，它是有一个 feedback， 看到吗？你只要把你把你的一些就是失当，我调用这个主模型失败了之后，它会调哪个模型配置，再进配置进去就可以了，知道吧？它不需要，不需要去那个啊？ 而且我们再去调度的时候，它会有一个，呃，就是每一个紫的 a 界面里面都会去有一个 primer 啊，也就是说我可以配置这个主模型是什么样子的？ 摆链，摆链你，你摆链连接不上应该是你的那个问题啊你摆链连接不上应该是你的 u i l 的 问题。因为百联的 u i l 它是百联 u i l 它是有个考勤 plan 的 u i l 的， 你可以去官网里面看一看它是有这个它是它是带考勤的啊 u i 它的 base u i l 是 带考勤的你看下你的带不带考勤啊你可以看一下你的带不带考勤。 呃它可能信号有点不太同步啊可能信号有点不太同步 呃他现在你看啊 ok 脱口秀脱口秀大师已经创建好了我们现在来去看一下他脱口秀大师有没有有没有？好啊？他叫那个 tail show 看到吗？ tail show？ ok 你 看 tail show 好 tail show 已经创建好这个就是我们刚刚创建的一个脱口秀大师，对吧？然后呃然后我来我来让他演示一下吧好吧让他演示一下 啊然后，呃他要给我讲说拷定啊拷定超时了啊，已经超过十二分钟已经运行了十二分钟还在运行 那那说明这个代码量比较大啊这个代码量比较大的话它可能会造成它的一个因为我这台是在服务器上部署的嘛，对吧？然后它的一个 cpu 啊内存啊还有它的一个网络呀它都会影响这个代码的编码速度如果我在编码过程中它会出一些那个 npm 包之类的它会都会去做哈 然后，呃我直接让他看一下啊就是我看他给我方案是什么 啊 指实线。不用啊指实线我看看啊。哎呀是不是是不是，是不是给我跑挂了我看看真的给我跑挂了。 摆列模型这个限制。限限啥意思啊？看一下。 呃。摆切换 agent 的 原则是什么？切换 agent 的 原则， 呃其呃其应该是划分的意思吧？就是就是你想让他拥有什么样的能力？呃。我举个比较。比较就是拿嗯拿编码来去举例子吧，因为我们日常在编码过程当中他肯定是有一个需求分析啊，然后有一个架构设计， 然后有一个拷钉，也就是个代码编辑啊，最终就一个测试，对吧？我们一般是分为四个角色，那么我就可以按照这四个角色呢去给他分类，这就可以了。 然后当然这个是要结合场景的，我刚刚说那种是一个拷定的一个场景，然后如果说你你那边是一个，比如说做做自媒体运营的，对吧？那么你自么做自媒体运营肯定是有一个收集大师，就是我去网上搜，每天收集一些新的信息， 然后的话收集完了之后呢去给他分析分析哪些东西能去做成一些图文呀，或者说做成视频啊等等之类的，做成快讯啊，做完了之后呢？呃再到下一个，比如说我去分发平台啊，然后再再到后面，然后去进行一个审核，对不对？看审核内容行不行，对吧？就可以了， 然后呃老是被限制。呃，百炼是有这个问题啊，我我之前我在做 qq 的 时候也是一样的，他也老是给我限制。 哦哦应该啊，应该应应应。哎，算了没关系，应该在这边讲， 然后刚刚我们在这边不是创建了一个那个叫什么来着啊？创建好了它的一个脱口秀是吧？啊？让大家说一个脱口秀吧， 看他能不能来。 嗯，我看一下，有什么问题啊？哎，看看，大家可以看到这边，就是我刚刚自己创建了一个新的新的一个脱口秀大师，对吧？然后现在呢？让他说一遍脱口秀啊，是吧？好。 然后这个编码可能，哎呀，编码，它这个编码有点慢啊，编码有点慢，编码有点慢，我们就就就就不等他了吧。然后我们就看看大家还有什么问题吧， 然后可以给不同的 agent 分 装不同的 skill， 可以 的，当然可以的。呃，刚刚我讲了，就是说我们如果是独立的 skill， 呃，独立的 agent 的 情况下，它一定是 work space 的 数据隔离啊，一定是工作空间级别的数据隔离。所以呢？ d c 日啊。所以呢，我们在每一个工作空间里面他都有一个 scale 这个目录啊。你比如说像这个，像这个 scale， 它里面就这个，它是做前端的，那么我就给他一个前端设计这个 scale， 那 么当他自己在调度的时候呢，他就会去调度这个 scale， 然后去进行执行自己的技能啊，这是可以的， 多任务并行，多任务并行，不用设置，直接告诉他就行了。你比如说你就一段话，你说你，你帮我，你帮我去干一干一件，呃，什么样的事？然后这件事是并行去执行的？先去百度上搜索一些什么样的资料， 然后呢？呃，再去，先去百度上去搜资料，然后再去小红书上去搜资料，再去那个，那再去那个日报上去搜资料，对吧？我搜完再去飞猪上搜资料，搜完之后呢？统一给我汇总。其实你给他是一个多现成的任务，那么他就会自己去创建啊，不需要去配置。 如何解决绘画卡壳？呃，再次发送才能唤醒？呃，这个其实是它里面那个 session 机制的问题啊，就是说，呃，它里面有两个东西，我给大家看一下，它里面有两个东西， 嗯，哎？在哪来着？ 嗯，它里面是有一个，大家看一下，有个 session 啊，对，还是这个 啊？还是这个啊？它主要是通过什么？它主要是通过什么去控制呢？就是，呃，一旦这个 agent 呢？创，呃，如果说它是有一个 session 的 一个配置的，如果我们它 agent 和 agent 之间通话的话，它都是通过这个绘画的方式进行进行通话的， 那么如果你想让它呃保持这个绘画的情况下，那么你就给他一个 session span 的 这种方式，但是它的使用它的前提是必须得 必须得去开启它的一个 session 绘画啊，就是它 spa 的 方式，必须是 session 的 方式，必须是独立的绘画才能去进行发送 啊。如果说是通过这种方式的话，他是有两种模式，一种模式是 run 模式，也就任务模式，就是让他的生命周期是你干完这件事之后就立马销毁了啊。他生命周期是这样子， 然后他是三十分钟去归档，默认三十分钟就默认一个小时去归档啊，如果这个归档时间是可以自己设置的。然后还有一种是绘画模式，就是塞式模式，塞式模式的话就是他可以保持这个绘画，也就是说你两个两个 a 呢，同时 同了，它的绘画周期呢？是在同一个维度，然后它可以进行互相交流啊。但是这个 session 的 方式呢？目前来讲，因为 openclaw 目前来讲只有 discord 的 这个渠道才能去对接这个 session 啊，然后其他的话它现在不行。我看到它官网里面它好像没有其他渠道支持不了 啊，之前是支持的，现在它新版本支持不了了，我不知道为啥它现在好像支持不了。对，然后飞书有。哎，飞书几我看一下啊， 你刚刚在运行 call 定的时候同时运行 a 呢，这也是默认的？不是哦，这是你是这样子的，我的 call 定呢， 大家可以看到，因为我刚刚运行拷定是在这里运行的，看到吗？我是在飞书这个渠道里面去给他运行的拷定，对吧？那么他就会有一个后台任务，他在执行。这个是我的外部页面啊，也就是前端，我前端的话我在这边可以去干。我我我可以去干其他事的 啊，他并不是一个，他是一个异步的状态，他不是同步的状态，他是一个异步的状态，看到吗？我这边我这边可以去干其他事的啊。 呃，一个龙虾他可以配多个几个器。他，你你这个取决于后台了，你这个飞出后台你有多少，你有多少，你就可以配置多少。就是 多账号吗？就是多账，其实就是多账号的意思啊，就多账号的意思，因为这个是插件支持的，插件本身要支持这件事才行，如果不支持的话就不行。你因为你看我们平常对的那个飞书是比较多的，对吧？那么 我大概有五六个嘛，你看这飞出插件它不是有个 accounts 嘛。啊？多多个吧，如果你这是第一个默认的，然后下面是 rs， 对 吧？啊？这个就是需求分析的啊，这边是加固设计的，这边是代码编写的啊，这边是代码审核的啊，对吧？ 就是这个东西取决于你自己的业务，你想配置多少？配置多少啊？ 对对对，是的，那个非洲官网它也有插件啊，因为，呃 opencloud 它默认它自己有一个插件，然后官网也有一个插件。呃，就是两个插件呢，都可以去用啊。但是，呃非洲官网那个插件它还只是一个流势啊，我我觉得体验上来讲相比它来讲要好一点 啊，但是现在插件嘛就是比较多嘛，大家可以去选择去使用就行了啊？它这啊啊，终于好了啊，终于好了哈，它这个编码时间比较比较比较久啊，它这个是一个 react 的 啊， react 的， 然后编，编码完了啊， 编码完他啊，他注意，编码完了，注意，编码完了。那他是在这个突突 mvp 里面啊，我们可以去看一下。看在哪里啊？拷定里面，拷定拷定里面，拷定 拷定 a 镜头，然后有个突突 mvp 啊， mpv 啊，这个里面呐， 这个里面的代码啊，这个里面的代码，你看他连代码什么的安装部署方式啊，到时候都给你写好了啊，到时候你直接打包打包部署上线就就可以了，比较简单啊。