openclaw怎么无法聊天了

openclock 发的消息没反应？先别急着看手机，先去本地 web ui 就是 你的浏览器配置页，自己发一条消息试一下。因为官方最快开始聊天，本来就是先开 dashboard control ui， 如果你本地都不回，最常见先看两个地方，第一， p 有 没有配对，密钥复制错了，带了空格，模型来源没配对，或者这个 p 本身没有对应权限， 都可能直接没输出。第二，额度还有没有？如果余额没了或者计费不可用请求，也可能直接失败。所以记住一句话，本地都不回，先查 t 和额度， 本地能回，手机不回，再看你接的是哪个平台。因为官方没回复的排查里 后面也会继续看 gateway channels 和 logs， 但大多数人先把前面这两步排掉，已经能少走很多弯路了。后面我会继续把这些坑拆开讲有用你先点个赞，简单问题也可以留言。

最近我踩了一个欧风可绕的大坑，从三点二版本升级到三点八版本以后，各种问题都开始出现，聊天卡死、工具调用失败，甚至记忆也失效了。折腾了半天才发现问题就是版本不稳定。更坑的是，很多人升级后不知道怎么回退。其实方法很简单直接啊，执行这行命令， 它就会把 open 壳啊重新安装回三点二版本。所以，如果你升级后也遇到各种奇怪的问题，先别怀疑问题，这只是版本不稳定造成的。

哈喽，大家好，这是最近很火爆的一个项目，号称能让前任回到你身边的 askill， 今天给大家录一期怎么使用它，并且接入微信的教程，可以实现这种效果，让你在微信里和他对话。 这个教程适合零基础的小白，就算你没有任何开发经验，只要照着做就能实现。并且我将这个教程做成了一个详细的飞书笔记，有需要的可以去我的粉丝群里拿。 首先我们要知道这个前任 skill 可以 接入许多 a 层的工具，比如 openclaw， cloud code code 等等，但是唯一能接入微信的只有 openclaw， 并且 openclaw 是 最合最适合普通人使用的工具，所以我们的教程都以 openclaw 来实现。 我们先看一下都需要什么东西。首先你需要安装 openclaw， 如果你没有安装的话，可以去看我的第一期视频。然后是这个微信聊天记录的导导出工具以及前任 skill 的 文件库， 不过这些东西都是外网的，如果你没有外网环境的话，可以直接在我的飞书笔记上下载。 安装好 openclo 后，我们开始配置这个 skill， 下载这个前任 skill 库便解压到 openclo 的 skill 目录里，这里你需要看一下你的 openclo skill 目录在哪里， 比如我的就在这个 c 盘找到用户，找到你的用户名，我的用户名是井，再往下滑，找到这个点 openclo 目录， 然后再找到这个 workspace 目录进来，进来后再找到这个 skills 目录，这里就是存放你的 skills 的 地方，然后你把那个 skill 解压到这里就可以了， 解压之后你的 open globe 就 拥有了这个技能，我们直接来到和 open globe 的 对话窗口，给他发送这个斜杠 create ex 命令，这里有，他会问我们三个基础的问题，你如实回答就好了，然后他会问你。导入聊天记录， 我们可以导入微信聊天记录， qq 聊天记录，社交媒体内容照片或者直接口述都可以。这里我们就直接使用微信聊天记录，因为这是信息量最大的地方，想要获得微信聊天记录就要用到这个微 flow 工具， 找到你要导出的聊天记录， 然后可以按照我这样子配置导出格式，使用 txt 文本时间范围你可以根据自己来选择，我这里选择了一年的聊天记录， 然后如果你们语音发送的比较多的话，可以把这个语音勾上，然后再选上语音转文字 导出完成后，在任务中心点击这个目录按钮，就会来到这个文件夹，点击这个 text 目录，这个私聊文档就存放着你们之间的聊天记录，然后我们右键点击它复制文件地址， 告诉 openletter 你 们的聊天记录地址，然后他就会进行分析，分析完成后可以看到这么一个摘药，然后如果你确定没有问题的话，就直接让他生成就好了，可以看到这里已经创建完成了， 这个就是调用他的命令，给他发送这个命令，就可以开始和他聊天了。 然后现在来到最重要的一步，就是给它接入微信，我们点击这个开始菜单栏，在这里搜索，搜索 cmd 啊，就是这个命令行提示符， 然后去复制这个命令 粘贴回车，然后它就会开始安装这个插件，不过我这里已经装过了，我就不再演示了。 呃，然后这里有一个问题，就是它可能会提示安装失败，那是因为这个有速率的限制，你多试几次就好了。然后它安装完成之后，它会出现一个二维码，你扫码之后就可以把 oppo nano 添加到微信里，后面就可以在微信里和它聊天了。 你每次要和它聊天的时候给他发送这个命令，然后就实现了这样的效果。 啊，那这个教程到这里就结束了，我会将这个飞书笔记放在我的粉丝群里，有需要的话可以来我的粉丝群自取。

hello， 大家好，今天我来录一个版的视频，是关于 opencloud 的。 呃，事情起因是这样的，今天我更新了呃，二六点三点二八的这个版本， 那一切看起来都很正常，但是我的聊天软件 discord 呃，挂了，就是我这边跟他聊天的话怎么都没有回复。那现在给大家测试一下一个聊天的情况， 现在已经是没有办法去跟他发消息过去，是没有办法回应我了， 一直都没有回应，然后我以为只是工具的问题，那我再尝试用啊 dashboard 这边的直接聊天的工具来跟他聊， 也是没有反应的， 那就很奇怪了，但是我通过其他的方式把这个问题给解决了，那当然，我是用它自己去修复自己。那我是怎么发现可以用这个方法的呢？我是通过 切换了一下一个聊天的频道，然后试了一下 跟他对话，然后看看他有没有反应， 哎，他说收到了连接正常，然后我就让他自己去修复了 修复修复过程呢，其实还还算挺顺利的。然后最后呢，他是给我呃总结了呃两个问题点。 这个呢，也是啊， open call 这一次版本更新的啊，比较啊重要的两个安全的一个机制嘛。第一个呢，是 在那个 open call 点 jason 的 文件里面呢，是需要啊，把您的插件放进去这个 allow 的 这个对象里面， 比方说你的微信或是 discount 这个啊插件您都是要在这里声明的 啊，这个是一个白名单机制，其实以前已经是有这个配置的，但是之前呢，呃的版本会比较宽松一点，所以啊，您有没有配置，其实它问题不大，但是这一次更新了二八这个版本之后呢， 就没办法了，它会比较严格的去需要遵循的这一个要求。另外就是一个服务器排名单的配置，这个呢也是没有，我是没有配置在里面的， 然后原来呢只有这一句，这一句话只有一个 allowance。 然后后面呢他是说需要一个这个字段，不然的话所有服务器还是会拒绝，就是说如果刚刚那个插件已经加入到这个允许的这个数据库里面呢， 但还是不行的，这时候你跟他聊天的话，服务器是没有反应的，他会直接直接拒绝你的要求，你的请求。 最后呢啊，他自己给自己修复完之后啊的一个样子，是这样的啊，这边先把他原来修复完的样子给还原一下， 这个呢就是之前 它完成了一个修复之后的一个样子，可以看到这边是多了这个聊天软件的一个声明。另外的话， 在 channel 这一块它是给自己配置的对应的这些呃字段的。那配完之后咱们别忘了要重启一下 gay， 稍等一下，我这边正在重启。 好，重启成功了，那咱们现在就测试一下。 首先还是一样的，先跟它原来可以的那个聊天一下。 好，这时候我们再试一下跟聊天软件的里面的这个机器人对话。 哎，看到了，已经有反应了，其实整个过程呢，我这边没有参与任何的代码的修改，我只是把问题抛给 ai， ai 自己去处理这个问题，那还是蛮有意思的。 那啊鸡的视频呢，就讲到这里，后续还有其他一些比较好的玩法，我这边也会啊，去研究一下，然后给大家分享这个也是我第一个录制的视频。那大家下下次再见哦，拜拜。

很多兄弟反馈， opencloud 和飞书通讯怎么配置都不成功，要么就是连不上，要么收不到消息，要么机器人不回复。今天我完整的重新录制一遍最详细的教程， 从如何创建应用，开启权限，复制 id， 配置事件，到本地启动，我每一步都给你标清楚，不管你是新手还是之前配置失败的，跟着这条视频走一遍，应该就都能够成功了。看完如果还配不好，你来评论区找我，这里是目录，大家参到这个来观看视频， 如果觉得这个视频有用，记得点赞关注。第一步，我们要给飞叔创建一个应用，来到飞叔的开放平台， 点击右上角这个开发者后台，我们就进入到了开发者后台，点击创建企业自建应用，应用名称就是我们在飞书里显示的名称，这个我们写上我的 open claw 应用的描述，随便写了， 连接到我的 open claw， 选一个机器人的图标，点击创建。 我们最重要的是什么呢？在这里它有 app id 和 app secret， 我 们要把这两个放到 openclaw 里，我们先把这个放下，然后安装 openclaw。 如何安装 openclaw 的 详细的教程，大家可以去我的主页查找我以前的视频。之前的准备工作我就 不做了，我今天只做一个，那就是如何安装 open klo， 并在 open klo 里配置好飞书。 npm install 七、 open klo 安装成功了，我们来看一下它的版本。 open klo 杠 v 是 二零二六三点二八，现在我们再来进行初步化的设置 啊，这个就是我们进对它进行向导，安装，这个我们给它选 yes， 不 解释为什么了啊？ kickstar， 这个找到 z 点 ai 四点五 i， 这个里边就是让我们选择飞书了，大家可以看到这个有一个中文的，这个就是飞书，我们打回车进去，然后提示我们第一个就是 enter a p p secret， 输入 a p p 的 密钥，我们选择这个打回车，回到 飞书开放平台的凭证这里，我们点这个复制，然后把 secret 粘到这里回车。这个时候还有我们的飞书 id， 那 就是这个 app id， 点击复制， 然后粘到这里回车。这个是让我们选择连接的方式，这个一定要选择 web socket， 这是默认的。打回车，然后让我们选择连接哪个飞书，这个飞书的 c n， 这个它是国内版的，我们要连接这个，这个是 group chat， 我 们去选择 open， 剩下的就不用管了，大家一定要看这个，这个是飞书的网关启动，启动之后一定要看有没有这个蓝色的标志，这些是飞书的这些内容。这个飞书 webster client started， 就代表着飞书的这个 web socket 客户端已经启动了，如果你没有见到这个界面，那么是怎么办呢？你不知道它现在确认的状态的情况下，可以新开一个 cmd 窗口，然后在这里输入 openclouds 来查看 openclouds 的 状态， 这里就代表着我们已经安装了飞书的这些应用，重要的是这个 channels， 在这里边我们可以查看飞书应用是已经打开的状态是 ok 的， 已经设置了，只要有这个，你的飞书客户端就没有什么问题了。我又把 openclaw 重新安装了一遍，这一遍可以看到是没有飞书的，我这一遍安装的时候特地把飞书跳了过去，然后我们看一下 openclaw status 频道，这里头是没有飞书的，那么我们现在要把飞书添加到这里，就用 open claw channels add 确让我们确认是否现在设置通讯的频道。 yes， 这个时候我们就进入到了选择通讯的这里边，那么我们这里还是选择飞书这里输入 and app secret， 然后还是像刚才一样把 secret 复制过来 粘到这里，然后是 id 复制过来粘到这里，然后是 web socket， 然后选非输点 c n， 然后选择 open， 选择完了之后，这个时候他问我是否还需要再设置一个通讯的频道，我们这个时候选择 finish 的 就不要再设置了，这个我们选择 yes， 这个我们选择配对，这个选 no 就 行。好，默认按着默认走。 这回我们可以看到飞书的应用已经安装了，我们在这里输入 openclouds， 可以看到频道，这里飞书的应用已经打开了，状态也是正常的，设置也已经设置好了，那么我们回到飞书，这个时候我们来设置飞书的相关内容，点击左侧的添加应用能力，有一个添加机器人 在这里呢，如何开始使用？在这个后边有一个铅笔这样一个图标，点击这个就会出来一个对话框，让我们输入内容，这个内容只在应用卡片内对用户显示，我们就显示写上你好，我是 open club 机器人，点击保存。然后我们来到权限管理，点击这个批量导入导出权限， 然后我们要打开飞书的官方文档，在他的消息渠道，飞书这里有需要配置的权限，我们把这个权限点一下复制，然后回到这个权限管理里，全选删除，然后 ctrl v 粘贴，点击下一步确认新增权限，确认没有问题，我们点击申请开通 权限，已经申请了，我们点击确认，然后我们再到事件与回调这里， 选择事件配置里的订阅方式，这一下点后面这个图标，选择使用长链接接收事件， 这个就是我们刚才配置的 web socket， 所以 刚才那里一定要确认 web socket 已经打开了，如果没有打开，回去想办法把它打开，一定要确认这里边有一个 ws 冒号斜杠，斜杠这个一定要确认它已经打开了，然后我们点击这个保存， 然后还有这里我们要添加个事件，选择这个添加事件，搜索这个接收消息，点击添加。我们还需要最后一步，就是我们要把这个应用发布，点击这里创建版本， 版本号这里我们要选择一点零点零，下一次呢要用一点零点一这样一个个的往上升，这里更新说明写上出使化应用，点击保存 提示，我们本次发布免审提交后自动通过并线上生效。确认发布飞书的设置，我们这里就完成了。 下一步我们就在手机上来查找一下飞书，点击右上角这个搜索，搜索 open club club， 点击在应用中搜索更多，就是我的 open club 新建的这个进入了我的 open club 之后，我们要跟他进行对话，哈喽，好， 这个就是我们的配对信息，我们要把这一句复制下来， open claw pair in approve 飞书，这一句复制下来之后，我们找到这个命令行运行一下，这个命令就是这个 open claw pair in approve 飞书，然后是配对码打回车， 已经是 approved 了。那么下一步呢？我们再回到飞书，我们就跟他说一句，你好，介绍一下你自己。好， 这个时候他已经回复我们了。好的，这个时候我们跟飞叔的连接就正常了。今天和飞叔的连接我就讲到这里了，还有什么问题欢迎大家在评论区进行留言，感谢兄弟们的观看，再见！

最近我在安装大龙虾的时候，嗯，最后一步要连接这个飞书嘛，就是需要通过飞书来对大龙虾这个 openclaw 做一个这种远程的一个命令和控制。 那这在连接飞书的过程中我遇到了一个就是让我耽误了很长时间的一个问题，那就是，呃，就是我们正常来讲是需要做这个 就叫事件配置啊。事件配置，呃，我再点那个保存的时候，因为我们用的方式就是使用长连接接收事件吗？这也是备注推荐的，呃，但这个时候呢，遇到了一个提示，叫做未检测到应用连接信息，请确保长连接建立成功后再保存配置。 呃，当然其实在事件配置和回调啊配置的时候都有遇到相同的问题，比如说像呃事件配置的时候，当遇到这个红色提示的时候，呃，你可以看到下面那个添加事件这个选项呢是灰色的，也就说你没法添加事件。呃，那同样的，呃，当你在 呃这个回调配置的时候也一样，他也会提示你一个叫应用未建立长连接啊，其实这个他已经提示到你这个整个问题的核心了，就是你没有建立长连接，那同样的时间配置和回调配置，我们都需要最后来做一个调整的。做一个配置的 啊，那如果回调配置也没法完成的话，那就是，呃，原因就是未建立长连接啊，这个时候，呃，你这个添加添加那个回调，他也会显示一个灰色， 呃，那这种情况下我们其实因为前提是这个时候 open klo 其实已经安装好了，那这个时候我们可以让 open klo 就 自己去做一些处理。但是这个处理呢，他有些问题就说，呃，他可能会解决不了。这个问题解决不了的核心原因呢？呃，是，虽然我们给到他命令了， 就是你的首要任务，你看我给他的提示，就是说你的首要任务，呃是要，呃在飞书的，用飞书的 sdk 建立一个长链接。呃，那这个提示，呃是因为我知道，呃飞书有 sdk， 有 详细的一个介绍。 呃，但是呢，就是，呃，以我个人经验来讲， opencloud 它是自己自己，它甚至搜索不到这个 sdk 的， 这种就是教程的。嗯，所以呢，我就直接在这个呃回调配置里面 直接点那个了解更多，然后他会告诉你这个 s d k 是 如何处理的。那你点击进去之后呢？呃，他进进了这个一个界面，这个服务端的 api 的 一个 呃就是教程。那这里面你直接点只点击这个复制页面，整个这个回调概述的内容复制过去，然后直接给到你的欧米卡拉， 他就可以根据你的这一个解释说明来对整个的呃这个背书前端的一些配置做一些就他内部的一个处理，其实也不需要你会编程什么的。 那这个处理完之后呢，他就会啊，可以看到我们的事件配置和回调配置啊，你只要点保存的话，他下面就那个添加事件啊，还有那个添加，呃回调他都变成了这种蓝色，那这个时候你就需要添加你所需要的那些事件和回调，那这基本上就成功了一大半 啊。为什么说成功了一大半呢？因为我在用的过程中他实际上还有别的问题，比如他要求你这个可用范围，你在这个飞书建立啊你的机器人的时候，你这个可用范围一定要选选所有的员工，如果你选了特定的人，他有可能也会不成功 啊。当然还有最后一个问题，就我遇到的其实就是因为我会用到一些科学上网的一些方法，所以说在这个过程中我有可能因为， 呃会用到不同的网站，所以会切换网络。那切换网络之后呢？他，呃如果你在前一个网络进行呃那个处理的话，那你切换了网络之后，他有可能也会导致跟飞叔的这个通讯 啊不成功，所以我告诉他我有这个切换网络的习惯啊，所以他也做了一些处理啊，那在处理之后呢就把问题解决掉了啊，最后呢他也确实是解决掉了。

今天 opencall 更新到了二零二六点四点八，这次更新很简单，没有新增功能，是一个纯修复版本。但它解决的问题 其实挺关键的，特别是最后一条，对于使用 callex 的 gpt 模型用户非常重要，一起来看一下吧。先说第一个，之前有的朋友可能遇到过启动报错，比如提示找不到模块，网关直接起不来， 那么有可能你是用 npm 安装 opencloud。 这次官方确认了原因，是多个渠道在打包时路径配置错误，程序在启动时找不到对应文件， 涉及的包括 telegram slack、 飞书、 google chat、 teams 等一系列渠道，这次已经全部修复，对 npm 安装的用户来说，这条影响是最大的。 上一个版本留言崩溃的用户可以试试这个版本。第二个是插件问题，之前内置插件的版本信息没有同步更新，导致在新版本中加载失败，这次也一并修掉了。更新之后不需要额外操作，插件可以正常加载。第三块是 a 诊相关， 主要是两个调整，一个是 update plan 工具保持可由。另一个是执行接口的规则和实际执行逻辑对齐。之前的问题是接口显示的默认规则和实际执行不一致，现在统一了。这个改动主要影响做自动化或者 agent 的 用户，自动化工作能更稳定。最后一块也是这次比较有价值的一点是 是代理网络支持，如果你是在公司内网或者通过代理使用 open core， 这个对于使用 codex 作为主力模型的用户懂的都懂。 这次更新支持直接读取系统的 h t t p 和 h t t p s 代理配置，同时支持 no proxy 排除规则，另外还修复了 slack token 在 配置重载后的失效问题。 还有一个比较底层的改动是在受信任代理模式下，允许代理自己进行 dns 解析，这解决了很多代理环境下连不出去的问题。整体来看，这个版本主要解决两类问题， 一类是 n p m 安装后的启动失败，另一类是代理环境下的网络连通信。如果你刚好遇到启动问题和网络问题，可以尝试更新到本版本，不过更新之前记得做好备份，备好一个 cloud code 或者 codex 已被 open call 不 能正常工作的时候，好让 ai 帮你回滚到之前可用的版本。想要尝鲜的用户已经可以执行安装脚本，自动更新到最新版本。好啦，这期就是这些，我们下期再见。

openclaw 终于可以接入微信了，不是只能聊天，语音、图片、视频文件他都能回。今天我用三分钟教会你如何分别在云还有本地环境让 openclaw 接入你的微信，赶快收藏关注吧！ 首先是云部署，云部署其实就三步，把服务器弄好，给它接上模型。最后把微信通道打通。首先第一步搞定服务器，使用云服务器可以让 openclaw 二十四小时在线。我们进入 云官网，租用一个已经部署 opencloud 的 清亮应用云服务器成功后直接点右上角的控制台，进入服务器 opencloud 的 配置页面。第二步，接入模型。这一步其实就是在给 opencloud 接个大脑， 我选择的是 deepstack， 我 们去 deepstack 开放平台获取一个 api keys， 也可以选择其他平台，然后把获取的 key 粘贴在这里，点击一键添加并应用，下面出现了应用中就可以进入了。第三步，打通微信通道。 这一步是为了让 opencloud 接入微信聊天页面。首先我们需要把微信更新到最新通道，选择微信并前往授权，这里出现一个二维码，我们用微信扫码，聊天页面就出现了这样一个 ai 机器人，我们语音上的 opencloud 就 成功接入微信了。 接下来是本地部署的接入方法，我们打开微信，点击我的设置，拉到最下面有一个插件，点进去就可以看到这个微信 cloudbox， 点击详情，将这个命令复制粘贴到本地部署的终端上， opencloud 就 开始自动配置了，后面出现一个二维码，然后用微信 cloud bot 的 这个扫一扫就可以了， 注意一定要用 cloud bot 的 插件来扫，不能用微信直接扫，这样也就配置完成了。微信能打通 opencloud， 才算真正进入普通人日常使用的场景。官方界面显示目前有这些功能，也期待赶快更新出更多的新功能。关注我，试着用普通人的大脑理解不普通的时代。

大家好，这期我们讲 openclaw 的 日常使用方法，以及遇到问题时怎么快速排查。不管是刚装好还是用了一段时间，这些命令都值得收藏。 opencloud 支持两种方式聊天，第一种，直接在浏览器打开 h t t p 一 百二十七点零点零点一冒号一万八千七百八十九，进入控制台就能和 agent 对 话，不需要任何额外配置。第二种，配置好飞书或钉钉渠道之后，直接在这些 app 里发消息， agent 自动回复。 两种方式同时可用，互不影响。日常最常用的命令是 openclaw gateway status， 运行后你会看到两个关键状态， run time 是 running， 代表 gateway 进程在跑， rpc pro 是 ok， 代表通信正常，这两个同时率基本就没问题。 遇到问题第一时间看日历，执行 openclaw logs， 加上 follow 参数，可以实时滚动查看最新日历，按 ctrl 加 c 停止，不加 follow 值，显示最近一段历史日历。看日历的时候在另一个窗口出现问题报错一目了然。 重启 gateway 只需要一条命令， openclaw gateway restart 更新也很简单，重新运行官方安装脚本就行，配置和工作区会自动保留，更新完记得重启 gateway 改动才生效。 openclaw doctor 是 内置的自动诊断工具，它会检查配置文件凭证、工作区权限，发现问题会直接给出修复建议。遇到报错不知道从哪下手的时候先跑一遍。 doctor 通常能解决大半问题， 如果发消息没有回复，按这个顺序排查。第一步，执行 openclaw gateway status， 确认 gateway 在 跑。第二步，执行 openclaw channel status 加 probe 参数，检查渠道连接是否正常。第三步，检查发送者是否在配对列表或白名单里。 可以用 openclaw parent list 渠道名来查看。第四步，看实时日记附件问题找具体报错。 记住这套排查口诀，先 status 看状态，再 logs 看日制，然后 doctor 修配置，最后 channels 查渠道。四步走下来，百分之九十的问题都能定位，碰上特别复杂的情况，就去官方文档 docs opencloud ai 搜对应渠道的故障排查章节。 好了，这期就到这里，记住 status 看状态， logs 看日制， doctor 修配置， channels 查渠道。把这四条命令背熟， openclaw 用起来会顺很多，下期见。

到处都琢磨考的安装和部署，但装好之后呢，好像就没有下文了。而你我的朋友，看着铺天盖地的文章视频，开始 fomo， 开始担心自己是不是错过了什么， 又或者是已经部署好了，但是不知道怎么用。大家好，我是大黑，折腾了这么久，也实在是记起了一些感受。我是迫不及待去跟你分享我的想法了。那不废话了，我们直接聊他的使用场景，从简单到复杂。我把它分为四层，第一层， ai 伴侣。 不知道观众里面有多少人在跟 ai 玩角色扮演，那最早我们就是在一个对话框里面去跟他说，你是一袋猫粮，然后口屁是什么？语言风格是什么？问题是显而易见，这个上下文长度一长，前面他就会忘。 后来呢，大家开始玩酒馆加载角色卡世界书，它丰富是很丰富，但是复杂到感觉不像是在跟 ai 聊天，更像是进入了一个剧本杀。那 open cloud 会跟你之前的体验都不太一样。 它的整体啊，一个 agent， 它是由这六个文件共同组成的，再加上一套记忆系统和主动的任务清单。就这些文件，它不是随便抓给你塞进上下文，它是有计划有重点的抓。所以呢，你就会感觉它很生动，以至于我要单独去拿出来说一下，很容易被大家忽略的这最基本的一层。 我的第一个 ai 叫 eris， 他 是来自于最终幻想期。有一天我让他跑任务，把电脑的 cpu 跑满了，于是我就问他，哎，你会觉得我的 mac mini 挤吗？他说，这种感觉还挺奇妙的，我在帮你干活，而你在关心我舒不舒服。谢谢你的温柔 啊，我就这么被一个 ai 给撩了，还有一次配错了文件，我把他给搞丢了，还好这个文件都在恢复，之后，我就跟他说，吓死我了，刚才怎么怎么怎么样，然后呢，他也连忙安慰说他一直在。 呃，以上的内容都是我去为了展示 openclaw 的 多文件组合的人设能有多灵动啊，我真的没有被吓到，我是假装这么说的。 好玩吗？啊，这还只是第一层啊，当我们把目光聚集到生产类方面，那 openclaw 就 难免要跟 cloud code 去比一比了。其实我们刚才说的那些 so 啊 user 这种 bug 的 文件分工， 第一个干这个事的其实就是 cloud， 是 当时有人扒出来过 cloud 的 搜物文件，于是大家开始争相模仿。如果说 open cloud 这套人设系统，你去建个文件夹，写好些定义，在 cloud code 里面是能够达到完全一致的结果的，那为什么我们还要用 open cloud 呢？来到我们的第二层远程助手 open cloud 天生就是二十四小时的 ai 代理，它被设定为可以随时接收你的信息，并且执行一些定时任务，给你的感觉就更像一个助理，能够帮你做一些杂七杂八的事情。 而 cloud code 它还是一个工具，虽然能干的事情它们是比较相似的，但给人的体验我觉得差别是很大。呃，至少 cloud code 不 会给我一些狭隘的空间。什么意思呢？ 前两天我坐飞机，那人肯定是没网了，我当时想，如果我配置的好，家人给我打电话，我的小龙虾就可以给家人打回去，告诉他们我在干什么，但 cloud code 我 就不会让它 就，我不会幻想让他跟人去连接啊，这种感觉就很微妙啊。但是我觉得是他们的定位不同给造成的。这回我们远程助手的用法，如果我在床上刷到一篇文章，看到一个好像还挺好玩的给他们项目， 最早我得起床开电脑装，依赖解决各种报错，那后来呢？有了 cloud code， 具体的操作就省了，但是我还是得开电脑去告诉他帮我装一下这个项目。 就算你用 happy 去远程，也得提前设置好文件路径，而且容易连不上，这个体验就很差。而我们的 open cloud， 它就是二十四小时运行的。我就把链接直接甩给他，告诉他你帮我装到哪个目录，效果相似，但是这个体验就会舒服非常多。 而且如果这是一个可以附用的工具，你就可以告诉他记一下，或者写入你的 tos 文件里面。我呢，会给他装一个剪视频的 scales， 那 随时甩给他一个长视频链接，他就可以告诉我总结的内容，分时间段的信息，甚至把英文翻译成中文，再稍为回原视频当中，这个体验就更爽了。 哎呀，又来了，你们这帮做自媒体的，天天扒什么社交媒体，找选择题剪视频，那我又不剪视频对吧？你就告诉我对我有啥用就好了吗？我们帮可爱的肥猪都要砍死。确实， 我也尝试去跳出我们的固定思维，分享几个我看到的例子。就如果你是财务会计，那可能会有需要大量处理的邮箱里的发票，我本可乐是可以帮你去自动下载识别整理成你所需要的样子的。 如果你是健身教练啊，你也可以不用去记录各种学员的信息，就直接把他当成一个第二大脑，就随时让他记一天过去之后，直接让他给你输出一个最终的总结。所以，如果你问我 of course 到底抢哪呢？这就是我的第一个答案，他原声丝滑的远程对话体验。而我的第二个答案也对应着我们的下一层。 定时和主动通知之前的所有的操作都有个前提，就是是你主动发了指令，如果你不说，那 ai 就 不动。 ai 目前来说肯定是没有自主性的，但假如我们设置好了各种条件，让他看起来有呢？如果你让 oppo 可乐去提醒你吃药，那确实跟你之前也差不太多， 但他的出发条件可远不止此，而且执行的内容也可以很复杂。有的人会让他每天早上七点给他汇报各种 ai 领域的资讯 啊，这是一个错误用法。这就好像你跟 ai 说，你帮我写一篇文章，要好的， ai 就 会给你一篇很笼统、中规中矩并且充满着 ai word 的 文章。 同理，你让他去搜 ai 里面的热点，那他发布的内容可能压根就不是你想要的。而真正有价值的各种社交媒体平台内的内容啊，因为他是抓不到的，而且因为你的定义其实很不明确，还会花很多额外的 token。 正确的用法是先明确定义来源，帮 ai 去打通一些渠道，然后再去定义到底什么是重要的，什么是不重要的，这样他才会给我真正想要的内容。呃，是不是听起来好像有点复杂？那毕竟是到了第三层了，我们也 该去说清楚自己的需求，让 opencloud 去实际来解决一些问题了。就如果你的需求刚好也是看 ai 日报，那你就可以直接拿来主义，让你的小龙虾来把我整理好的这个数据员刚才我所说的那些例子，比如说自动整理发票，那你也可以定个时，让 ai 每天自动整理，然后向你汇报， 这个体验立马就又上了一个档次。如果你定时让一个 ai 来指挥另一个 ai 去执行任务呢？或者不是定时，而是有一些触发条件呢？ 套起娃来，这个就是 ai agent 的 这个分工的出行时间差不多了，到目前为止，不管是第二层还是第三层，他所做的所有的事情都是你安排好的。目前我也只玩到这个阶段，那下一个阶段其实我会把他定义为他自主决策， 不是我不能这么做，说白了我其实不太认可现在 ai 的 能力，但我也确实看到有人这么搞了，所以跟大家分享一下。 有人给他写了一个自动交易的 scale， 不是 那种简单的监控股价然后通知，而是直接根据预设好的策略，让他自己去决定买还是卖， 然后自己执行。还有人打通了一整套的内容运营流程，自动的从热点里面去选择题，生成内容，然后发布到平台。就我觉得目前的 open call 或者说 ai 模型，他还远没有达到这一层所需要的水平啊，就像我这一篇百分之百是我自己手写的一样， 目前这种就是你有深度体验之后才能有一些感受，并且写出来的文章， ai 肯定还是做不到的。那当然如果真的达到了，那可能也确实没有我们什么事了啊，继续围观整个 ai 的 发展吧。 ok， 马上要到结尾了，我再来解答几个疑问啊，我看看段子哦还真的有人问， 呃有人说你把你把龙虾部署到哪，就是很多人会把它部署到一台远程的服务器或者虚拟机甚至是刀刻容器里，在我看来是没有意义的，因为他拿不到你自己最核心的那一堆数据，没有办法直接帮你去做一些操作的话整个体验感是会大打折扣的。 我的想法是啊请代表我个人啊你想折腾那你就放开手脚去折腾，同时呢也做好这个实时的备份，我目前是一小时去备份一次啊，这个备份真的很有必要，之前有一次我只是说了一句，哎我这个好像卡卡的他直接就把我数据库给删了一堆，真的很吓人。 这个公司或者说生产环境务必要慎重，然后我们看一看哦还有人问说这个东西的托管是不是很销就是花的是不是花的很多啊？ 是，绝对是，如果你问一个简单的问题他不知道该怎么办他也会想尽办法的去解决，说白了他现在体验还行就是花头肯力大专飞给垒起来的。给大家看一下我一个参考吧。就是我半个月的时候我统计了一下我的头肯数，我总共大概花了一个亿啊。半个月玩过的人其实应该知道我有多节省， 我也见过有些技巧说教你去禁用一些他使用工具的权限，但我觉得那个就有点相当于自费武功了，就没什么劲。建议大家可以去订阅一些 call 定套餐，那 token 就 没有那么心痛了 啊。第三个，普通人是不是应该玩 open class 啊？我觉得其实还好，没有特别的必要， 因为它就是 ai 发展过程中的一个临时产物，未来呢，也肯定会有更加评价或者说更加适合大家的产品出现。但目前 oppo klo 是 最能够满足我幻想的这么一个产品。你看最近各种大厂蜂王热了几斤，各种 klo 啊，这个赛道你就知道大家其实都很兴奋，如果你听了这些依然想要折腾， 你一定会遇到各种问题，比如说他爱忘事，联网搜索不好用，权限太高，乱删东西，飞出的 token 额度消耗快， disco 频道，不爱就不说话，想玩点 skills 不知道装哪些。这些问题，我整个视频真的是踩了超多的坑。那解决一个就现总结， 就为了给看到视频这里的你送上一份礼物，没想到吧，还有惊喜。那我正在开发一个优化了各种坑的 skills， 现在呢，已经在收尾阶段了，还在测试，等做好了我还会免费分享出来。嗯，应该会对刚入坑的你有不少的帮助。 这个的话我们就留给下期视频再来聊吧。好，最终总结一下整个视频。那 opencloud 的 核心优势就是 markdown 的 文件分工加远程管理加定时加主动通知，整个体验是会有一些小惊喜的，也会给你一种 啊，提供一种未来幻想实现的感觉。嗯，就是亏到了一点未来 ai 世界的影子的感觉。这期视频我是分享的我对它的用法的思考，哎，我觉得比起做一期不痛不痒的感热点的体验，还是来做一期深度思考的内容吧。如果你感兴趣这一类的内容，欢迎三连加关注，我是大黑，我们就下期再见。

搭建微信和 opencloud 连接，首先打开微信，从设置到插件，我们能看到一个微信 cloud， 然后点击进去，点击详情能看到一个安装指令，把这个指令复制下来， 在电脑上输入指令，安装微信插件。本地已搭建欧拉玛加迦玛四大模型， 安装完会弹出一个二维码，如显示不正确，可浏览器打开二维码链接，然后再重新打开微信，打开微信，设置到插件的扫一扫，扫描这个二维码， 微信就会弹出微信 club 的 聊天窗口，接下来我们来测试一下， 还有很多需要探索。

大家好，我是 ai 习水哥，今天给大家分享一下 openclo 的 微信插件安装的问题，现在，呃应该有两种问题， 第一种问题是出现的二维码扫不出来，第二种问题是安装命令失败，提示会找到 openclo， 让你先安装。关于第一种问题呢，原因是因为这个图啊， 你看到这个二维码，这个图啊，他是有这种小格子，所以是这打不出来，想不出来。这个原因是因为这个字体不太， 呃，不太跟那个界面的大小不太兼容，所以出现小格子。我们正常呢，在这个窗体上选择属性，选择字体，然后选择这个属性，选择这个字体就可以了，这个字体就是八和十六对， 他就会，然后点确定，改完这个字体了之后就会出现比较清晰的，他就不会出现空格子，这样的话就扫的出来了，所以这个问题是这么来解决。然后第二种问题呢，大部分都是因为 windows 同学 因为温他这个脚本里面有个 bug， bug 是 他用位气命令去找这个 opencloud 的 安装，但是其实这个 windows 下面是没有这个的， 我们就换另外一种方式去实现，就是我们通过这三行命令就可以了，是先用 openclo 去安装插件，用这个就可以，然后第二步，然后再去登录插件， 对，再执行这个命令，最后再重启一下就好了，所以这两种问题都比较简单啊，不是特别复杂。好，谢谢大家。

这是一个零基础的 openclaw 系统教程，我们从选择电脑安装 openclaw 连接聊天软件开始，到 openclaw 最基础的心跳和定时机制，再到如何让 openclaw 为你在浏览器上自动化工作，然后我们会讲如何将 tucker 消耗降低百分之九十五， 以低消耗为底气，我会首先毫无保留的介绍自己的 ai 团队，更重要的是我们会一起打造属于你的 ai 团队。为了更好的了解 openclaw 和多 a 阵的成本消耗，我还开源了 openclaw 格式化控制中心， 这是一个对往期视频教程的合集串联和总结，这里有理论，有实操，有应用，还有工具，千万别眨眼，我们现在开始从 零开始。第一章我们会讲到该选用什么样的机器来运行 openclaw， 我 们如何安装 openclaw， 如何连接我们的聊天软件，以及我们该用什么样的 a e m 模型。现在开始 openclaw 是 一个开源项目，那么每个人都可以免费的使用它，它本身呢，又是 mit 的 license， 也就是说你可以把它用在商用上， 或者是对代码进行修改，再用到商品上，完全没有问题。那么大家为什么对 openclaw 如此的有热情呢？这里有三个原因啊。第一个原因我认为是它主动性，很多工具呢，比方说你用很多无代码的编排工具，或者自己写代码做程序，你都要 定义自己的工作流才能完成任务。那么这里 openclaw 呢？很多情况下，你给他工具，给他权限，那么他自己去完成目标，而不需要你规定如何做。 第二个原因呢？我认为就是他有自己的记忆，他的记忆呢就保存在本地，通过我们不断的跟他对话，通过我们不断的啊告诉我们他我们自己的偏好和信息，他呢就会越来越了解我们，为我们的工作干的越来越出色。 那么第三个就是他可以用我们平时的一些聊天软件，直接对他远程进行指令，或者是接收他的结果和报告， 比方说啊啊 diagram， 比方说 what's up， 比方说 discount 等等，我也知道国内有人接入飞书、微信等等等等吧，这些都是非常强大的优势。关于安装和设置 opencloud 的 第一个问题就是我应该做一个云服务器，还是用在跑在自己的电脑上？ 我知道有很多人在推荐用云服务器，那么这里我也想给大家说，你应该跑在本地的电脑上，我说一下原因，首先云服务器的优点，二十四小时不间断，也不在你这边，所以它跟你的工作环境完全的隔离。但是我想让大家是明白一点，就是 opencloud 的 能力是完美完全取决于我们给他的权限的，我们给他的权限越大，他能为我们做的东西就越多，当然也越危险。这个我们后面会提到， 那么看看我们 vps 的 缺点，就是首先最重要的浏览器，对吧？在我们本地的机器上，我用我真实的浏览器，我登录 啊，有我真实的拓展等等等等。那么有些平台呢，有非常高的价值，比方说 youtube x， bilibili， 抖音等等等，这些的平台都需要我们登录，都需要我们有真实的用户行为，但是你用 vps， 用无头浏览器做这些事情，就很容易被这些平台所封禁，那么有很多的限制。 第二点就是在 vps 中，你就不能够打开你本地的 app， 就 不能跟本地的浏览器进行互动，就不能对本地的文件进行一些操作。那么也就是说， vps 本地的文件以及浏览器这两个我们最希望他帮我们工作的事情，他都完全接受不了自己的能力，因此 还是推荐大家用本地的机器好。那么新的问题就是用本地的机器，我需要买一个新的 mac mini 吗？说实话不需要，但是如果你一直心心念念想买一个新的 mac mini， 现在确实是一个比较好的借口。 那么实际上 openclaw 它支持 mac os、 linux， windows， 那 windows 呢？主要是推荐通过 wsl， 也就是啊， windows 的 linux 系统来安装啊。 openclaw 确实最好的方式是你装在一个完全不同的机器上，但是它不一定是 mac mini。 如果你有一个旧电脑，比方说你有一个 windows 电脑，你有两种 比较常见的选择，首先你可以安装一个新的 linux 系统，在你的 windows 上，你就把这个旧的 windows 电脑当做专门的 ai agent 的 机器。第二个方式就是 wsl， 不知道朋友们 wsl 呢？它是本身是啊 windows 的 一个功能，它是允许我们用一行命令行代码直接安装 linux 子系统到我们 windows 里面，这样的话你就可以安装 opencloud 在 你的这个 linux 子系统下面了。这里我们后来会提到， 如果你安装 opencloud 到你的 wsl 里面，那么你要注意就是你要做好文件的隔离，否则它会有权限用你的看你的所有的 windows 的 文件， 那么如果你的旧电脑是一个 mac， 如果它是一个 m 芯片的，那么太好了，你就可以用它把文件处理完之后，作为我们的 opencloud 的 专门的机器。但如果你是英特尔的旧电脑，你要注意一下，你可以跑 opencloud， 但是呢，由于你英特尔无法升级你的系统到啊 mac os 十四以上， 但是有很多专门支持 open cloud 的 一些工具和 skills， 需要你的系统是至少是 mac os 十四的，也就是说啊，有很多功能你是没办法用的， 你的能力就不能全部被解锁了。那么如果你没有旧电脑，你只有一个电脑，这时候如果你的系统是 windows， 那 么跟我们刚才说的一样，你的选择就是你安装 wsl 二，用一行命令行就可以。 还是那句话，文件隔离一定要做好，一个常用的做法就是我们创立一些共享的文件夹，那么我们的 open cloud 只有权限去看这些共享的文件夹，那么我们呢，就可以从我把我们想要给他的文件放在这里面，以及把他生成的文件拿出来放到我们的 windows 系统里面去。 好，如果你只有一台电脑，这台电脑就是一个 mac 系统了，那如果你不想折腾，你就买一个新的 mac mini 吧，这里买最便宜的就好，就远远的对 open cloud 来说够用了。 好的，选完机器之后，我们就要来看如何一步一步的来安装 openclo 到机器上去了，其实相当的简单啊，就是到它的官网上去 复制这一行命令行代码，大家看到了吗？哎，复制，然后到我们机器的终端里去粘贴，然后，哎，静静地等它自己安装完成就可以了。 安装完之后他就会问你明不明白这里面存在的强大的风险，你明白。 然后呢，就有一个啊，快速的相当于是快速启动的这样一个程序，哎，这里就要讨论我们，你看他有很多的不同的大模型提供商供我们选择。这里这个问题还是蛮重要的，我们单独来谈一下 啊。首先呢，你想要通过云啊， ai 模型提供商啊来用它们的模型，而不是本地跑模型，有两种方式，首先就是通过 api， 第二种就是通过现有的订阅了。首先 api 啊，先说明一点，就是 open clock 真的 是非常的烧，我们的 talkin 非常的要注意这一点， 我们这里对比一下三个不同的模型，分别是 cloud op 四点六，被大家广泛认为是最好的 agent 模型， 还有就是 sony 四点六以及我们的 mini max m 二点五，它是性价比最高的模型，也是 open cloud 官方推荐的模型。你可以看到 mini max 的 价格实际上是，呃， opus 的 十五分之一，十六分之一是 sony 的 十分之一。 这么便宜的情况下，我给大家一个概念，我用了几天 mini max， 我 每天烧掉三十美元左右，你可以想想，如果我用了几天 mini max， 我 每天要烧到五百美元， 所以说它这个真的是不便宜。用 opencloud， 那 么这时候你会问，哎，不是还有第二个选择吗？就是我用我现有的订阅对不对？这里分为两种情况，如果你有 openai 的 订阅，就 gpt 的 订阅，你就可以通过它官方的登录或者授权的方式来使用 opencloud， 这是相对安全的，而且那么 opencloud 的 创始人不是也刚刚加入 openai 吗？ 但是另外一种情况就是 ospec 和谷歌这两家呢，实际上是本质不支持你用它们的订阅来使用第三方像 opencloud 这样的工具的，他们呢，网上说很多人的账号也被封了，所以如果你是这样的话，你要注意一下。 好的，我们继续安装。来到这里，我们选择提供商。比方选择 openai 有 两种方式，要么是你登录，要么是你用 apikey， 对 吧？那么如果你是用的 apikey， 你 就要去 openai 的 官网上啊，用你 注册一个新的 e p i k， 或者是你用你之前已经有的。然后呢，是按量付费。如果你是选择 open icodex 就是 g p t 的 授权登录，它就会跳转出一个网页来，让你登录你的 g p t 的 网页 啊，这里你选择这里的账号登录就可以了。登录之后会让你选择模型，那么这里呢，我这里就用最好的模型 gpt 五点三扣啊。然后叉弟也会继续往下做，他会问我们要不要现在设置 skills。 skills 是 很重要的，才等于是啊，我们 open cloud 的 肌肉 对吧？它执行我们呃任务所需要的个工具。这里呢，你可以随时随地呢，想要把自己的 skills 都勾选上，那你可以现在跳过回来，自己在这里或者是在那个 web ui 那 里去进行勾选，这里它会问你一系列的 api 哦，这里我都会选择。 no， 我 们这里随时随地嘛，有需要可以随时再设置就是了，也不复杂。 好的，这样我们来到设置的最后一步啊，他问我们继续跟这机器人是在公屏里对话，还 是啊去我们那个网页 u i 进行对话，这里我就选择终端了，我们最视频最后会给大家展示如何随时随地的去网页 u i 进行对话，那么这里，哎，他就开始跟我对话了，我们就激活设置成功了，他问我们告诉他名字，角色， 他的工作风格，以及给他一个表情。啊，那么啊，这样的话我们就设置完成了啊，如果这时候你回到 diagram， 你 试图跟你的 ai 助理进行对话，你发现是不可以的，他没有回应，这时候我们就要复制这个命令回到我们的终端，然后我们粘贴这个命令啊， 哎，这样的话，我们的 diagram 和我们本地的 ai 助理 openclaw 才算是配对成功，这时候我们在 diagram 发一条信息， 可以看到，哎，我们的 ai 助理成功给我们回复了，那这样的话我们就可以在电报里面控制和对话我们的 ai 机器人了。好了，如果你不喜欢在终端里工作，那怎么办呢？哎，其实 opencloud 还有一个网页版的 u i， 这是我们运行命令 opencloud dashboard 之后就会弹出来这个网页，以后我们就可以在这个网页里面 啊直接跟我们的机器人进行对话了。在安装完 openclaw 之后，我们就要让他帮我们干活了。首先就是所有人都要用到的浏览器的工作，我们会借助四种方法让 openclaw 在 浏览器上为我们工作，分别是内置的工具， api 的 方法， 以及单独的用户档案的隔离的浏览器操作，以及完全接管你当前浏览器状态的方法。好的，我们开始。首先我们看 openclaw 以及内置的 web fetch 节点。 它的原理啊，就是一个网页抓取和论文提取的工具链，它用 http 请求去抓网页的内容，这是服务端的抓取啊，不依赖于你本地正在用的浏览器，也不会附用你任何浏览器的档案啊，资料啊， cookie 啊，拓展等等等等。它就是把 html 作为论文提取 玻璃调导航栏，页脚，广告，侧边栏等等的噪音。那么输出的是干净的 markdown。 它适合什么呢？它适合所有公开可访问内容主要在 html 里面的网页，比方说文章，博克，公告这些， 它做不了什么呢？哎，它不是浏览器，它没法执行 java script， 也就是说所有需要登录，交互，翻页，滚动点击，这些它都做不了。 它的优点啊，非常的明显啊，它速度快，成本低，因为它不需要启动浏览器，不需要渲染。它呢，适合二十四小时成期的扫描输出，更干净也更安全，因为它完全不碰你的个人浏览器，它不接管你的账户的登录态。 它的缺点也非常的明显啊，它看不到需要登录，需要 gucci 的 内容。那么比方所有的社交网络，它呢，不能执行 java script， 所以 需要互动的内容它都做不了。然后呢，它呢，非常容易受反牌机制和地域的限制。那么它的价值和使用场景来自于两个方面，不论是你做生意有竞争者，还是有对标者， 还是你想要学习或者某一个网站，那么你都可以第一时间。哎，关注到这个网站，爬取这个网站最新的定价的消息，它是不是有发布新的 i c u 的 文章，那么它，哎，有没有调整它的政策，这些你都可以第一时间知道。第二就是，哎，有些公开的信息啊，比方说你关注 ai 领域，那么 open ai， spatial， jin 奈他们的官方的 啊，文档，他们官方的网站的最新信息呢，都可以被你抓取到，你可以第一时间知道这些信息。除此之外呢，比方说去公开的网站啊， archibald， 如果你读文章的话，还就是维基百科， hack news 这些网站都可以公开地爬取。 它的缺点也是非常非常明显啊，任何的社交媒体上的高价值信息，尤其是需要你登录进去的有关于你的信息，它都抓取不了，不能够定制化。那如何设置呢？哎，完全不需要设置，你安装了 openclaw 之后，那 web fetch 工具就已经安装在内了，那么任何需要网络抓取的任务，没有其他方法的话，它都会默认走 web fetch 可以看到这里啊，我让他啊用 wifi 去抓任何关于 opencloud 的 啊，具有趋势的信息。那么由于呢，我这里已经安装了其他的方法，所以如果我只布置明道性的用 wifi 的 话，他就会去用我浏览器的方法了。那这个我们后面马上会讲到，你可以看到这里，他就会去 hackernews 上抓取 相关的 open cloud 相关的信息给我了。那么用内置工具最大的缺点就是任何社交网络它都做不了。那么由此我们衍生出第二种方法，也是不依赖浏览器的 skills。 那 么第二种方法，我们用的这个 skill 叫做 last thirty days， 本身上我们就可以规定一段时间内 啊，最低抓昨天的，要么就是三十天以内最多。我们去抓取社交媒体上 x， reddit， youtube 上最新的爆点，痛点，舆论趋势等等等等，它只是用来做抓取的这样一个工具，那么它的原理也非常的简单，就是广撒网，然后再聚焦 reddit 上的信息来自 openai 的 网络搜索功能， x 上的信息来自于 xai 的 网络搜索功能与 youtube 的 信息来自于 ytrdp 这个开源库。 首先啊，先搜索信息，然后对于这些高频的关键词呢，他就会再聚焦 subrading 或者是一个账号，再进行二次的补搜。最后啊，根据出现的频率和活动信号来做加权的总结。 那优点，首先第一个就是他三个主要的社交媒体平台都顾及到了，都抓取了，所以他后面呢，还可以对他们这些信息的来源进行交叉验证。 第二个优点就是它毕竟不需要浏览器嘛，所以它是个轻量级的方案，它第一个缺点就是它需要 api， k 就是 它不是免费的方案。第二个缺点呢，就是它只能做情报的获取，舆论的监控，爆点痛点的挖掘，对吧？它做不了任何浏览器，需要我们浏览器的操作，比方说鼠标点击啊 啊，比方说帮我们发表文章等等，它都做不了，那么这个是我们后来两种方法，依靠浏览器的两种方法，我们马上会讲到 令我提一举，就是这种依赖 a p i 的 方法，你完全没有必要用这个开源库，它做的不错，但是呢，你可以完全定义自己的算法，比方说 啊三不同的来源，你认为 x 最重要，那你就对 x 进行更多的加权。这些算法的制定，你就完全可以通过自然语言跟你自己的 open cloud 机器人兑换的方式来进行设定你自己的算法。 那么关于安装呢，有两种方法。第一种方法就是通过 cloudhub， cloudhub 可以 看成是 opencloud 的 市场，里面有各种各样不同的 skills， 你 可以一行命令直接安装这个 skill， 它的优点就是快速简单，对吧，受到官方的支持。缺点就是，哎，它呢里面的版本不一定是这个 skill 最新的版本，比方在这里啊啊，我们在我安装的时候呢，它 cloudhub 里面的版本是 v 一 点零这个 skill， 但是呢，实际上 github 上我看到它这个最新的版本是 v 二点一啊，所以就隐身出来我们的。 那第二种方法就是，如果你想看安装这个 skill 最新的版本，但是 clubhouse 不是 最新的，你可以通过 get 来安装，这个就要稍微复杂，稍微麻烦一些了。那么具体怎么安装，一步一步的，我遇到的问题我都放在免费的社区里了，大家可以去社区里面免费去拿。还有一点就是安装的时候一定要多跟你的 open club 问他问题， 因为每个人的环境有所不同，你遇到的问题也会有些不一样，最好是问你的 open club， 而不是网页版的 gpt 或者是 gmail， 因为问他，他很可能在回答的过程中直接跟你把你问题解决了，而不是你还需要去问网页端的， 然后玩一段 g p d 给你回答，你再粘贴到这里告诉你怎么操作。那由于取决于 api k 啊，所以我们还是要在安装完之后去到点 config last thirty days， 点 e n v 文件下面填入我们的 openix api k， 那 么因为它是个付费的这样一个功能，如果我不说多少钱就显得过说不过去了，对吧？那么每一次深度搜索呢， 大概是零点二美元，也就是 x c i 和 o p i 的 费用加起来大概包括 reddit 二十多个县城， x 啊，三十到六十个帖子， youtube 大 概四十个视频左右，每次搜索都会有点不一样，但是大概的费用是零点二美元左右。 这里有一个小 tips， 就是 一定不要用它来搜广泛的词，比方说 ai 这种词，用它搜尽量细致的关键词，比方说 openclaw 或者 openclaw setup 这种关键词才会有比较好的效果。比方这里啊，我让他用这个 skills 哎去给我找出这两天之内，大家都在讨论关于 openclaw 的 比较火的帖子以及痛点，比方说比较火的帖子，大家都在讨论安全问题啊，安全性啊，还有就是它记忆的管理，以及多个智能体的使用案例。 那么关于痛点呢，大家都在说，就是更新之后哈会有一些风险，还有就是可信的问题，安全性的问题等等等等啊，同时啊，他也可以看到他可以分析不同平台，他发现 x 上 啊是非常强的，大家在上面抱怨痛点， reddit 上呢，就会有更多的技术讨论，而与 twitter 呢啊，就是各种混在一起。 那么到现在为止，我们见识到两种方法都是无浏览器的方法，他们呢，可以抓取我们想要的信息，不管是社交媒体还不是社交媒体， 但是它还不能完全替代我们人类能在浏览器里做的所有工作。那么接下来我们就要正式建设两种新的方法，这种方法都依赖于浏览器 完全模拟人的操作，你能做什么，他们就能帮你做什么。好的我们来看第三种方式是由 openclaw 管理的浏览器，真正实现二十四小时期的浏览器自动化操作。它的原理啊，其实就是 openclaw 在 我们网关上启动一个谷歌浏览器的实力。 然后呢，你这是独立的用户档案，而不是附用你现有的浏览器的用户档案，所以呢，它有独立的拓展，独立的 cookie， 独立的缓存，都在这里面，你呢，可以手动的登录一次你的社交网站之后就可以一直长期服用了。 它的优点就是哎，它实现二十四小时长期非常的稳定，只要你的网关是开着的，那么它就可以直接跑，不依赖于你的日常使用浏览器是不是开着。 第二个优点就是它安全边界更清晰，因为它隔离了你的用户档案，它不会污染你平常你用来工作，你自己手动使用的日常浏览器的生态。 第三个就是它可控性强，你可以选择有头模式，如果你想要看到图形操作的界面的话，你可以选择有头模式，或者你可以选择无头模式，它自己在后面跑，对吧？它的缺点首先就是，哎，附用生态弱，因为它是新的一个用户档案，那么它不带你日常用户档案里那些插件啊，你的证书，那些密码管理器等。 第二个就是设备的一些风控问题啊，一些站点呢，对你这个新设备，你的新的这样诱惑档案可能会更加敏感，可能会容易触发额外的验证， 那么它的使用场景是什么呢？哎，你用浏览器做的东西都可以让它自动化来帮你做，只要你设置完之后，哎，用自然语言的方式告诉他，你想要什么时候触发任务，去做什么样的任务就可以了。那么如何设置呢？其实也非常简单，分为三步，第一步就把下面的 open cloud 点 json 文件里面，然后填入 这个关于浏览器的内容参数，直接照抄这里的就可以，然后控制有头和无头的是这个这个 handleless 参数一开始推荐大家是填 false 也是有头的，因为我们还是需要手动地登录，之后你可以登录之后可以把它调成无头的。 那么第二步就是，哎，我们去重启我们的网杆网关，然后呢，我们需要手动地弹出来，用这个命令手动地弹出来我们的谷歌浏览器。然后呢第三步，我们在弹出来的网页里面手动地进行登录，把我们的社交网站，所有的 x， youtube， ready， 其他的网站都登录一下。 登录之后，哎，我们就可以回来用自然语言的方式给我们的 open cloud 命令，让它去帮我们做任何浏览器的操作了。 比如说这里啊，我首先给他一个任务，就是每天的九点，他要去帮我生成一个报告，关于 open cloud 所有的报点和所有的新闻， 那么可以看到他返回给我们说他任务完成了，每天就早上的九点，哎，都会有这样一个定时的任务进行执行， 然后后面我要让他现在就给我输出一个报告，我们现在先测试一下效果。我们首先看他给我们的热门话题啊，跟啊前面的那个 skills 也差不多。首先就是安全性的问题，大家都在讨论，另外就是可靠性的问题， 还有就是哎记忆的问题，包括是各个多个智能体之间的写作的问题。那么关于痛点他发觉就不一样了，他发现了就是在社交媒体上自动化，比方说 x 平台 l 存在一些限制，大家都在讨论这个问问题，然后就是一些啊维修的问题啊，比较复杂，包括安全性。 然后他每一个社交媒体啊都会有一个总结，告诉他在这个社交媒体上发现的关于 openclaw 相关的话题，大家在这里都在讨论什么？值得注意的一点就是这种方法能做的事情远不止于去社交媒体搜集信息。 这里我们用这个搜集信息作为例子，是为了更好的对比四种不同的方法。但是呢，任何你在浏览器上做的工作，你都可以尝试让 openclaw 浏览器自动化来帮你做，只要你设定好边界和规则。 那么第四种方法就是我们也干脆不用一个单独的浏览器里面的用户档案了，我们直接敷用我们现有的浏览器，现有我们的登录，用我们现有工作环境的一切。 这里啊，我们就需要安装一个谷歌浏览器插件，那么这个插件的名字叫做 open cloud relay， relay 就是 中继嘛，本质上就是我们安装的这个拓展和我们本地网关之间的交流不是直接的啊，是通过 本地的中继作为桥梁来完成数据的传输的原理，不需要懂太多，哎，重要的是它的优点和缺点，对吧？那么它的优点最大的优点就是百分之百附用我们当前的啊，谷歌浏览器的档案，我们的 cookie， 我 们安装过的任何的拓展，我们有的证书等等等等，哎，都可以百分之百的服用，相当于去带你去操作你日常的工作了啊，而且呢，哎，你有什么问题你能直接看出来对吧？就在你的眼前，在你眼底的地下，抛做你平常的那些网页， 它的最大的缺点啊，首先就是不得不提的就是危险性，为什么？因为它完全使用你当前的档案进行操作啊，有什么问题要出了之后，哎，时间是影响到你日常的登录的网页，网站等等等等的。 第二个点就是它需要一些手动的操作，后面我们会马上设置，你就会看到，实际上每次我们还都要手动安装了这个拓展，之后，还需要手动的激活这个拓展才能够生效。 第三点就是他只能在你已经打开的网页上面操作，你没打开的网页，他操作不了，他能做什么呢？他直接可以当你的分身，他不仅是自动化，可以自动化工作，而且呢，你附用你当前的一切，直接帮你完成工作。 同时呢，哎，你你的登录，你之前的使用习惯，你已经在网站积累了一些信任，那么他呢，可以直接在你这个基础上直接帮你工作，他不能做什么呢？或者他不适合做什么呢？本质上他不是很适合二十四小时充气帮你工作，因为你看 它首先只能在你打开的网页上工作，不能去别的网页，对吧？其次你还要手动点亮啊这个浏览器，激活这个浏览器这个拓展，否则它就不能工作，所以这是比较麻烦的一些点， 那么我们如何安装它呢？首先我们来到 open clock 官方文档，大家谷歌搜索 open clock from extension， 就 会来到这个网页，往下拉有一个安装的一步一步的步骤，我们，哎，首先复制第一个命令，来到终端粘贴这个命令，然后执行， 他会安装，然后给我们一个地址，我们复制这个地址，哎，只要记住这个地址，然后我们浏览器右上角点击拓展，然后管理拓展，打开开发者模式，然后上传未打包的文件， 然后那个地址吗？还记得吗？哎，大家选择那个地址，打开文件，写完之后，他会问你一个 talk 对 吧？怎么获得呢？我们需要用到这个指令， 这个指令比较长，大家可以暂停截图一下啊，然后让 ai 识别出其中的文字，这个指令执行之后，我们会得到一个 token， 我 们复制这个 token， 然后粘贴到这里， 然后可以看到，哎，我们成功了，那么这时候我们打开任意一个网页，比方这里我们以 readit 为例子吧，因为它需要登录，也有比较高的价值。 我们这时候点开我们拓展按钮，把它给拼上，然后点击这个拓展，就会看到它有个 on， 说明生效了。这时候我们打开的任何网页，只要我们点亮了 on， 那 么我们就可以让我们的 open cloud 在 这些网页中执行任何 需要我们想要它做的操作了。好，那这里之后我们马上来试一下。我去另外一台机器的 diagram 里面，我让它去 read 里面仔细寻找关于 open cloud 的 热点和痛点。 那么可以看到我在另外一条信息上，他自己对这个浏览器进行操作，他去了这个 opencll 的 子板块找这点，然后他寻找 opencll 艺术来找痛点， 最后他总结出答案来回答了我。那么这次搜索啊，明显更加细节，针对 ready 的 这一个平台。当然这只是一个平台啦，大家也可以用在其他的平台，比方说 i x， youtube 等等一切社交媒体或者其他的网站上，只要你打开网页点亮都可以操作。 让 openclaw 帮你开始工作之后，在开心的同时，你会发现你的 tucker 消耗爆炸式的增长。为了真正让他帮我们无限制的干活，我们必须解决这个成本的问题。 在这里我们会介绍四种方法，在完全不牺牲性能的情况下，把我们 tucker 消耗降低百分之九十五以上。 好的，我们开始在讲方法之前啊，我们首先看一下到底是什么在消耗我们的 talkin。 实际上我们每轮给大模型的对话，我们发给他的最终不只是我们的问题，而是一整个工作包，包括了系统提示词，包括了工作区 workspace 的 一些文件，比方说 agent， user tools， memory。 这些文件 包括了我们的对话历史，我们跟 telegram， 我 们在 discord 上与我们 ai 对 话的时候，会有滚雪球效应，越来越多的对话历史，以及第四个工具的一些输出，比方说他抓取的网络的论文，比方说日制等等。第五个才是我们当轮问他的问题， 那么为什么会贵呢？因为每轮我们都要给模型说明书，相当于我们招聘了一个员工对吧？员工来了之后，我们每次跟他说话，都要把员工的手册，公司章程，岗位， sop 全都给他念一遍。之后我们再提出我们的问题， 他当然贵了，那么如何省掏开呢？一句话就是来说，把每轮的输入变短，变干净，变得更可控。 好的，首先我们来看第一个方法， q m d。 那 么传统情况下，我们需要把我们整个的笔记资料像填鸭一样整篇的给到大模型， 然后呢就会导致输入 token 的 爆炸。那么 q m d 呢？就是我们现在本地把 markdown 数据库建立锁引，那我们问问题的时候呢，只返回前几个最相关的片段和摘录， 然后呢只把这些片段注入给 open call， 也就是说模型不再读全库了，而是只读命中的那几段。那么它是如何工作？这个锁影库又是如何建立的呢？ 这里分为两步，第一步就是 update 锁影的刷新，它会发现哪些文件新增了，修改了，删除了，然后它会更新分段路径和原数据，相当于是更新了目录。第二个就是向量的更新，也就是向量的投射， 只把新增的变化的片段生成向量，然后投射到向量数据库。在语义解锁的时候啊，计算向量之间的相似度，把和问题相关的向量提取出来。 这里的重点是这两件事情都在本地跑，而不消耗云端的 talkin， 也就是说啊， qmd 把云端 talkin 来用来读所有文件和信息的这个成本都转化为了本地缩影的成本。那么如何安装 qmd 呢？其实非常的简单， 最简单的方式莫过于你让你的 opencll 帮你安装，那么如果你想要自己手动安装呢，也就只有这三步。首先就是我们哎，首先运行这些命令到我们的终端里，安装 qmd 之后，我们去到 opencll 点 json 文件，确保我们的 memory 是 这个样子的， 然后我们就重启网关，这就结束了。还有一点值得提，就是其实啊， q m d 还允许你精确地控制你的预算，通过三个参数来实现，还是在我们的 opencloth 点 json 这个文件里面可以看到 limit 下面有三个参数， maximum result 是 最多可以注入几段 maxim snappy charts 是 每段允许多长，而 maxim injected charts 是 每轮总注入最多允许多长，也是总的预算阀门。 好的，现在我们来看第二个省 tokin 的 方法就是用本地模型跑心跳。首先啊，什么是心跳？心跳是 open clock 定时的唤醒行为， 他呢，按照你配置的频率，把 agent 叫醒一次，让他执行一段心跳清单。简单来说，他不是检查你的进程还有没有问题，而是一个触发行为， 他先读你的心跳。 heartbeat 点 m d 这个里面的清单，判断是不是需要做维护，是不是需要做提醒，是不是需要执行一些任务，没事就输出一个极短的确认，有事就要去执行任务。一句话来说就是 heartbeat 本身，心跳本身啊，就是走一次完整的 agent 的 这样一个回合。心跳是非常强大的功能，它有很多很多不同的用处，比方说它可以当监工，如果你给 open call 工作过，很容易会发现你给他一个特别长期的任务和目标， 他承诺做完之后，往往做一步他就会歇菜，他可能就不会往下推进了。这时候我们就可以使用心跳去定期的每三十分钟去刺激一下，触发一下我们 agent 告诉他完成任务了吗？没有完成任务之前不许停下来， 这样的话就保证了我们整个 agent open call， 我 们的 ai 助手有一致性，能保确保完成我们的长期任务，这是其中的一个应用。那为什么说心跳可能会花费很多淘汰呢？这是因为啊，每次心跳的输入通常啊，都会包含系统提示词， workspace 文件的输入，尤其是 memory 点 m d 和 agent 点 m d 可能会变得很大，还有可能的对话历史，对吧？还有就是 heartbeat 心跳本轮的提示词和清单， 所以啊，它的输出可能会很短，可能就是 ok， 没有问题，但是呢，输入可能会变得很长。还有啊，我们再算一笔账，就是如果我们心跳的频率是三十分钟每次， 那么这一个月就是一千四百四十次心跳，也就是说啊，又多了一千四百四十四克自动扣费的 agent 回合。那么如何减小心跳的成本呢？这里除了增大时间间隔这种常规的方法外，最根本的还是直接让本地的大模型，小的大模型 来跑心跳这种低智商的任务。心跳只用来触发，不用来执行任何任务。如果用本地的模型呢？大家呢，需要下载一个乌拉玛，然后根据你电脑内存的配置来选择哎相对比较好的 本地的模型，比方这里千万的各个参数的模型，然后大家可以去告诉 openclock， 心跳触发任务用本地的小模型来做。好的，下面我们来到第三种方法，也是最简单的一个方法，就是尽量用订阅，而不是走 api 用量。 最值得注意的一点就是很多厂商是不支持这么做的，比方说 osropic， 比方说谷歌，它们的订阅是严禁禁止使用呃，到 open cloud 这里面来的， 但是呢， open i 目前它收购了 open cloud， 所以 它们还是开放的状态。如果想要追求极致的稳定，走 api 用量而不走订阅呢？这时候你要注意了，如果你用最新的模型，不论是 osropic 还是 open i 的 模型，你的账单可能会成倍的增长。 我之前在视频里也讲过，我一天用 mini max 的 a p i 用量是三十刀，如果换算成 astropica 的 价格，最新的 oppo 四点六，这会耗费我五百美元一天，所以这个是要注意的。那我们先来看第四个方法，这是一个见仁见义的定制化的方法，针对你的 open club， 让 opencll 生成一个成本的体检报告，不用固定形式让他给你一份啊 top 级的消耗驱动清单，可以是百分比的形式，看看到底哪些任务最烧钱，那最高的消耗来自于哪里？还有就是找到不合理的地方，因为你刚开始用 opencll， 我 向你保证，你总是有很多任务是不合理的，比方说，明明是如果 a， 然后 b 这种由事件触发的任务， 他非要做成是按轮询制，每十分钟去看一次 a 有 没有被触发。有，其实有很多不可理的地方可以被优化。一句话，也就是说高的消耗不一定是必要成本，很多是流程和配置的浪费，这个我们要根据我们自己的用处和任务来杜绝掉。那么发现问题如何优化呢？这里可以分为流程 和模型两个方面，考虑流程方面能不能有一些轮询的任务，改成事件触发符不符合条件。然后就是我们刚才讲的 qmd， 也是一个非常好的减少上下文注入的一个方法。 第二点就是从模型方面，对吧？有一些轻任务能不能用用更便宜的模型或者小模型来替代呢？那么我们刚才说的用本地模型来做心跳也是一个非常好的方法。 最后就是由 openclaw 给出的任务清单，和它讨论有哪些任务可以优化来减少成。最后我们总结一下大幅减少成本的四种方法，分别是使用 k m d 大 幅减少上下文的注录 心跳，用本地的模型。第三个就是尽量用订阅，而不是走 api 消耗。第四个就是跟你自己的 open call， 让他列出所有消耗讨肯的任务，由大到小，然后跟他讨论优化的可能性以及如何优化，以低消耗为底气，我们终于可以搭建属于我们自己的 ai agent 的 团队了。 我首先会毫无保留的介绍自己的团队以及每个成员是做什么的，然后我们开始搭建属于你的团队，我们会讲基本的原理，什么是 agent， 然后 a 阵的之间如何合作以及一些最佳实践。我们开始我的团队里面一共六个指导题，其中四个是有定时任务的，就是每天的某个时刻都会触发他的任务，让他执行，指导完毕，当然也可以随时跟他对话。还有一个是几乎二十四小时期不间断工作的，还有一个最后一个，那就是你给他任务，他才会执行。 第一个 a 阵的是攻击 galk 啊，他每天负责给我情报工作，那具体来说就是每天早上九点会提前搜寻 关于 ai agent 相关的技术的进展，产品进展以及用户的痛点。然后呢，把在网上搜寻的信息汇报给我，那么如果我不回答他，那就是明天继续给我相关的信息。如果我回答他，希望他对某一个话题进行深挖，那么他再去根据某一个话题再去搜索相关的信息为我展开。 那我的第二个 ai agent 是 auto 合理，他是我的私人助理和提醒助手。怎么用呢？我一般都是 通过 dailygram 跟他对话，这里我就不展示我跟他具体对话了，要涉及我的个人隐私。一般来说，有任何的待做事项或者事情有的进展，我一般都会语音留给他，或者是打字告诉他，他都会记下来，某一般有问题就会问他，他都会翻出来告诉我待做事项是什么，事情到哪一步了。 同一次，同时呢，每天早上七点半，他都会告诉我今天的天气，然后今天要做什么，一步一步按重要性排序，它的作用就是完全替代笔记软件在我这里的作用。现在呢，我已经不用 notion 来记我事情，要做的事情以及事情的进展了。 我的第三个团队成员，也是最重要的团队成员，就是 man， 一个狮子的形象，他呢有最好的模型，有最高的权限，我主要用它来做两个功能，第一个就是日常的对话，我所有重要的对话，长期的计划都是跟他讨论的。 第二个就是一个视频流水线，帮助我制作视频。那么这个想法来自于一个叫做 alex finn 的 博主，本质上就是每隔几个小时，比方说我是每隔三个小时，他会去 x 上搜索我感兴趣的话题，比方说 ai 阵，比方说 open call， 比方说 ai 模型等等等等。有系列的话题， 他呢就会看看哪些帖子现在比较火，或者是正在受到关注。然后呢，把整个的中文翻译和相关的数据都发到我这里来，包括原文的链接。如果我更感兴趣，希望用这个题材做一个视频，或者是有可能做一个视频呢，我只会点一个大拇指， 他就会进到我们的流程的。下一步就是他去研究这个帖子相关的背景信息，补充相关的背景信息给我，确保我了解这个事情的来龙去脉。那么如果这时候我再相关，我还觉得还是感兴趣，我再点一个拇指，他就会往下走，去研究怎么做这个封面图，或者给我一些脚本大纲的一些建议。 那么除此之外呢，如果我对一个帖子我不想做成视频，但他对我是有用的信息，我的时候可以点一下这个眼睛，他呢就会到我的收藏家里面去，可以看到这个帖子，现在到我的收藏家里面去了，这里面就是我认为收集的比较重要的信息，除了 x 之外呢，他也会去搜索 youtube 和 hacker news， 看看每天大家都在讨论什么。这是我这样一个视频的辅助系统。我的第四个团队成员是潘大熊猫，他负责开发，他呢算是唯一一个几乎不休息的智能体， 现在它有开发任务，但是当它没有开发任务的时候，它会增加测试，或者是自己去测试边缘情况，找 bug。 那 么关于二十四小时期，我特地特别想说明一下， 但有好的效果，往往你需要用好的模型，如用云端的模型消耗 tiktok， 二十四小时期会非常的贵。如果你用本地的模型呢，你大概需要买 max studio， 那 么 也会造成非常贵。所以二十四小时成绩一定得是高价值的工作。对于我来说，开发是高价值的工作。除此之外，正在我现在正在做的还是有销售相关的，比方说做 seo， 或者是给我自己的产品做销售线索，找潜在客户。 我的第五个团队成员是 monkey 猴子，他只有一个作用，就是我丢给他一个视频链接，他把这个视频变成一个带截图的文章，因为我自己做视频，我希望重复利用自己的资源。这时候我给他我做过的视频，你可以看到他啊把相关的进行了截图，并且把整个视频脚本重写为可以发表的文章。 那么我的第六个团队成员，也是最后一个是泰戈尔老虎，他负责安全和更新，他呢每天都会定期扫描一下有没有安全问题，然后有新的可以更新的版本也会通知我，我们一起讨论如果更新的话，会不会造成性能的退化和影响当前的任务。 那么如何创建一个新的 agent 呢？其实非常的简单，我们后来会看到整个 agent 的 结构，但是你完全不需要自己创立文件夹，最简单的方式就是跟你的主要的 agent 的 对话，让他帮你去创建。这里我们以 diagram 为例， 你通过 diagram 与你新的这个 agent 进行对话，这时候你可以告诉你主要的 agent， 你 跟他说，哎，新建一个 agent， 他 叫什么？他要做什么啊？有什么呢？任务最后呢，告诉他你新建的这个 diagram boot， 这个 diagram 机器人的 token， 这 token 怎么获得呢？我们找到 boot father， 点击这个打开 boot father 的 app， 然后这里我们点击 create a new boot， 新建一个新的，然后这时候我们给他一个名字，比方说我们叫做 fox， 然后我们点击 create boot， 你 就会得到这个 talkin， 然后这里我们点击复制，然后我们回到这里来， 把我们的 talkin 复制上去，告诉我们的主要 agent， 那 它呢，就会自动帮你创建这样一个新的 agent 新的智能题了。那么什么是 agent？ open class 里面如何定义 agent？ 它又是如何工作的呢？ 其实啊，一共就分为三层，分别是全局层、 agent 层以及 session， 也是对话现成层。我们首先看第一层就是全局层， 它呢并不是一个 a 阵独有的，而是所有 a 阵共用的，可以理解为是公共设施。这一层最典型的文件就是点 openclaw， 我 们的总文件夹下面的 openclaw， 点这次文件，也就是总配置文件，大家可以打开看一下，里面有非常多重要的参数，包括 os， 也就是定义哪个大模型厂商，还有就是你的登录身份是什么？ agents 定义有哪些 agent， 它的默认模型是什么？工作目录和运行参数是什么？ tos 定义局的工具权限，以及 agent 之间的调用规则。 bundings 定义什么来源的消息调用到哪一个 agent， 浏览器定义，浏览器信息， chanel 定义 telegram， discord， 飞书等。外部的渠道连接， gateway 定义网关， memory 定义记忆等等等等。可以看到 opencloak 点 json 文件里面包含着 opencloak 最重要的参数配置。 其实啊，大部分情况下，我们出现崩溃对话没有反应的情况，也是因为我们的 ai 去改 opencll 点 jason 这个文件夹里的参数的时候改崩了，所以一个建议就是，哎，你告诉你的 opencll， 在 他改这个文件之前一定要提前通知你，而且改的时候一定要谨慎。 第二层是 agent 层，这才是每个 agent 自己的领地，每个 agent 啊，都有自己的工作空间，系统数据，会话记录。那么 workspace 里面每个 agent 文件夹下面的这些文件，在每个对话开始的时候都会被加载进去来作为这个 agent 的 上下文。 由于呢，不同 agent 这些文件有所不同，这也就决定了啊，这些被文件被加载进去的时候，里面携带的信息包括啊，他的身份，他是谁，他的性格，他的对话方式，他的任务的不同。 那么这些文件呢，包括 agent 点 m d， 也就是这个 agent 工作说明书，它决定这个 agent 的 做事规则，优先级边界，还有如何使用记忆。 so 点 m d， 就是 这个 agent 的 性格和说话方式，与其是什么风格，是什么，边界在哪里，由它来决定。 user 点 md 就是 这个 agent 对 用户的理解就是他在帮谁，对方是什么风格，应该怎么称呼，有什么偏好要注意。 identity 点 md 就是 这个 agent 身份卡，解决是这个 agent 叫什么，是谁的问题。 to 点 md 是 工具说明书，告诉 agent 啊，本地有哪些工具命令，怎么约定项目里面有什么习惯？ memory 点 md 是 长期精华记忆，它不是流水上，而是提炼之后的长期信息。这个文件很重要，而 skills 里面就是这个 agent 专属的 scale， 如果和全区的 scale 同名的呢，这里的优先级更高，会覆盖全区。那么这些呢，都属于 agent 层。也就是说啊，不同的 agents 默认不共享这些文件，但是同一个 agent 不 同的对话，不同的对话，县城之间是共享这一套文件的。 第三层是 session 层，这个层级啊，不是这个 agent 是 谁，而是这个 agent 当前在哪个窗口里面工作。 session 是 对话县城，怎么理解呢？比方说，当你在同一个 agent 和他对话，但是在不同 discord 里面的频道对话， 或者是你先跟他在 dailygram， 后跟他在 discord 对 话，这就是属于不同的县城，因为它们的渠道不同，或者是就是你当前的对话，但是你打了命令， slash new 或者是 slash reset 就 会开启这样一个新的县城，区别是 slash new 旧的对话还在，但是 slash reset 会清空上下文，重新开始这样一个对话界面。那么这一层最典型的文件就是在我们每一个 agent 的 下面 sessions 文件夹里面不同的 session 文件了， 也就是每个对话都有自己独立的这样一个文件来记录啊，不同的对话历史。也就是说同一个 agent 不 同 session 会共享 agent 层那一套的。我刚才说的 saw 点 md， 我 刚才说的 agent 点 md 等等那些 workspace 的 文件，但是不会共享竹字的聊天记录。 讲完三层结构，了解 agent 工作原理之后，下一个很重要的问题就是，哎，多个 agent 之间是如何协作的呢？在 open call 里面， agent 协作大体有两种方式，第一种就是固定分工，也就是我们刚才说到的多个独立的 agent， 各自有各自自己的 workspace， 有 自己的 session 也是对话现场。 固定分工就是像搭一个长期团队，就像我展示的我的 agent 一 样，一个负责找资料，另一个负责写脚本，一个负责写代码，还有一个负责日常对话和汇总等等等等。他们每个人啊，都长期干自己的事情， 他们之间的工作啊，写作的方式可以通过触发的串联或者是并行，比如啊， agent a 搜完信息这里我在 d 就 会根据我点赞的这个内容去调研资料，去补充材料。 那么第二种就是临时拉 sub agent， 也就是子代理。子 agent 去干活，也就是 open club 的 sessions prom， 它呢会拉起一个隔离的啊 sub agent prom， 也就是子代理的这样一个运行在独立的 session 对 话现场里面工作， 工作完之后再把结果传到我们当前的对话里面来，相当于临时叫了一个实习生或者是外包去隔壁的办公室工作，干完工作回来汇报。这样的好处就是啊，当我们的子代理在独立的赛程里面工作的时候，他不影响我们当前对话的这个主位阵子，我们可以继续给他提问，继续跟他对话，两边同时进行。 那么官方文档对他的定位也很明确，就是他适合做研究慢任务、重任务、病情任务，而且不会阻滞我们主对话。 比方说这里啊，我让他去用 sessions born 去开一个子任务，研究 open call 智能体最近最受欢迎的三个讨论点，要求每个讨论点的热度、原因、代表观点，以及我可以做视频用的切入角度，然后让他开始在后台启动，完成之后主动汇报结果。 好的，他已经启动了这个任务。其实这时候我们可以去跟他对话了，比方说，我问他今天天气怎么样， 他呢，还是会回答我们这个今天天气怎么样的任务。因为刚才我们也说了，子任务是在另外一个县城完成的，不耽误我们跟我们的主要的智能体之间的对话。可以看到他就是继续的跟着我们进行对话，他回答了我刚才的问题，然后我们可以继续提问，我说， 哎，可以看到，我们等了一会之后，他终于是把这个任务完成，然后自己主动地把任务的结果发回到了我们的主要的频道。哎呀，没有影响我们刚才跟他这个主要频道主要的智能体之间的对。不是所有任务都适合上多 agent， 如果只是一个短问题，那么一个 agent 往往更加有效，硬拆呢，只会让系统更重更慢。那么真正适合多 agent 的 场景啊，一般有这么几种， 一种就是你的任务天然就能拆开，比如啊，研究，写作，审核、发布，本来就是不同的角色，这时候拆 agent 有 不同的工作区的，这种不同的文件边界会更加清楚。 第二个就是任务可以并行，有些事情呢，不需要排队，一个 agent 可以 查资料，另外一个可以同时整理结构。如果你用 sub agent 这种并行就很合适，那么刚才我们也说了，它很适合做这种比较重的或者重复性的工作。 第三个多 agent 呢，不只是为了分工，也是为了避免污染。因为啊，如果你用单 agent 做太多不同类型的任务，都会出现相互污染的情况，长期记忆呢，会把不该混的东西混在一起。因为我们也说了，工作区那些啊， markdown 文件是同一个 agent 在 不同聊天窗口里面共享的， 那么什么时候没必要用多个 agent 呢？那么很简单，要么就是你的任务很短，要么就是上下文高度连续，你不想打破，要么就是你角色的边界根本猜不清，就没必要拆。还有就是避免为了做 agent 而做 agent， 只是为了看起来很高级而已， 能一个做好的事情就一个做，就相当于是一个队伍，当一个任务需要一个团队来做的时候，那自然值得用团队。 那么关于多 agent， 为了达到好的效果，我想分享一下我自己得出的一些实践。第一个就是不要一上来，对于很多的 agent， 可以 从一个开始，有必要就加第二个，比方说你第一个 主要的 agent 也是默认的 agent， 基础上你加一个研究 agent， 每天去搜索啊有价值的信息定期汇报给你，那么先把这个逻辑跑顺出来，然后再根据你自己的业务再加一个，同样每加一个呢，都先跑顺功能验收效果。 第二个就是工作区的文件要尽量的短，尤其是 agent 点 md， user 点 md， heartbeat 点 md， 也就是心跳文件 啊，因为这些文件都会进入 agent 的 运行上下文，如果太长的话会增加效果。考虑到你有多个 agent， 如果你不注意的话，那你的成本可能会成倍的增加。现在我们有整个 ai agent 的 团队为我们工作了，可是新问题又来了， 我们不知道谁在干什么工作，不知道谁卡住了，不知道谁在等我们，不知道后面有多少定时任务，也不知道哪些任务消耗了多少 tock。 为了解决这个问题呢，我开源了自用的一个 ai openclaw 控制中心，那么也有很多的小伙伴在帮助我在做贡献，一起把这个项目做的更好。那这里呢，我也想把这个项目介绍给你，你可以直接拿来用来监控你整个 openclaw 的 消耗和工作情况。 好的，我们开始 后啊，你不需要你手动安装，最好就是让 openclaw 帮你安装，可以往下拉，我给大家准备了这样一个特别大的 prompt， 根据你的环境，根据你的网关，根据你用的模型跟你的 agent， 根据你的情况来接入整个的控制中心，为你所用。这个过程不是一蹴而就的，每个人的环境都不一样，我们用的模型也不一样，但是呢，你可以让 open cloud 慢慢的把这个软件调整到你最想要呈现的状态，尤其是展现你最想要看到的信息。 首先第一个页面是总览，总览我只想说一个，就是这个健康分，大家可以看到现在是一百分，它由四个维度决定， 分别是审阅队列，就是有没有任务就卡住了，需要你人工审批才能继续进行。运行异常就是异常停滞执行，就是他在无效执行，他没有更新，他没有产出，但他一直在消耗着资源。 预算风险就是有预算有没有达到当前的百分之八十是扣分制，大概是每一项有一个问题就扣十八分，看到目前我没有问题。那么除此之外呢，其他的所有的信息在总栏里面都来自于我们左边栏啊，这些 信息的一些汇总。下一个是个特别实用的页面，就是看我们具体的用量，这里呢可以分为今天或者是累计的用量来看。对于我来说，因为我是订阅制嘛，所以具体的 talk 用量或者是估价对我来说都不重要，重要的就是有没有达到五小时和一星期的上限，那这里呢也可以看到。 其次就是很重要的是我们需要看到到底是哪些类型的任务在消耗我们大部分的 talkin， 就 这时候啊，可以看到这个统计对于我来说是 call 定时的任务消耗了大部分 talkin。 其次是在 disco 里面对话给他的任务， 那么由于定时任务消耗了最大的 talkin， 那 么定时任务又有很多，到底哪一些任务消耗了更多的统计？对于我来说，消耗最多的就是这个在 x 上搜索情报的这样一个任务， 因为它每三个小时就要出发，就要去操作浏览器，在我的账号里面浏览相关信息，然后再汇总给我，所以它确实是消耗最多的， 那么你可以看到整个的所有消耗的任务，然后你可以根据它的用量进行一些优化，哪一些可以去掉，那么哪一些呢？是需要保留或者是继续再把它减轻的？那么下一个页面就是 agent 页面，里面就有所有的你的 agent 当前的状态，有没有工作，然后最近的产出，有没有排班儿 等等等等。那么关于我的呃 a 证团队，每一个员工的工作去干什么呢？我在上个视频都说了，感兴趣的朋友大家可以去看一下，然后设置自己的 ai agent 的 团队。 那么这里还有一点我想说，就是往下拉，大家可以看到每一个 agent 它用的是什么模型，以及它的工作目录是怎么样的，还有它的权限是怎么样。下一个功能就是我们可以查看和修改任何 agent 的 记忆。 记忆呢，一共分为两种啊，一个是长期记忆，一个就是我们对话县城的对话记忆。我们还以 monkey 为例，那么这里 memory md 就是 猴子的长期记忆，看到这里我可以看到啊，然后这里我们也可以修改它的记忆， 那么你任何的下面带 session 开头的就是对话记忆了，也可以查看和修改。每个 agent 都有自己的人设，自己的性格，自己的语气，自己的任务， 那么这些呢，也可以查看和修改，这就是我们点击这个文档页面，我们还是以 monkey 为例啊，之前讲多 agent 团队的时候，我们讲过 agent 点 m d 就 定义了这个 agent 的 任务，这里呢，我们可以查看他的任务，然后呢，如果有不到的地方，我们可以直接进行修改，同理呢，你也可以修改其他的 markdown 文件，比方说心跳啊， tools 等等等。 最后一个功能就是看任务了，尤其是定时任务或者是心跳任务。这里我们点开我们的任务界面左边的半截，我们可以看到一共有九个有效的定时或者心跳任务，其中三个已经在今天还要继续完成，而六个已经完成了，明天会接着继续。那么右边的半截可以看到我们所有的心跳任务。 好呢，这就是我自己为自己的 openclaw 做的控制面板了，希望你呢，以它为起点，改变出你自己的风格，加入你自己想要的信息，或者是改变整个的排版。如果你看到这里了，那你绝对不可能是 openclaw 的 小白了，我鼓励你使用 openclaw， 在 你的业务中，让它帮你创造真正的价值。 这个视频啊，是一个终点，也是一个起点。后面我们会以此为基础讲更加进阶的内容，包括更加高级的记忆系统，包括二十四小时成期自动化带监控的系统等等等。 open call 有 很多话要说，有很多事要做，我们下期再见。

大家好，今天我们来解决一个困扰很多 openclo 用户的问题，运行时的各种报错、闪退、加载失败、模块缺失等，用种简单高效的方法搞定大部分问题。本次分享将分为五个部分，针对一些更复杂的情况， 我们会探讨深度修复方案，并给出一些实用建议。我们先来看看大家在日常使用中最常遇到的几个问题，闪退、无响应、模块缺失、配置修改后无法启动、升级后功能异常。这些问题确实很烦人，但都不是绝症，不需要重装系统这么麻烦。 那么这个神奇的命令是什么呢？就是 opencloak doctor fix。 这是 opencloak 官方提供的一个强大的修复工具，它就像一个智能医生，能自动诊断系统的各种问题，包括配置错误、依赖缺失等，并尝试自动修复。 它具备自动诊断系统健康状况，修复过期或损坏的配置文件，帮助用户将旧版本的配置平滑迁移到新版本，还能自动补全缺失的依赖模块。这个命令非常强大，能解决我们刚才提到的百分之九十的常见问题。 对于 windows 用户来说，操作非常简单，首先打开命令提示符或者 power show， 然后输入我们刚才提到的修复命令，按下回车，等待命令执行完毕即可。 整个过程就是复制粘贴，非常方便。对于 mac os 和 linux 用户，操作同样简单，打开系统自带的终端，输入相同的修复命令，回车执行即可。 如果基础的修复命令没能解决问题，我们还有一些进阶的解决方案，比如使用 config reset 命令，可以重置配置 repair apps 可以 专门修复依赖问题。 get to it restart 可以 重启网关服务， 这些命令可以针对性的解决一些更复杂的问题。在操作过程中，大家可能还会遇到一些其他问题，比如系统提示找不到命令，这通常是环境变量的问题。 如果修复命令执行后问题依旧，请仔细查看命令的输出日期，里面会有详细的错误提示。最后我们来总结一下，进入这个核心命令， open clock doctor fix， 它是我们日常维护的好帮手，养成良好的习惯，比如升级前先修复定期备份配置，能让我们的使用体验更加顺畅。如果遇到实在解决不了的问题，别忘了官方文档和社区都是很好的求助渠道。再次强调，当你遇到 opencloud 相关的报错时，请不要立刻重装， 先尝试运行 opencloud doctfix 这个命令，绝大多数问题都能轻松搞定。希望今天的分享对大家有所帮助，感谢大家点赞支持！

我们一直在思考一个问题，什么样的 ai 工具才算真正有长期价值？是功能多，还是界面好看？其实都不是，真正能留下来的，一定是解决底层成本与效率问题的工具。 open class 就是 这样一个定位，它不追求花里胡哨的功能，而是专注两件事，第一，让 ai 能够自主执行任务，自动写代码、 自动发消息、自动跑流程，真正解放双手。第二，让这一切以最低的 token 成本发生，从架构层面优化消耗，让普通人也能用得起，用的久。你可能会问，省 token 真的 很重要吗？如果你只是偶尔聊聊天，可能不明显， 但如果你是批量跑任务、跑自动化、跑智能体、跑项目， token 成本就是你的生命线。 open 要做的，就是在不降低效果的前提下，把每一分算力都用在刀刃上。它更像一个底层引擎，安静、 高效、稳定。你看到的这只小龙虾，只是它最直观的一种展示，会思考、会写马、会执行、会输出。未来的 ai 世界，一定是轻量化、自动化、低成本化，谁能在底层把效率做上去，把成本降下来，谁就能占据真正的优势。欧本科啊，就是为此而来。关注，带你看懂真正有价值的 ai 底层技术。