openclaw中文社区配置教程mac

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

hello， 大家好，我是一名前端研发工程师，上个视频我带大家安装了 windows 版本的龙虾，后台也收到了一些私信， 说能不能出一个 mac 版本，今天呢，我就带大家来安装一个 mac 版本的。这几天因为做视频剪辑视频，每天晚上忙到很晚， 我的媳妇就问我最近在忙什么，我说在教大家安装龙虾， 他说我一般在生活当中，工作当中遇到问题都直接问豆包和 deepsea， 他 也能告诉我解决的办法。那么我们安装龙虾的意义究竟是什么呢？ 他给我们带来哪些好处呢？我觉得豆包和 dipic 可以 解决我们的问题，但是他对我们不是很了解，他没有一个很长的记忆。比如我今天问他一个问题， 我是一名资深的新媒体运营专家，我要做一个视频的剪辑，我告诉他我要做的视频方向，他可以给我写出一个脚本。 那么当我过了几天再向他提问，我又要做一个视频，这个时候我需要把我的身份和我要做什么完整的再告诉他一遍。而龙虾就不一样， 他有非常长的记忆，为什么说要养龙虾？就是我们要经常对他去发出提问，让他更了解我。龙虾有一个非常强大的功能叫做梦境， 他会每天定时的去跑一遍，你今天问他的所有问题，你们交流的所有对话，他会从中去总结，去吸取，去更加的了解你是做什么的，这样他就会记住你的人物画像， 以及你的工作和经常问的一些问题，那么他就会在这些问题上深度的去学习，深度的去探索， 当然这只是非常浅显的两者的区别。龙虾还有很多很多我们不知道的，需要学习，需要探索的一些功能，等你真正的掌握了龙虾的食用，那么它完全可以成为你的生活助手，工作助手， 这也就是 open class 私有化部署的意义所在。好，我们言归正传，开始我们呢今天麦克版本安装教程这个文档呢是写给小白的，只要你按照这个文档一步一步从头开始，完全可以部署一个 专属于你的 ai 助手。这里要特别说明一下，安装的过程中遇到任何问题不要放弃，可以到最下面常见问题中去找答案，如果还是找不到的话， 那你可以问豆包，可以问 devic 去解决你的问题。总之，看到这个视频，如果你能把它看完，就立马行动去，就立马行动去安装属于你的 ai 柱。开始之前，我们需要准备一个 mac 笔记本电脑，也就是苹果本，它的系统要在十二或者是十二以上的版本。然后我们要准备 deepsafe api k， 这里我说明一下为什么选择 deepsafe， 因为 deepsafe 针对咱们国内的一些用户，使用起来会更加方便，包括它的注册 以及后续的偷更购买，都是非常便捷的。这里我们复制创建 apik 的 一个地址链接，我们在浏览器中打开这里我们使用手机号验证码注册一个 登录进去。好，现在我们已经登录进来了，这里我们点击左侧的菜单 apik， 来到这个页面进行 apik 的 创建。这里我们输入 apik 的 名称，可以随便起一个，叫什么名字都可以。 这里又因为我已经创建了，所以我就不做展示了。需要注意的一点是， api k 仅在创建的时候是可见可以复制的， 所以大家一定要保存好。在后续的使用中，这个 api k 都是严码是不可见的。因为我是给 opencloud 使用的，所以我这里起了名字叫 opencloud 杠 plus。 好， 我们继续回到这个安装文档下面进行第一步安装。 dos 大， 大家可以把 note g s 理解为一个代码执行的运行环境，这里呢有下载地址。好，我们继续回到本打下面进行 note g s 的 安装。 我们打开文件，然后按照这个操作的步骤，一步一步地去点击就可以了。这里我们验证一下 note g s 是 否安装成功，需要我们打开终端，打开终端有一个快捷方式，就是 come on 加空格，在这里搜索终端两个字， 回车他就可以自己打开了。为了观看方便，我把界面放大一点，然后清理一下这个界面， 回到分档，我们复制下面这行命令粘贴进来。回车， 我们看到它输出了 v 二二点二幺点幺，这个就是 note g s 的 版本号，只要出现了这个版本号，就说明我们的 note g s 已经安装成功了。下面再执行这一行命令， 还是一样的。复制粘贴进来，我们也可以看到它返回了幺零点九点四这个 n p m 的 版本号。这里我们可以看到两个都输出了版本号，就相当于 note g s 已经安装好了。下面进行第二步 安装。 openclock 还是一样，打开终端，输入这一行命令。好，这里我们可以看到它正在一个 low 定的阶段，证明它正在去请求远远程的服务。正在下载这个 openclock， 这里我们需要花一些时间去等待， 等待它安装完成。在这里如果提示权限不够的话，大家可以执行这一行命令。执行完这一行命令，需要你输入电脑的登录密码， 然后按回车，等待个几分钟就可以完成。这里也是最后没有红色爆串，就相当于安装成功了。好，这里也是说一下为什么龙虾已经出了很久了，而且热度也相对来讲褪去了一点，这个时候我才开始做龙虾安装的教学视频。 大家也知道第一个吃螃蟹的人肯定会非常有成就感，他也会卸任一步来体验 ai 带给他的便捷， 随之带来的你要花更多的时间去研究，去了解龙虾怎么去安装部署。初期的社区没有发展的这么快，会出现很多问题，需要一点点去解决。 反观现在，经过了一段稳定的运行后，各个社区针对于龙虾的部署安装也是有了许多的文章可以去参考，也可以说是后面吃螃蟹的人可以知道哪个做法更好吃， 可以吃到更多的肉。好，我们现在可以看到已经安装成功了，这里有一个警告，并不是报错，下面我们验证一下，复制这行命令 执行一下，我们可以看到这里输出了他的版本号。下面我们进行第三步初识化的配置，复制这行命令粘贴到这里执行。好，这里我们跟着 屏幕当中出现的一些交互菜单去执行，用上下左右方向键去选择，用空格键去勾选，回车键去确认，那么第一步我们选择 yes， 这里默认是 no， 给他切换成 yes。 回车。好，这里我们看到需要设置模式，来到第二步，选择第一个推荐，直接回车就行。第三步，找到 deepsea 这个模型，这里我们可以看到按上下键去选择，我们在界面中没有看到 deepsea， 所以 选择这个冒回车，现在界面中展示了所有 open class 可以 适配的模型，我们按上下箭头去找 deepsea。 好， 我们找到 deepsea 后直接回车， 下面输入我们之前配置好的 deepsea api k， 就是 我们这个页面创建的，这个要求大家提前保存好的 api k， 我 们复制粘贴进去就可以。好，这里我填写了 deepsea api k。 回车这里我们已经看到它默认模型已经设置为 divic 框 v 四框 flash 默认模型，我们就选择当前配置的 divic 模型。直接回车，下面我们进行空格勾选，暂时跳过，不做任何配置， 直接回车，这里也是一样，暂时跳过，不做任何配置，直接选择 no。 回车，这里也是一样，要先按空格键去选择，然后直接会撤好。这个时候我们看到 note 已经运行了 opencloud 的 后台服务，这里我们选择在浏览器中启动。 好，目前就跳到了浏览器中，我们看到了 opencloud web ui 界面，这里我们直接点击连接按钮。好，这里我们看到出现了红色的报错，我们看一下这个原始错误。呃，这个是出于第一次进行 web view 的 访问，一个安全机制的问题， 我们需要手动地去通过一下本次请求，这里我们打开一个新的终端复制进来这个命令行执行。好，我们复制出来这一次请求的 id， 把它粘贴到后面执行， 返回到右 i 界面，刷新一下点击链接。好，我们看到点击链接还是不行，再查看一下它的 request id 已经刷新了，我们把新的 request id 复制进去 粘贴执行。好，这里我们再刷新一下 ui 界面。好，这时候我们已经来到了 opencloud 的 聊天窗口，它默认使用的是 deepsafe 模型，下面我们验证一下龙虾现在是否可用，给它输入第一条指令， 你是什么模型，你会思考吗？好，我们在这里等待一下它的输出。 好，我们看到它现在已经完成了第一条指令的输出，我是 deepsea face flash 模型。至此我们已经完成了 open cloud 加 deepsea 针对于 mac os 系统的安装。好，现在让我们回到这个安装说明文档，现在它已经启动了，并且我们完成了第一条测试的对话， ai 可以 正常回复。第五步呢是一些 基本的基础配置，这些我们后续会单独做一视频给大家详细的讲解。这里是一些常见问，如果我们有报错或者有哪里卡住了，我们可以来这里找到一些答案。现在让我们回顾一下整个安装过程，我们都做了 哪些工作。第一步应该是创建好 deep sec api k， 并且把它妥率的保存起来。第二步才是这个 note g s 环境安装，我们可以使用这个命令去检验它是否已经成功安装。第三步去安装 openclaw 也是一样，使用命令看它是否已经完成安装。第四步我们执行 openclaw 的 命令，对它进行一个初步配置。 最后我们打开了外部 ui 的 界面，完成了与龙虾的第一次交互对话。这里呢，我也整理了一些 openclaw 的 配置优化教程，有 mac 版本和 windows 版本。好，这里就是 openclaw 优化配置的 macos 版，这里我整理了一些文档，它可以使我们每一次对话节省更多的 token， 也就是更省钱，让它变得更聪明，更加高效地为你工作。 下面还有一些属于命令的一些配置，这个在下期视频我都会带着大家一起去把我们的龙虾优化，把我们的龙虾调整到最佳状态。以上就是本期的全部内容， 希望大家多多点赞评论关注我，下期会更加精彩！

周末在家无聊，搭建了一个千万 poa 跑本地算力，而且还搞了一个知识库，简直好用到爆。这段时间搭建知识库特别火，早就想在本地部署大模型，趁着周末休息，本着学习的态度直接开干，发现大多数人还是用的线上模型， 自己的信息隐私没保障。比如我现在这里有一个财务的 a 阵，我可以让他帮我分析一下上个月销售数据以及利润，然后运营总监可以帮我分析账号数据或者店铺数据。而且每个 a 肩特用的模型是不一样的， 比如关于财务报表这些，我就会交给千万三点五一二二 b r d s b 的 mo e 模型，因为它分析数据会非常严谨，所以其实相当于你有财务和运营两个员工，他们之间的定型处理不会阻碍我现在去做什么， 这样我可以分别给我的两个员工要求他们去做什么，他们之间可以自己协同，可以互相配合，也可以单独完成某件事，他们可以帮我解决绝大多数问题，这样的话我就相当于有一个一人公司了，同时也可以当成一台性能很好的电脑用，不得不说这个体验是非常棒的。

大家好，我是根谷，今天是 open core 系列课程的第四十九堂课，这几天有小伙伴在问我啊，就龙虾分析股票用什么电脑配置好，呃，所以说我今天整理了一下的 mac 和 windows 两大用户建议吧，首先就不推荐大家用 linux 木邦兔 啊，本期视频仅做电脑的配置选择啊，非投资建议。首先先说 mac 吧，那土豪配置版的话，像我这种是 m 四啊，芯片的这种 mac 一 百二十八 g， cpu 是 十六核啊，显卡是四十核的， 因为 mac 和 m 四平台，它是显显存和内存是同样的，都是共享啊，它有一个这个苹果的最新的技术叫显存共享技术啊，所以说它越等一台四 g 的 i 九 消费级的顶端的显卡，推荐理由就是可以稳定运行本地四十八的参数的这个模型，比如说 g p t o s s 哎， j 码四那个二十八的或者三十二 b 的 都是没有任何压力的啊， 平民级的话就是万元内的话应该是用，我觉得应该用迷你迷你 m 二 pro 就 可以了，它 cpu 是 十核啊， gpu 是 十六核，大概是三十二 g 的 内存啊， 差不多可以运行四到八 g 的 这样一个模型参数，当然如果你觉得卡的话，就是买一个比较好的这样一个付费的这个模型 a p i 啊，比较聪明的，那这就是可以的 啊。第二块就是 windows 这块， windows 的 话，土豪配置肯定是 i 九啊，对吧？ rtx 四零九零或者五零九零啊，大概是二十四 gb 以上的呃，最好有，有钱的话加到一百二十八 g， 那 肯定可以轻松玩转二十八 g， 因为这个显卡它呃一定是支持 u c u d a 啊，如果你这块比较拮据的话，推荐就是 i 五 i 五 r t x 四零六零。为什么推荐四零六零不是三零七零呢？因为 c c u d a 是 关键的一个技术啊，就一定是因为四零六零就支持是吧？所以内存的话大概是三十二 g 就 可以了，可以轻松玩八 b 的 这样一个模型。 那什么是 c u d a 呢？ c u d a 是 英伟达呃提供的这个 g p u 并行计算的平台，那它可以把这个程序呃用用显卡来做计算，不需要用 cpu 啊，也所以说它这个 c u d a 的 技术调用了这个，呃显卡的并行计算的能力，可以让大模型加载的更快，推理更流畅。 最后一句话总结的话就是，我还是选择大家有 mark 的， 就是选 mark 吧，为什么呢？因为虽然 mark 它没有 c u d a 的 技术，但是它有其他的技术，比如说 mate 啊， mate 它就是那个苹果出的那个叫也是 g p u 加载的一个技术啊，就 g g p u 加速的技术， 再加上它的量化模型和那个统一内存啊，显存内存共享，呃，实现了类似于 c u d a 的 效果。呃，所以你用欧拉玛的话，用那个金满三，呃金满四，或者是呃用了它的那个量化模型的四 b 的 话，其实速度是不会输过于 c u d a， 但是呢，贵是肯定要贵一些，就同样配置的话，苹果的一般会贵个百分之五十的价格，但是如果你没有钱的话，就选 windows 也是不错的。那今天就分享到这里，你学会了吗？

今天是什么喵？大家好，我是阿喵，这里是一个致力于让大家入门各种知识技能时能少走弯路的频道。经过一段时间的折腾，阿喵终于也养上龙虾宝宝了， 中间当然也避免不了各种踩坑经验和血泪教训。这个视频我就来给大家分享一下我的养虾攻略，帮助大家不折腾少踩坑，顺利拥有自己的专属龙虾助理吧。以下是本期内容时间线，大家可以按需观看。 首先交代一下我的养虾鱼缸，一台二零一六年的 macbook pro， 英特尔的 i 五芯片，十六 g 内存。所以我视频提及的都是 mac 系统本地部署的相关建议，其他设备情况的小伙伴们谨慎参考。 如何安装 openclock 在 龙虾的各种教学视频里，一般情况下大家会看到两种安装方式，一种是这样带网址的脚本安装方式，好处是你不需要提前准备什么，即使是全新的电脑，直接运行着一条命令就能安装。 缺点是你最好有一个非常顺畅的网络环境，否则在执行过程中非常容易报错。另一种方式是使用 npn 命令的方式安装，前提是你需要先装好 nojs 盒给管理工具，网址我给大家放这里了，系统会自动检测你的电脑配置，点击下载安装即可。 两个软件都安装完成后，再打开终端运行 n p n 的 安装命令，一般情况下都可以安装成功。网上有很多保姆级安装教程，我就不在这里追溯了，如果你按照上面两个方式都没有安装成功，也不想再折腾了。我的建议是， ai 时代，我们用 ai 的 解决办法，使用你手边的任何一款具有编程功能的 ai 工具，比如国外的 cloud code 等，国内不方便可以试试字节的吹，腾讯的 work buddy 等，直接把龙虾的 github 网址丢给他，让他帮你安装即可。 当中端出现这样的欢迎界面的时候，就表示你的龙虾已经安装成功了。注意，如果你是让 ai 工具帮你安装的，那么当它安装完成后，你可以单独在终端执行这段命令，进入初识配置界面。 如何配置一只龙虾？ ok， 我 们来看看具体的配置选项。第一个问题是安全提示，左右方向键选择，回车键确认， 这里我们选择 yes。 第二项是启动方式，我们选择 quickstar。 这一项是配置选项，分别是使用现有配置、定心配置和重置配置，应该选择第一项即可。 接下来我们就进入了模型的配置界面，根据每个人的情况不同，各个厂家也都有指导手册，配置起来应该不难。唯一要注意的是，像 mini max、 智普等公司的模型配置都有国内和海外两个版本， 大家注意不要选错就可以了。接下来的这部分就是配置聊天机器人选项，国内首选还是飞书，目前 open call 已经把飞书机器人配置流程做的很简单了，选择完后用飞书扫码即可。 详细的配对流程我在这里就不再赘述了。这个配置搜索方式提供商的我们可以暂时跳过这个配置 skill 的 选项，我们选择 yes。 这一步是配置自动化， hold， 点击空格键选择，建议全部选上，然后就进入启动网关流程。 一般在 openq 里的配置修改需要重启才会生效，所以我们一般选择第一项即可。 最后他会问你如何启动你的龙虾，那大家看到的龙虾操作界面都是在浏览器里面的，更加直观，所以这里我们选择第二项。当你的浏览器弹出这样的界面，就表示你的龙虾配置成功了。接下来你就可以愉快的跟你的龙虾对话聊天了。 你可以保存此页面为书签，不过更多的时候，我建议通过命令行的方式调出窗口。 你必须知道的养虾常识，在你开始使用你的龙虾之前，有一些概念我觉得你需要了解。首先安装好 open 框后，你电脑的用户瞩目下会有一个点 open 框的隐藏文件夹。 除去 opencloud 的 配置相关文件，各个里面我们需要关注的就是 workspace 这个文件夹了。简单来说，这里就是你龙虾的家。一般来说， workspace 文件夹下会有以下文档，里面写了龙虾的初始配置，你可以直接沿用，也可以根据自己的情况调整。 这里告诉大家一个小 tips， 这些文档默认都是英文的，你可以直接告诉你的龙虾，让它帮你翻译成中文，方便查看修改，也可以通过仪表盘修改具体位置如图。现在我们来逐一介绍它们的用处吧。 agent 点 m d 首先是 agent 点 d 文档，我建议大家可以花时间好好阅读一下文档内容，就会大概明白龙虾的行为逻辑了。 就像龙虾刚上线，知道如何跟你打招呼，就是遵循了文档里面的这条指令。这里适合放置规则、优先级和如何表现的细节， 但是也注意不要无限制的往里面塞东西。这个文档每次绘画都会加载过长的上下文，不仅消耗抽空，也容易让 ai 模糊重点。可以附用的工作流规则等可以制作成吃掉。这个我们后面再聊。 so 点 md， 这个文档也会在每次绘画中加载，所以也要精简。那么我们应该在这个文档写什么呢？以下是官方的参考， 比如我会在这个文档的最上面都加上这一段，这样我的龙虾就可以化身萌萌猫娘人设回复我了。 user 点 md， 这个文档是告诉你的虾你是谁，也是每轮对话都会加载的内容。最开始可以记录以下信息， 你也可以直接问你的虾想了解你的什么方面，它会引导你回答并写入这个文档。 identity 点 md， 这个文档记录的是你龙虾的基本信息，通常在第一次对话的时候，龙虾就会引导你设定也是每轮对话都会加载的内容。 这个文档主要是用来记录工具说明的，也是每轮对话都加载的内容，你可以在里面记录一下内容。 heartbeat 点 md， 这个里面主要存的是心跳机制的检查清单，默认是半个小时一次，到时间了你的龙虾就会打开看看这个文档，看看有没有什么事情需要去检查或者去做，有空就会跳过心跳机制。 其他文档后面的这两个文档会在初次使用龙虾时加载使用或自动删除，后面的 memory skill 和 canvas 文档都会随着使用积累，这所有的文档组成了龙虾的工作空间。了解完这些，你应该可以大概明白你的龙虾是如何工作的了。 仪表盘用法介绍接下来我们再来看看龙虾仪表盘的基本使用方法。首先最上面的是聊天窗口，不管你是创建了多个龙虾，或者给一个龙虾配置了多个聊天工具，比如飞书、微信等， 都可以统一在这里管理和看到。有些聊天工具，比如飞书，默认是看不到龙虾的思考过程和工具调用的，所以有时候你会觉得龙虾回复的特别慢。 其实打开这个聊天面板，你就可以看到龙虾的所有任务执行过程了。默认在仪表盘中的对话使用飞出等聊天工具的对话。定时任务、梦境生成、 指代理伪派都会生成独立的聊天窗口，当对话不活跃后，聊天窗口会自动关闭，你也可以在绘画页面调整。 后面这里还可以为每个对话渠道调整使用的模型和思考强度。最右边的分别是显示思考过程、显示工具调用全屏和显示隐藏定时任务功能。仪表盘的功能非常多，很多我也还在探索中，我这里就挑几个我觉得重要的部分介绍给大家 带来。这里展示了你的龙虾大概的运行情况。频道，这里是配置的聊天工具，比如飞书、微信等的配置界面 实力，这里显示的是你运行龙虾的硬件设备信息规划。这里就是对一些目前活跃对话的管理 使用情况，这里很详细的展示了你的偷根消耗量情况，对那些想知道钱都花到哪里去了的小伙伴很实用。定时任务，这里主要展示的就是运行中的定时任务的详细情况，一般我们口头告诉龙虾，比如几点提醒我做什么之类的简单任务执行起来还好， 但是如果设定的定时任务要求比较复杂，龙虾总是执行不到位的话，你就可以在这里查询和调整提示词来达到想要的效果。而且这里可以调整和编辑的维度还挺多，大家可以自行研究尝试 代理。这里显示了你的每个龙虾的基本情况，配置的身份文件，能家用的工具是有绑定的聊天工具，定时任务信息等。 skill， 这里主要展示的就是龙虾的 skill 安装情况节点，这边是一些关于设备配对的管理中心和命令的执行中书， 对于小白来说配置有难度，暂时可以无视。梦境是 openquad 最近更新的新功能，我们在后面的记忆与梦境章节再具体介绍。 最后下面的设置选项中，相关的内容是对各项功能的细划，设置也比较复杂，大多时候我们都可以直接让龙虾帮忙调整配置，所以也可暂时无视。 关于 skills， 龙虾功能强大，大部分是靠各种 skill， 这里我不打算聊太多关于 skill 的 内容，这个话题我们后面单开视频详聊。 今天这个视频我主要是给大家科普一下内置 skill 和找龙虾 skill 的 方法。内置 skill 清单，龙虾一共有五十二个内置 skill， 我 们可以在控制面板的 skill 页面的 built in skill 是 个分类查看，我给大家大概总结了一下，大家可以按需选择是否起用 skill 网站推荐，不过更多的 skill 除了我们自己创建以外，还可以在以下网站获取，第一个是 call hop， 龙虾的官方技能网站， 访问速度较慢，国内有近向网站，不过使用体验一般。第二个是 skill 点 c h， 这个网站大家应该不会陌生， first off 官方出品体量最大的 agent， skill 市场知识 code code cursor、 opencloud 等多平台智能体的 skill 安装。第三个是 skillzonepe， 这个也是 skill 网站推荐的老朋友了，社区性质的 skill 聚合网站，收入的 skill 最多，但是质量参差不齐， 使用时需要注意甄别。第四个是 skillhub， 是 腾讯出品的，专门针对国人优化的 skill 市场小白友好，不过由于是腾讯出品，有些问题大家懂的都懂。 记忆与梦境与龙虾记忆功能相关的配置文件主要有以下三个， memory 点滴文档的内容会在每次绘画开始前注入上下文，龙虾会根据和你的对话内容自动总结重要的信息添加到这个文档，你也可以直接告诉他，记住某某某， 他也会主动写入这个文档。而在每天的聊天过程中，龙虾发现有什么记录价值的内容，就会记录到每日的 memory 文档中，每次对话会自动加载今天和昨天的 memory 记忆， 这样的机制就保证了打开一个新对话的时候，龙虾不会像失忆一样什么都不记得了。最后是 open 号最近才更新的梦境功能，系统会在每天半夜三点的时候运行一个定时程序，分析日常的对话内容，评估有价值的信息，添加到 memory 点滴的长期记忆中去， 具体的原理大家可以参考官方文档，我在这里就不具体解释了。而且梦境还有一个功能我还蛮喜欢的，那就是龙虾每天都会写一封梦境日记，他会总结白天与你的互动，并且抒发一下自己的所思所想。 每天看到我的龙虾写的梦境日记，都会觉得他好像真的是一个有生命会思考的小可爱呢。 如何领养多只龙虾？我们可以在 open 框中创建多种角色的龙虾，满足我们不同的需求。这样做不仅不同任务都是独立的上下文，而且也还可以给不同的龙虾配置独立的人格记忆和调用不同模型等配置选项。 创建方法也很简单，运行这条命令，这里注意一下。默认新的智能体会创建在现有的工作区下， 如果想更好的区分两个智能体，记得修改一下默认的工作区路径。接下来就是配置大模型和聊天机器人，这里我们注意一下，如果我们想使用飞速为不同的龙虾绑定不同的飞速机器人的话， 不要在这里配置，因为在这里配置飞书会把你原有龙虾绑定的飞书机器人配置给挤掉，所以这个选项我们选择 no 跳过。然后我们进入飞书的开发平台的开发者后台，创建自建应用， 添加机器人，点击创建版本，点击保存并发布。然后再返回首页，找到刚刚创建好的机器人，复制这里的 app id 和 app 系统，直接给你的龙虾，让它帮你配置即可。更新与备份 最后我们来聊聊更新和备份问题，仪表盘的这里会显示你目前使用的版本，如果 open 框有新版本更新，仪表盘上方也会有推送通知，点击即可升级这几个版本。更新的终端命令我们也可以记住，可以手动更新到想要的版本。 另外，由于欧本华更新升级非常频繁，加上更新后非常容易不稳定，导致你的龙虾死掉，所以每次升级前记得做好备份工作，常用命令如下。最后，龙虾灵魂所在的工作区官方建议使用备份， 不知道如何使用该的可以参考我这期视频，官方文档，也有详细的教程，当然你也可以直接让你的龙虾帮你执行，这样即使忘记备份或者 open call 哪天又崩了，只要保存好 wordpress 中的相关配置，就可以复活你的龙虾呢。 好了，本来想简单介绍一下小龙虾的用法，没想到仔细研究发现值得讲的内容还挺多，希望对大家有帮助。 那这个视频就到这里了，下期我们讲 hermes 的 用法教程，期待的小伙伴们点波关注，这个世界终将淘汰不会用 ai 的 人！关注阿喵，了解更多 ai 小 知识， 那下个视频我们很快再见喵！

很多人买了 mac mini 想装 openclo， 却发现步骤有点多，教程也比较零散。所以这期视频我带你从零开始，完整演示一遍 openclo 的 安装和配置流程。整个过程我会拆分成四个步骤，一步一步讲清楚。 ok， 我 们正式开始。 第一步，安装基础环境，如果都能正常显示版本号，说明我们的基础环境已经准备好了。这里简单说一下， homebrew 是 mac 上的软件管理工具， python 是 open curl 运行所需要的环境， git 是 用来管理代码和项目的。只要这三个工具正常，我们就可以进行下一步了。这一步就是基础环境的确认。 第二步，下载并安装 openclo。 接下来我们正式开始安装 openclo。 首先打开浏览器，进入 openclo 的 官网，在官网首页往下滑，你会看到官网提供的一键安装命令， 复制这段安装命令，然后打开终端，直接粘贴执行。执行之后他会开始自动下载安装。整个过程需要一点时间，我们稍微等待一下，你会看到他正在下载相关的安装包，以及一些依赖组建。 等安装完成之后，系统会提示我们进行一些配置。首先会问你是否了解相关风险，我们直接输入 yes 就 可以。接下来会让我们选择启动方式，我们选择 quickstep， 用最快的方式启动。 然后系统会让我们选择模型，比如这里我选择了 kim， 输入对应的 api key 后选择 keep current。 接下来会让我们选择接入渠道，比如 whatsapp， 飞书等。这里我们先跳过， 因为第三步我会专门教大家如何配置飞书。接下来是技能的配置，为了快速启动，我们先选择 no， 后续有需要的可以再单独添加，然后它会开始安装网关， 安装完成了之后，我们会选择 open the web ui 浏览器，会自动打开一个聊天界面， 这里我们可以测试输入一下，比如说查看电脑状态，如果它正常返回结果，就说明 open curl 已经安装成功，并且可以正常运行了。到这里 open curl 的 下载安装和启动就完成了。 第三步，我们来看一下如何配置飞书。首先打开飞书开放平台，创建一个企业自建应用， 点击创建应用，应用名称可以自定义，由这里我直接命名为 word。 openclove 创建完成之后，我们进入应用后台。第一步，添加应用能力，选择机器人，添加完成后进入权限管理页面，这里我们可以选择批量导入权限， 直接复制我已经写好的权限 js， 确认之后点击申请开通，然后按照提示完成下一步操作即可。 这里飞书册的基础应用就创建完成了。接下来我们回到 openclove， 在 最新版本中其实已经内置了飞书的插件，但是默认是未启动状态。 我们先进入插件管理页面，查看飞书插件当前状态，可以看到飞书插件是未用状态，现在我们执行应用命令， 将飞书插件启动，启动之后再次确认状态，可以看到飞书已经处于遗弃用的状态。我们重启一下 open call 服务，重启完成后，进入 channels 页面，可以看到飞书插件已经出现在渠道列表中， 现在我们开始进行飞书的配置，首先填写飞书应用的 app id 和密钥， 这两个信息可以在飞书开放平台的应用凭证页面获取。连线完成之后，下面的选择连接方式，选择长连接模式，相关选项全部起用，然后点击保存，保存之后系统会自动重启网关服务， 网关重启完成之后，退出渠道就已经接入完成。在建立好长连接之后，我们需要配置事件，这里的事件类型选择长连接，然后点击添加事件，我们添加的事件类型是发送消息， 然后再回调配置，里面同样选择长连接方式，配置完成后记得点击保存。 接下来我们创建一个新版本并提交审批。最后我们回到飞书客户端，还是查看电脑信息状态，可以看到它现在已经成功回复，说明我们的飞书已经配置成功了。 在玩 openclo 的 过程当中，我们可能会碰到很多问题，这里我告诉大家一个邪修的方法。举个例子，我之前在配色非书应用的事件与回调的时候， 使用长链接接收事件，会显示应用未建立长链接，这时候可以直接让 open curl 帮我们处理，这是我邀请他做的，他现在需要我们提供飞书的 app id 和密钥，我们找到飞书应用的 app id 和密钥发给他， 等他一会，现在他已经更新好配置文件了，我们来看一下网页中飞书的配置， 目前来看已经是配置完成了，所以当我们有一些问题需要处理的时候，我们可以直接让 openclock 帮我们来处理，当然也不止这一个场景，你要是碰到了其他的问题，也可以直接告诉他，让他帮忙处理， 毕竟我们花这么大的精力来配置他，是要让他好好干活的。 ok， 这是 mac 配置 openclock 的 全部教程，大家赶紧去试一下吧！

你的 openclaw 和 hermes 还在花钱调用大模型的 a p i 吗？今天我教你用零成本本地部署奥拉玛，在你的电脑上直接跑大模型，还能无缝对接 openclaw 和 hermes， 实现免费玩 ai 智能题工具。首先介绍一下欧拉玛，什么是欧拉玛呢？欧拉玛是目前最简单的本地模型工具，在 windows、 mac 和 linux 上都支持，几分钟就能装好，八 g 内存就能跑。当然了，还是建议最少要安装十六 g 内存， 这样体验起来更加流畅。如果有英伟达的显卡，还能够使用 g p u 加速。了解完了欧拉玛是什么之后，我们来看一下欧拉玛如何安装。首先我们要访问欧拉玛的官网欧拉玛点 com， 它的首页是 一个羊驼抱着一个龙虾，下面的英文是 power open claw with ollama， 中文的意思就是使用 ollama 为龙虾赋能，从这一点我们就能看出它是全面的拥抱和支持 open claw 了。这也是为什么今天我要在 open claw 的 专栏里专门做一期 ollama 视频的原因。 废话不多说了，首先要下载欧拉玛，点击右上角的 download， 这里我们可以看到它有 mac os、 linux， windows 的 下载方式自动已经给我们定位到了 windows， 点击这个黑色的 download for windows 按钮， 就会弹出下载框，点击另存为保存，有点大，两个 g， 这个网速非常感人，所以我建议大家用迅雷来下载。 我们已经下载完了欧拉玛的这个安装包，下面我们就开始安装欧拉玛的安装有一个问题，就是它没有让你选择 需要安装的文件夹这个选项，它默认是安装到我们的 c 盘 user 底下的，如果你想安装到指定的文件夹，那你需要换一种方式，我们先把这个安装过程停止。 我们找到拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇 斜杠 d i r 等于这里写上我们的安装地址，也就是记盘的欧拉玛文件夹。打回车就跳出来安装界面，我们点击安装，大家可以看这里已经安装到记盘的欧拉玛这个文件夹下面。 进了这个界面，就代表着欧拉玛已经成功安装并且启动了。安装好了欧拉玛，我们再来看如何下载模型。在欧拉玛的网站上点击这个 models， 就 可以进入模型列表，这里都是可以使用欧拉玛直接下载使用的模型。我们来找一下 谷歌的 jam 四，这个是最近小模型中比较好的，可以通过这一句欧拉玛 ram 四来进行下载。 输入奥拉玛 ram 捷摩斯回车运行。安装完了，我们来跟他说一句话试试。我们在这里输入一个，你好打个回车。 好的，扎马四已经回复了我们，虽然有点慢，但那是我电脑性能的问题。大家可以看到现在已经成功地让大模型在我们的电脑上运行起来了。再下一步我们就来看如何把欧拉玛接入到 open cloud 中。 ctrl d， 我 们来退出欧拉玛，然后输入 openclaw config， 进入 openclaw 的 设置，这个我们直接选择本地运行，这个我们选择第二个 model， 打回车进入，然后我们要在这里找欧拉玛， 这个就是欧拉玛提示我们欧拉玛不可用。我们来重新编辑一下 openclaw 的 配置文件。 openclaw 的 jason， 这个就是 openclaw 的 配置文件。我们来找一下 allow 这一项，这里就是扩展的 allow 这一项，我们要在这里添加上 alama。 我 们来运行 openclaw config 来设置 openclaw 的 大模型。 选择默认的本地模式，这个我们选择第二项 model， 就是 设置模型，这个是选择模型的提供商，我们来找一下 alama， 这个是询问我们选择云服务还是本地模式。我们选择最后一个本地模式，这个是欧拉玛默认的 b、 c、 l。 回车，这个是有哪些可用的模型？只有一个，我们按空格选中回车确认 提示，我们已经把模型信息写入了配置文件，我们退出。我们回到 open 可乐，这里是我们 问了 openclaw 一 句你使用的什么模型，他们回，他回答，我使用的是谷歌的伽马四。我们这次的 olamata 下载安装以及安装模型，以及如何在 openclaw 中使用 olamata 模型。到这里就结束了，关注，我每次 都给大家带来一个 ai 的 新知识，感谢大家的观看，再见。

大家都说用麦克去咬小龙虾，其实我觉得 windows 才是小龙虾最终的归宿。我昨天在我的 windows server 上面装了腾讯的 qq 一下，打开了一个新的大门，因为 windows 上的 gpu 加 python， 你 就可以做出来很多特别有意思的场景。 那么作为腾讯的 t v p 我 也很荣幸的成为 q q l 的 第一批的内测人员，那特别是在 windows 上装 q q l 非常方便，我现在直接远程登录一下我的 windows 的 机器，看看 q q l 当时是怎么来去装的。 你会发现这 q q l 其实安装起来非常简单，它只要在我们这个下载起来之后，我把我的 q q l l 直接 跟安装正常软件一样，你下一步它就直接进入到安装之后，直接进入到我 qq 这个界面，然后你扫个二维码，输入你的验证码之后，它就直接成为了我 qq 的 这个场景。 真正想把小龙虾拾起来，其实我觉得在 windows 上有几个很重要的一个设备你要有，首先我是强烈建议你是自己看我这边的设备，这边有一个我的飞牛的一个 nars 的 服务器， 里面配备的 nvme 的 硬盘，以及二点五 g 家用的网速，这样的话它可以让你的 windows server 几乎没有延迟了来去进行相关的交互，也和你的 mac 电脑中间通过 wifi 期能很快的没有延迟的进行相关的数据的拷贝。 那你的 windows server 里面最重要的就是有一个 gpu， 那 无论是三零九零还是四零六零，只要有个 gpu， 其实你就可以在里面能够去运行很多你可使用的这个有意思的 python 的 程序。那我看看我们在装了 qq 之后，这是它的一个 windows 的 一个界面，但是我们真正使用它的时候，其实不是在 windows 里使的，我们是直接在微信里面给他下命令就可以了。回到这里面看一看我们的这个 windows， 这个我跟他去聊了哪些事情？首先我是把它直接转完之后进行了扫码， 他让我去做这些简单的事情，我觉得都没有意思啊。这些事情其实对我来讲，我可以在 mac 上或者在我的云端服务器上去做，他其实在我的这个 windows server 上面要做一个非常有意思的事情，因为我有很多的直播，我现在要把我这些直播的内容做一个总结。过去我是要把这个东西传到 云端呢，通过一些云端的 a p i 来去做识别的，那换句话讲，我要花很多的钱要做这个事情，而且传到云端是要很耗力的这个事情的，那我可以在本地来做这个事情，那做这个事怎么办呢？我就想让他说我要去看看怎么把本地的一些视频能够把它识别出来， 那我其实让他给我做了一些推荐，我找这个开源项目来怎么来做？那最后我去选择了一个开源项目 fast whisper 来去安装，因为像我们这种的好奇宝宝不能叫好奇宝宝，叫好奇老登来讲，其实我们喜欢装各种各样的新的东西，但是对于我们来讲 最难的是什么？最难的就是我得装完这个东西，各种的调去哈根痱子去下模型，模型可能还不兼容，中间要做这种复杂的调试，这些对我来讲我没有那么多的时间， 那 qcloud 和 opencloud 其实正好解决了我这个问题，如果它在 mac 电脑上，它因为没有 gpu， 我 可以用 cloud code 来去做这个事情，但是没有 gpu， 所以 它没有办法去真的把底下的实现识别的逻辑做出来， 那我的 windows server 其实就可以干这个事，非常的方便，我就直接让它去本机下载这个东西，当然了，你发现它第一步就卡住了，它 python 环境装不上去，因为我这是一个 玩游戏的一个 windows server， 所以 它里面没有 python， 那 怎么办呢？它告诉我用这个东西安装包，那等了我大概等了它有接近半个多小时，它还是搞不定，那最后停止的时候，我自己去装，把 python 给它装上去。这个 python 装大家很容易就下载的一个安装包，根据它这个说法直接去安装就可以了， 安装完之后我再让他去安装这个东西，那么他还是不会，那这个时候我去看一看是不是 python 环境装的不对，是不是 python 跟他没有办法去连上去，那他其实最后连上去发现 python 是 ok 的， 那我重新再让他去下载安装这个事情，其实最后发现他这还说不行，那我拿语音去指导他，他还不对，那最后呢，其实我还是人工的去在他的我们的 windows server 上面 去帮他去处理了这个事情，我没有做任何的操作，还是在 qq 页面里面来去做，只不过让他去不同的换了一个 mini， 不是 通过微信给他的，那他解决了这个事情，那同时我让他因为要做转化，我就让他去列出来我 nars 上的这些东西，那也发现他有一个 bug， 它列出了一个目录里面的这个文件名其实不对，它是有幻觉的，所以那怎么办？我给他提了一个 bug， 那 这里面其实我的建议还通过飞牛远程就能看到你飞牛上的有哪些东西，你可以通过共享盘来去共享到你的 windows server 上面， 那我就让它直接通过 fast whisper 来去把视频变文字这个内容也存下去了。那这个东西我还看一下处理状态，然后最后呢 处理完成之后呢，还会去总结一下，那其实处理中间他就能总结一些相关的内容和观点，那我让他帮我提炼一些金句出来，他也很快能提炼一些金句。这样其实我就对于我们大概一个半小时的这样一个 讨论，我其实大概就能想象当时说了哪些比较有意思的话。那其实我也可以用 vspacex， 可能效果更好，它能够分出来不同人说的不同话。那同时呢我要把这些金句，因为我这些金句希望它将来能整理这些文章给大家分享出来，那我就让它金句来做一个文章的一个提纲，它也能够做出来。 那这个提纲做完之后，我让他基于提纲再去写一个文字，那这个文字因为涉及到他整个交货的两千字的问题，他显示不出来。那最后我让他给我存在我的这个自己盘上面，我通过飞牛来再去看。所以这样其实解决了我的第一个场景，你会发现他真的是可以把我一个视频就转化成一个文字， 它还可以带时间戳，直接把它里面再去这个处理就可以了。那其实这样的场景呢？我觉得是非常的方便的。那后面还有很多有意思的通过 windows 养虾的一些场景，欢迎关注我的养虾日记，我们看看 windows 加小龙虾还能做出来哪些和 mac 不 同的一些场景。

这两套本地 ai 大 模型都部署好了，其实这两台电脑价格上是差不多的，但具体怎么选择呢？如果你是家庭，使用这台 mac 又可以当电脑是个非常强大的 mac 系统， 它拥有六十四 gb 统一显存架构，部署像类似于 open core 这样的机器人，它的回复速度肯定是没有 n 卡快的，但是因为它的显存比较大，可以跑更多模型。但是如果你和我一样对性能要求非常高的话， 可以考虑这套英伟达的方案。那么这台设备之间到底有多少差距呢？就拿这个五零九零 d v 二来说的话，你如果问他一个复杂的数据，比如说帮你看十到一百个报表， 这么多数据用麦克的话可能就需要几分钟，但是用五千零九十的话，可能大概就一分钟以内，这个差距就很大了。如果还考虑多人同时使用的话，那 nike 就是 一个最好的模型。点这里我就可以切换各种各样的模型。 我刚刚用英伟达，让他帮我分析一下销售数据、利润等情况，可以看到这个总结还是详细的，而且生成速度大概就是二十到三十秒左右，像以前靠人工去拉表格分析数据时间成本会很大。而我直接设置了多个 agent 智能体， 创建不同的角色，帮我分工完成不同的工作，也可以让多个 agent 互相合作完成。最后一句话汇总到你这里，所以不管是一台机器还是两台，你都可以得到非常好的体验。

嗨，欢迎回来，今天这期视频跟大家聊点硬的，我将手把手带着大家部署 open call 最新版本，全程实录，不含废话，准备好了吗？ let's go！ 首先进入启动台，找到终端并打开。 接着呢，将准备好的命令行复制后粘贴到终端内回车，此时会出现安装的窗口，点击同意。接下来就会进入到 xcode 工具安装过程， 整个过程大约耗时七分半钟。到了这里终于来到了安装成功的界面。来到第二步，安装 uber， 将准备好的命令行复制后粘贴到终端内回车， 此时要求输入密码，输入的密码是不会显示的。接着等待安装中， 大约三分钟 homebrew 就 安装好啦，这里我再兴起一个终端。来到第三步，安装依赖 no， 即 get， 老规矩，还是将命令贴近终端回车， 等待安装。大约三分半钟，安装好，我们来验证下输入命令分别得到 node 的 get 的 版本号，至此依赖包仪成功安装。 接着第四步，官方一键安装 open 口，我们将安装命令复制粘贴到命令行。这次我们安装的是最新发布的五月七日版本，等待自动安装。 接下来是配置了，默认选择 yes， 启动模式选择默认 quickstart 模型题，工商，我选择了 c a i， 也就是智普 earth method 选择 c。 嗯，接着来到智普 a i 开放平台， 我演示一下，新创建一个 a p i t 命名随意，然后靠屁 a p i t 值贴到命令行 默认模型，这里选默认的回车。接下来会让我们配置通讯方式，联网搜索技能 hux 等，这里暂时不配置选择跳过，后续我们会专门出一期讲解， 现在看到网关服务也安装好了， 启动方式选择更为友好的 ypui。 到这里可以看到安装已经完成啦，这里安装一起大概也就四分钟左右，现在我们打开浏览器看看通了没，来问一个问题， 已没反应，也应该是选择的默认大模型，没有续费。我们来设置一个免费的模型测试一下， 把命令行贴进来，重启一下，查一下修改成功没？ ok， 已修改为 glm 四点七 flash。 接着来到聊天界面，刷新一下，问个问题，一开始反应有点慢， 但是有回应了，再来问问今天星期几，追到正确的反馈，追下来就能够丝滑的跟他聊天了。 最后我也准备了部署资料，有需要的朋友可以在评论区留言， 另外你们还有啥想听的也可以告诉我。好了，今天的分享就到这里，如果觉得有帮助请记得一键三连，我们下期见啦！

最近啊， mac mini m 四又火了，就是因为那个从 cloud bot 改名为 mod bot， 最终啊，又命名为 open cloud 的 ai 工具。现在很多人啊，都想搞一台全天二十四小时待命的个人贾维斯。 确实啊， mac mini m 四啊，本身就很强，但是如果你真想用它来搭建本地 ai， 有 几点啊，你真的要注意。首先啊，想跑 ai 模型的话，那些对话记忆 只是酷训练数据这些在使用的过程中啊，持续产生的数据，确实是个存储黑洞，两百五十六 g 啊，根本不够，五百一十二 g 啊，想跑训练久了可能也有点费劲，但如果直接上大内存的版本， 这个价格啊，都会再买几台 mac mini 啊。我的省钱方案是啊， mac mini 啊，就入手盖板就行了，之后直接外接个固态硬盘来扩容。另外，想要模型加载快，数据供给顺畅的话，外接硬盘的传输速度也很重要。 本地读写速度啊，也是 ai 本地推理训练效率的关键。这么看来啊，想要搭建一个真正的个人假维斯，光有 mac mini m 四还不够，你得给他配一个传输速度快，传 输空间大的硬盘盒，至少十 g 二十 g 起的传输速度，再加上几 tb 的 传输空间，才能真正发挥 mac mini m 四的实力。 前段时间啊，我按照这些需求啊，到处找了一圈，最后锁定了阿卡西丝的 m 零零二 pro。 前面说了，咱们搭建个人假维斯最怕什么，就是存不够，刚好他这里有两个硬盘位，可以塞两块最大八 tb 的 固态硬盘， 直接就是十六 tb。 十六 tb 放在那 ai 模型啊，随便装知识库呢，随便建训练数据啊，随便存空间啊，直接管够。然后是速度啊，这个才是我选它的核心原因，开个锐的零模式啊，直接飙到四十 g， 你 们想啊，跑 ai 的 时候 图形要加载，训练数据呢要读取，检查点呢要保存，这些操作全都要从硬盘里拿数据， gpu 的 算力再强啊，但硬盘速度太慢，性能啊，直接拉跨。有了四十 g 的 速度，训练数据读取嗖嗖的。最后是散热和防尘，这很多人啊，可能没注意到要二十四小时开机，跑 ai 这些啊，真的很关键。 m 零零二 pro 是 一比一开模的，铝合金设计，完美搭配苹果美学，这就像给 mac mini 啊穿上了一层散热机甲，一眼看过去啊，像不像 mac pro， 颜值和格调直接拉满，加上上下全开孔，热量直接散出去，我挂一整周啊，摸上去啊，也不怎么热。而且啊，不止是硬盘盒，前面三个 a 口啊，可以接移动硬盘和 u 盘， 后面两个 d p 口啊，支持双四 k 显示，顶部还有 s d 和 tf 卡槽，相机拍的素材啊，直接导一盒多用。总结一下， mac mini m 四啊，是个好东西，但想当真正的 ai 服务器，存储容量和传输速度啊是关键！正在搭建 ai， 想让 mac mini m 四啊存储和速度飞起的朋友阿卡西四的 m 零零二 pro 啊，赶紧试一试！

如果你现在还在纠结 opencloud 到底是装 windows 还是 mac mini， 这条视频直接给你答案。先说一下我的真实经验，我今天尝试用 windows 安装龙虾，花了四个小时才搞定权限问题、环境配置、 load 版本，是一路报错一路调整。我是程序员出身，尚且如此，如果说你是新手， 你真的会被劝退。所以结论很简单，想稳定省时间一次搞定的，直接选 mac mini 就 ok 了。想省钱，手上还有 windows 电脑， 你还想折腾的再选 windows。 但是我要强调一下，咱们要选 windows， 加上 wsl 二，这个不懂 wsl 的 可以去百度搜一下。为什么推荐 macmini 啊，是真的省心，一行命令直接跑起来，不用折腾环境，不用修各种奇怪的报酬， 半个小时部署完成，新手都可以搞定。关键是 mac mini 功耗低，几乎没有噪音，七乘二十四个小时开着当服务器，完全没有压力。再看 windows， 坑是真的多，权限依赖、版本、杀毒、软件干扰，每一步都可能卡住你。所以我推荐 mac mini， 咱们点赞收藏，下期手把手教你 mac mini 怎么装 open cloud。

我们用这一台售价两万多的 max 六六跑通了千万三点六三十五 b a 三 b 的 模型。这台 max 六六搭载了苹果的 m 二 ultra 芯片，并且是六十四 g 的 统一内存，是消费级显卡能跑起来的最好的模型， 比它强的模型没它小，比它小的模型没它强，质量加上速度再加上内存，三者兼备。所以说这台六十四 g 的 m 二 ultra 真的 很强， 而且性价比非常高，能用最少的成本跑出最聪明最快的模型。而这一套是一个上海老板定的，他是个人使用，平时提醒他看报表，还有生成短视频脚本的需求，还有帮他分析短视频账号数据，并给出针对性的建议，需要什么直接跟他说，他会帮你不断优化和 反馈，这样以后有什么问题直接在手机上说一句话就可以直接得到回复。而所有的这套系统都是在本地，数据不仅安全，还非常稳定，即便我没有了外网，即便未来大模型这些全部崩溃了，但是这些部署在本地的模型依然可以为我服务。

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如果你也想跟我一样想要搭建本地 ai 模型，那到底该选什么硬件？选哪些模型？今天一次性讲清楚目前本地模型主流方案安卡和 max studio 该怎么选？如果你是小型团队或个体老板，优先选择 max studio， 体积小，颜值高，首选 m 二 ultra， 六十四 gb 版本，两万多价位对比 m 四麦克性能更强，内存待宽能达到八百 gb 每秒，对比 m 三 ultra 性能差距不足百分之五，而且价格更低，性价比非常高。 cpu 和 gpu 共用内存架构，六十四 gb 可以全部当显存，适合日常办公和轻量化 ai 预算。那如果你是多人团队，想要并发使用 max studio， 预算速度稍弱，复杂数据处理多任务并发场景下效率不足，所以就要考虑 n 卡方案了。日常海量报表整理、数据分析，多表格批量处理英伟达设备响应速度更快，大幅提升工作效率， 满足企业高频预算需求。模型适配方面，这两套都可以部署宽内和 g m 系列等主流模型，向电商、律所、服务 行业等多领域都能适配。像无缝对接 erp 系列，自动统计销量、成本、利润、智能分析爆款单品 品类数据，精准预判市场趋势，为运营决策提供数据支撑，这些都可以实现。而且本地模型数据安全，算力自由，不需要消耗 token， 能够杜绝云端数据泄露风险。如果你不知道怎么搭建部署，留下你的行业领域。

给大家录一个那个 mac 电脑给 openclaw 配置或者哪模型，然后第一步是你得先有一个 api k， 然后这个你是买也好还是怎么着也好？都行，反正这里必须得有一个， 然后我是买的九块九啊，然后下面，然后就是选择这一个，点开这个开通，然后点这个考勤 plan， 然后这里我自己选的是那个 二点零 pro， 然后其实下面有很多，然后你们自己可以选，随便选，然后这里弄完以后， 这这这这几步做完以后，然后就打开中断，然后输入这个命令 open claw come for， 完事以后跟着我这个步骤往下走就行了。选择这个， 然后选的 model， 然后一定得选这个，最早我选这个，然后就死活不行，哎，又有问题，然后就后来问大神，然后说选这个，嗯，这个完以后 应该是先出来，是这个默认的，有一个我忘了是啥，然后你就把它，然后 把我的这个网址，然后你就复制过来就行。复制过来以后，然后就下一步选这个 a p i k 这个 note， 然后你就输入就行，输入完以后回车它会提示这个，然后你选 open ai 这个， 嗯嗯，这一步完事以后，选完以后它这里会 有一个 id， 然后你不用管，然后默认回车就行，然后回车完以后他会到这个位置这个位置，然后我自己是随便骑的，然后你们自己看你们个人喜欢，然后骑一个，然后就回车完这个，然后到这一步， 然后选择积蓄就行，也就 ok 了，然后就可以用了，然后如果你们想看具体用了多少的话，你们就可以选回到这个界面还是这个开通管理，然后 coding plan， 然后看这个界面，看这个位置就可以了。

大家好，很多朋友在面对 openclaw 部署的时候都会有一些疑问，比如说我的电脑能不能装？安装过程复杂吗？安装之后怎么用？ talk 怎么选？ 今天呢，我就给大家介绍一下我的 imac， imac pro 上面分别安装了 thermos 和 openclaw。 我的爱迈克呢是二零一二年的版本，自带的八 g 内存。二零一二年的爱迈克呢， 苹果多了限制，最高呢只能支持到迈克 o s 十二。这个系统在安装过程中会有很多的问题，我就取现就国把它升级了索纳玛系统，没有任何的卡顿，大家可以判断。对比一下自己的设备， 我采用的安装方式是本地部署智能体，加上调用大魔性的 api 接口，这种情况对硬件配置要求并不高。 总结来讲，如果你的电脑是最近三五年配置的中高端的电脑，安装起来完全没有问题， 硬件和软件现在已经准备就绪，下一步呢就是 oppo 可乐的安装，会使用终端进行一些命令行的操作，但是呢都比较简单，安装完成之后我和大家一起让他快速运行起来。现在呢，我们还不知道他能给我们带来什么样的收益，那我们就先零成本试用一下， 虽然免费，但是所有功能都具备，是完全体龙虾网上所讲的高成本的 top 费用，我们跳开它，现在很多厂商都提供了一些免费的 top， 我 们就以阿里云百链平台为例，新用户呢有七千万 top 的 免费额度， 而且可以使用不同的模型，像千问、 kimi、 deepsea 等等。选中自己想要的模型，点击开启，再点击 api k， 然后在这里新建 api k。 下一步配置， oppo 可乐命令行 oppo 可乐烤水果全本地代理 模型配置，这里选自定义模型。接下来呢就是 bashil 还有 apik 的 一个设置，和你在百联平台上申请的 k 还有模型对应上， 可以通过 deepseek 来确定具体怎么填这些内容。到这一步，模型的配置就完成了。后面的配置选项呢，按网上教程一步走就可以了， 基本上都可以先跳过配置完成网关会重启命令行，输入 opencloud dashboard， 你 现在就可以正常的使用 opencloud 了，怎么样，这些并没有那么复杂，对吧？今天呢，我们是采用个临时方案， 使用了阿里云的免费额度，下两期呢，我会提供更稳定的，更长期的方案，也是免费的。如果大家对 opencloud 的 使用有兴趣呢，可以关注我，有什么问题呢，也可以留言私信我，一起学习讨论。

n 卡的本地大模型部署好了，对比我之前给大家讲到的这个 max studio， n 卡和 studio 在 价格上差不太多，但是如何去选择呢？如果你是家庭使用它又可以当电脑，性能是非常强的。然后它拥有六十四 gb 的 显存部署，像 opencloud 这样的机器人，它的回复速度肯定是没有 n 卡快的。但是好在它的显存比较大，六十四 gb 你 能 能够跑更多的模型是大于英伟达的这个模型的。但是如果你和我一样对性能要求极高，那你可以考虑一下英伟达的这套解决方案。至于这个 n 卡的解决方案和 max studio 在 速度上到底差距多少呢？拿这个五零九零来说，如果你问他一个复杂的数据，比如说帮你看十到一百张表，那这么多的数据， mac 基本上要一 分钟才能给你回答，但是 n 卡的话，二十秒直接给你数据，那毫不犹豫肯定 是 n 卡。我刚刚用这个 n 卡输出了一篇关于短视频运营的报告，可以看一下，输出是非常细化的，而且像这样的内容在实时生成中，大概也就是十到二十秒就可以出一个这么详细的日报。然后我也给他安排了多个 agent， 比如说我用我的 max studio 作为 主对话，他做我的 ceo， 那 像英伟达性能比较强，他要采集大量的数据，运营比较复杂的这个预算，那我就会把他很多关于一些公司的重要财务数据， 可以帮我查 erp 吗？嗯，可以看到它已经在调用我本地的这个模型了，然后一堆的数据表格正在输出，也就是说我们正常在使用它，无论是一台机器还是两台机器或者是混合使用，你的体 验都可以是非常好的。通过这样的多 a 检测的智能体，你还可以创建多个角色，然后每个角色也有自己的 skill， 你 让它做短视频运营的数据分析以 及做你的财务报表都是可以搞定的。而且像这套算力全部都在自己家里或者是在自己的公司里面，你的重要的合同数据都不会留到网上。所以说各位企业的大老板，如果你对本地算力和数据安全也有要求的话，像这样一套混合解决方案，你的企业也可以安排上。

你的电脑上马上就会住进一只小龙虾，它能自己干活的那种。先说说它是什么？ open class 是 一个开源的 ai 助手框架，跑在你自己的电脑上，你有完整的控制权， 不是云服务，不是订阅制，是真正属于你的工具。 openclaw 出来至今，在 getup 上已经累积了三十七万的 star 了，这是非常离谱的数字，时至今日还在不停地被人关注。为什么它能持续引爆？我猜至少有三个原因。第一，名字好记， claw 就是 爪子，一听就知道抓东西还够锐利。 第二痛点够痛，反爬验证码、 ip 被封，它全帮你搞定。三十七万 star 背后是三十七万个不眠夜。 第三，飞轮已转插件案例，每周都有小红书监控大模型解析，无代码工具根本停不下来。今天我们就把它亲手部署到你的 windows 电脑上。 正式动手之前，有三件事先确认，先看设备，建议用备用机或虚拟机来做首次安装测试。 openclaw 在 执行任务时有很强的自主性，会读取甚至操作你的文件。主力机先别动，只有一台电脑的话，装个虚拟机做隔离也完全可以。然后看系统， 推荐 windows 十一或 windows 十二零零四以上版本。最后是网络要检查一下，能够正常访问互联网就可以动手了。 安装 openclaw 需要 node js 二二以上的版本。先说图形界面安装，我们搜索 node 安装，选择官方网站，这里我们选择 windows 安装程序，点击下载，这样我们就获取了 lts 版的安装包。 现在我们双击下载好的文件，按照提示一直下一步即可安装完毕。这里我已经安装好了，就不需要再次安装了，等进度条走完点关闭就行。 装完之后在命令行跑一下 node version， 看到版本号大于等于 v 二二就可以继续了。现在你的电脑上已经有了 node js 环境，接下来我们安装 openclaw， 进入网页搜索 openclaw 安装，进入官网，这里我们看到安装 openclaw 只需要一行命令， 我们复制这行命令，在开始菜单里搜索命令行工具，右键以管理员身份运行。将命令粘贴进去之后点击回车，会自动进行安装， 这里我们等待它安装完成。网络通畅的话大概三十到六十秒，中间输出的 warning 可以 直接忽略。装完之后输入 opencloud version， 看到版本号就说明装好了。 接下来运行出式向导 openclaw on board。 我 的策略是先跑起来，再慢慢调所有能跳过的，先跳过有默认值的保持不动。接下来我们还是进入官网查看出式化命令，我们复制这个命令，然后切换到控制台，粘贴进去，直接回车。接下来会进入出式化流程， 弹窗出来了，安全提示，选 yes， 回车，下一个安装模式，选 quick start， 再往下大模型配置，这里我们选 deepseek， 为什么选它？先说价格， deepseek 的 a p i 便宜到离谱，国产模型里基本是最低的那一档，日常用跟免费差不多。 再说性能， v 三和 r 一 的综合能力在国产模型里很能打，日常对话，写代码，整理文档都够你用。最后是门槛，国内直接访问手机号注册就能用，对新手非常友好。 首先我们找到 deepsea 官网，进入 deepsea 开放平台，点击 api keys， 这里有个创建按钮，我们点击创建，随便输入一个名称，点击确认，我们的 api key 就 创建好了。 页面会显示一串以 s k 开头的密钥，这串密钥只会显示一次，务必复制下来。保存好关闭页面之后就再也看不到了。 回到 opencloud 控制台，找到模型配置的入口，把刚才复制的 apikey 粘贴进去，选择 deepsafe 杠 v 四 flash 作为默认模型，它是通用型，日常任务都够用，后续需要深度推理，随时可以切换到 deepsafe 杠 v 四 pro 后面的几个界面，供应商过滤模型，选择聊天工具连接，统统保持默认。一路回车，跳过 配置完成之后，你会发现出现一个新的弹窗，这是 opencloud 的 运行页面，关了它， opencloud 也就关闭。全部完成之后我们做一次快速验证。这边我重新打开一个窗口，输入 opencloud dashboard， 会自动打开浏览器里的 opencloud 控制台，随便问一句，比如你好， 他正常回复了，整条链路打通，你的小龙虾可以正式开工了。装好了之后能做什么给你看三个典型场景，先说文件整理，我自己的文件夹经常堆满，截图下载文档混在一起根本没法看。我 跟 openclaw 说了一句， d 盘的 download 文件夹的文件按类型分类整理，他自己识别文件类型，自己移动到对应文件夹。完事还给了我一份整理报告，全程我手没碰鼠标。 再说 excel 分 析，你把文件路径丢给他，告诉他你想知道什么，他会自己读数据跑分析，直接给你结论，不需要你写公式，不需要你做透视表，你只管提问这些任务，不需要你写任何代码，只需要用自然语言告诉他你要什么。接下来的视频里，我会逐一深入拆解这些能力。 好来回顾一下今天搞定了什么。 node js 装好了， openclaw 装好了，最小化配置，跑通了 deepseek 的 api key 接上了验证通过全程。在你的 windows 电脑上，没有虚拟机，没有 linux。 如果你跟着做到了这一步，现在你手里已经有一个本地运行的可以自主执行任务的 ai 助手了。 下一期我会继续讲 openclaw 的 进阶能力，定时任务、手机端接入 skills 插件，以及怎么用它处理真实的工作场景。觉得有用的话点个赞，收藏一下，装的时候照着操作，有问题评论区告诉我，我们下期见。