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从零部署OpenClaw:Docker + Ollama 大家好,我是 五九二五。 本期视频将带你 从零开始,完整跑通近期爆火的 OpenClaw(龙虾)项目本地部署流程,并重点讲清楚 OpenClaw 如何与 Ollama(羊驼)在本地打通通信,最终实现: - CLI 可用 - Web UI 可用 - 本地模型推理稳定运行 - 整套流程一次跑通、不踩坑 本视频不讲概念,全部是可复现的工程实操。 📌 本期内容结构 整个流程分为四个部分: 1️⃣ 工具准备(Docker / Docker Compose / Git 环境检查) 2️⃣ OpenClaw 本地部署完整流程 3️⃣ 常见报错与排错思路(1008 错误详解) 4️⃣ 安全与配置要点(Gateway Token / 设备配对) 🔧 你将学到什么? 如何正确克隆并部署 OpenClaw 项目 Docker 构建阶段为何会卡住,以及 如何通过优化 Dockerfile 显著提升构建速度 Gateway Token 的作用机制,以及 Token 不一致导致的常见报错 disconnected 1008 unauthorized / pairing required 的完整解决方法 如何在 Gateway 容器内完成设备配对 如何配置本地 Ollama 模型,并让 OpenClaw 正常调用 CLI 与 Dashboard 都可用的本地推理完整闭环 🤖 模型说明 本期演示使用的本地模型包括: - glm-4.7-flash - gpt-oss 实测中 gpt-oss 响应速度更快,因此作为演示模型使用。 你可以根据自己机器性能选择合适的模型,配置方式完全一致。 ⚠️ 特别说明 Docker 构建过程中出现耗时较长属于正常现象 视频中会解释 为什么全量 chown 会拖慢构建速度,以及如何从工程层面优化 所有 Token 配置位置必须保持一致,否则 Dashboard 将无法正常连接 如果你也在尝试 本地大模型 + Agent / 工具系统, 或者希望把 AI 项目 真正跑在自己电脑上,而不是只停留在 Demo 阶段, 这期视频一定要看完。 后续我会继续拆解 OpenClaw 的 JSON 配置、Skills 机制和更进阶的本地玩法。 我们下期见。 #openclaw #量化交易 #股票
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一回2天前
大家好!今天要给大家分享一个震撼的体验——我花了整整3个小时,在Linux系统上成功安装了这个最近爆火的AI助手:OpenClaw,也叫"龙虾"🦞! 为什么叫龙虾?因为它的Logo就是一只张牙舞爪的龙虾,而且它的能力也像龙虾一样——有手有脚,能干实事! OpenClaw到底是什么? 它不是普通的聊天机器人,而是一个能在你电脑上"为所欲为"的AI智能体。它最疯狂的地方是什么?GitHub上几天内获得10万+星标,创造了GitHub史上最疯狂的增长记录! 龙虾的三大核心能力: 第一,技能包系统。它内置了一个强大的插件系统,可以像真人一样操作浏览器、管理文件、控制系统。目前技能市场已经有数万个技能包! 第二,Agent Loop智能体循环。它会持续处理你的消息、执行工具调用、把结果反馈给大模型,不断循环直到完成任务。 第三,心跳机制。最诡异也最强大的功能!它会每4小时自动唤醒,主动检查任务、更新状态,就像有了自己的生命一样! 有开发者说:"有了OpenClaw,vibe变得比code更重要"——你不需要写代码,只需要告诉它你想做什么,它就能自己调动多个智能体完成任务! 接下来,我带大家回顾一下这3小时的安装之旅! 第一步:系统准备,用时15分钟。 我用的是 Linux系统,首先要更新系统、安装依赖,然后安装Node.js、Docker等必要工具。这一步比较顺利。 第二步:安装中文输入法,用时1小时。 因为要跟龙虾用中文对话,我必须先装搜狗输入法。这是最折腾的部分!安装fcitx输入法框架、下载搜狗输入法DEB包、配置环境变量、解决各种依赖问题、重启系统N次...最后终于成功!按Ctrl+Space就能切换中文输入了。 第三步:安装OpenClaw,用时1.5小时。 这是核心步骤。克隆仓库、安装依赖、配置API Key。配置API的时候遇到了一些坑,需要申请Claude API密钥,还要设置各种权限。 第四步:安装技能包,用时30分钟。 OpenClaw的强大来自于它的技能包!我选择了这几个必备技能:github代码管理、model-usage API监控、nano-pdf PDF处理、summarize文本摘要、clawhub技能管理中心。安装过程就像在应用商店选App,按空格选中,回车确认,非常直观。 第五步:首次启动。#openclaw #龙虾🦞agent
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