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🔥OpenClaw进阶玩法让小龙虾记忆力暴增 🚀OpenClaw进阶玩法:自研LanceDB记忆插件让小龙虾记忆力暴增,效果远超内置记忆系统!多scope隔离+噪声拦截+热插拔,一键安装!再也不会忘记之前的操作!让AI真正越用越懂你!保姆级教程! 视频简介: 🧠 本期视频详细演示了我为OpenClaw专门开发并不断迭代的LanceDB记忆增强插件,彻底解决OpenClaw"健忘"的痛点问题! 💡 核心内容: 🔹 深度对比OpenClaw内置记忆系统与LanceDB插件的功能差异 🔹 插件亮点:7层混合检索、BM25全文搜索、MMR多样性去重、6层评分管线、自适应检索与噪声拦截 🔹 支持多种嵌入模型提供商:OpenAI / Jina AI / Gemini / Ollama本地模型 🔹 多scope隔离实现Agent间记忆隐私保护与知识共享 🛠️ 实战演示: ✅ 从零安装插件(Jina AI注册 + 自然语言一键安装) ✅ 铁律配置写入MEMORY文件 ✅ 新session中检索踩坑经验与coding方法论 ✅ 斜杠命令快捷保存经验到数据库 🔥 插件已开源至GitHub仓库,铁律文件解压密码隐藏在视频中!点赞破千下期开源跨机跨Gateway通信插件! 🔥 时间戳: 00:00 开场介绍 00:31 痛点分析 00:59 记忆增强价值 01:17 效果展示 02:10 对比分析 03:15 插件优势 04:05 7层混合检索 04:46 实战测试 05:23 混合检索优势 06:07 安装教程 07:01 自然语言安装 08:01 铁律配置 08:38 斜杠命令 09:07 方法论检索 #openclaw #clawdbot #moltbot #ai智能体 #ai
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一个智能体,什么时候该行动?谁来“叫醒”它? 在这段视频中,AI 科普达人 New Machina 介绍了 OpenClaw 给出的答案:触发器(Trigger)。 OpenClaw 是一个开源框架,用来在本地部署和管理 AI 智能体。它不只是让模型 “能跑起来”,而是提供了一整套基础设施,让智能体可以长期运行、自动执行任务、和外部系统交互。但要做到这些,就要解决一个问题,什么时候启动它? 在 OpenClaw 中,一共有七种触发智能体的方式。 最常见的是消息触发。比如来自 Slack、Discord、Telegram、WhatsApp 等平台的消息。一条消息进来,网关层会创建或恢复会话,加载智能体的记忆和技能,然后进入推理与执行流程。这种方式适合实时场景,强调 “有事就响应”。在实际部署中,这是使用最频繁的一类触发方式。 第二种常见方式是 Cron 定时触发。网关层内置调度器,可以按照设定好的时间规则启动智能体。比如每小时检查一次库存,每晚做一次备份,或者定期抓取数据。它更像一个自动值班员,不需要人发指令,也能按计划运行。 除了这两种核心方式,OpenClaw 还提供了更工程化的触发机制。 比如 CLI 触发。开发者可以直接在命令行里调用智能体。这处理自动化脚本、CI/CD 流程或批处理任务中很实用。 文件系统触发。当某个文件被创建、修改或删除时,智能体自动运行。代码审查机器人、数据处理流水线,通常会用到这种机制。 还有 API Webhook 触发。外部系统通过 HTTP 请求调用智能体,实现跨系统集成。这种方式在企业系统对接中比较常见。 如果在同一个 OpenClaw 实例里运行多个智能体,还可以使用 智能体之间互相触发。一个智能体完成任务后,通知另一个继续执行。这是构建复杂工作流的基础。 最后是 启动触发。当 OpenClaw 实例启动时,某些智能体可以自动运行,比如加载状态、恢复未完成的任务等。 可以看到,不同触发方式背后,对应的是不同的应用场景。例如,实时响应、周期执行、开发流程、系统集成、多智能体协作等。触发器并不是附属功能,而是整个系统的入口。网关层通常是第一站,随后才进入推理层、记忆系统和技能执行层。理解触发机制,其实就是理解智能体是如何被嵌入到真实环境中的。 …… #智能体 #OpenClaw #AI技术 #AI科普
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