OpenClaw本地部署教程✅ 对接Deepseek+飞书 #OpenClaw部署 #Deepseek应用 #飞书机器人对接 #本地AI助理 #编程教程 一、部署前置准备(关键前提,缺一不可) 部署OpenClaw需提前准备2项核心内容,确保后续流程顺畅,小白可直接参照操作: 1. 安装Node环境:用于运行后端服务,版本需在22以上。小白推荐直接下载官网安装程序,一步完成安装;有开发经验者可使用NVM(包管理工具),方便切换多个Node版本,适配不同开发需求。若下载失败,可添加host IP,或直接下载文档中提供的执行文件,用bash命令运行安装。安装后用“node -v”查看版本,确认安装成功。 2. 获取Deepseek API Key:登录Deepseek开放平台,创建并保存专属API Key(命名建议为OpenClaw API Key)。国内虽可选择Minimax模型,但使用成本较高,新手推荐Deepseek,仅需充值10元即可完成全程测试。 二、OpenClaw核心部署步骤(实操重点,分步落地) 核心流程:一键安装 → 初始化配置 → 模型配置 → 网关重启 → WebUI测试,全程可参照官方脚本和文档,难度适中: 1. 一键安装服务:复制OpenClaw官方一键安装脚本,打开本机shell运行,脚本会自动完成环境配置和服务启动,安装速度较快(已提前安装可忽略)。 2. 初始化配置:运行“OpenClaw onboard OpenClaw demo”命令,按照提示完成隐私协议确认、快速启动、scope配置,模型选择Deepseek(暂时跳过聊天工具和skill配置,飞书对接后置处理),网关选择重启。 3. 修正模型配置(关键步骤):初始化后若WebUI对话无响应,需打开当前目录下的Openconf配置文件,在agent模块下添加Deepseek模型及对应的API Key,确保默认模型设为Deepseek,保存配置。 4. 重启网关+测试:运行“OpenClaw Gateway restart”重启网关服务,刷新WebUI页面,发送“你是谁”等简单指令,若模型正常回复,说明核心部署完成。 三、飞书机器人对接流程(实现聊天工具操控AI助理) 对接飞书需完成“飞书开放平台配置 → OpenClaw渠道添加 → 配对测试”三步,
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Deepdick3天前
openclaw无限记忆150元搭建真实项目协作 【硬核分享】我用150块钱的服务器,手搓了一个拥有无限记忆的跨平台 AI 贾维斯 大家好,今天想和大家深度分享一下我最近基于开源项目 OpenClaw 折腾的一套个人 AI 系统。起因很简单,我不满足于仅仅是在网页上和 ChatGPT 对话,我想要一个真正属于我自己的、能干活的、还能记住我的 AI Agent。 最关键的是,这套系统的核心硬件成本,我只花了 150 块钱淘来的一台二手小服务器。 一、 核心大脑:150元服务器 + OpenClaw 这台 150 块的服务器是整个系统的心脏。它不需要多强的显卡,因为推理计算都在云端,它主要负责运行 OpenClaw 的核心程序、管理数据库以及维持网络连接。 OpenClaw 是一个非常出色的开源 AI Agent 框架。你可以把它想象成一个“中枢神经系统”,它一端连接着强大的 LLM(大语言模型),另一端连接着你的本地环境、终端、文件系统以及各种通讯软件(如 Discord、Slack 等)。它让 AI 不再是一个只会聊天的窗口,而是一个能执行命令的实体。 二、 模型双雄:OpenAI 的稳与 Google Antigravity 的新 在模型选择上,我采用了“双核驱动”: OpenAI 模型 (GPT-4o 等):这是我的主力输出。在处理复杂的逻辑推理、代码编写和通用任务时,OpenAI 的表现依然是最稳定和强大的。它是系统的“压舱石”。 Google Antigravity 模型:这是一个非常令人兴奋的新尝试。Antigravity 是 Google 推出的一个原生 AI IDE 和智能体开发平台,它的模型在理解复杂的工程上下文和自主规划任务方面展现出了惊人的潜力。 心得注: 不过要提醒大家,最近 Google 对第三方工具(如 OpenClaw)调用 Antigravity 后端的管控越来越严,可能会出现接口不稳定的情况。我目前的策略是让它处理一些特定的、非紧急的辅助编程任务,把它作为一个强大的“副驾驶”来培养。 三、 突破限制:我是如何实现“无限记忆”的? 这是我最得意是一个功能。传统的对话模型最大的问题就是“健忘”,上下文窗口一超,前面的话就忘了。我的解决方案是给 OpenClaw 外挂一个向量数据库 (Vector Database
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