00:00 / 03:35
连播
清屏
智能
倍速
点赞1172
00:00 / 02:50
连播
清屏
智能
倍速
点赞161
00:00 / 03:48
连播
清屏
智能
倍速
点赞219
一回3周前
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
00:00 / 05:10
连播
清屏
智能
倍速
点赞64
00:00 / 00:24
连播
清屏
智能
倍速
点赞120
00:00 / 01:09
连播
清屏
智能
倍速
点赞20
Deepdick4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
00:00 / 10:13
连播
清屏
智能
倍速
点赞66
00:00 / 03:55
连播
清屏
智能
倍速
点赞5
00:00 / 00:20
连播
清屏
智能
倍速
点赞2298