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黄大厨5天前
OpenClaw自动剪辑口播视频,实战演示多助手协同 AI 终于从玩具变成生产力工具!本期手把手带你用 OpenClaw 配置多 Agent 协作系统,并上线一条全自动口播视频剪辑流水线——这是真正能落地的 AI 生产力实战,不是演示给你看的 Demo! 你将看到:如何让多个 AI 助手各司其职、互不干扰,以及一个能自动识别口误、清理废话、输出精准字幕的剪辑 Agent 是如何从零搭建的。保姆级实战教学,小白也能跟着跑通! --- 本期你将学到哪些硬核生产力技巧? 多 Agent 系统配置:不同群聊绑定不同专属 AI,各自独立运行,上下文绝不串台; 专属模型分配策略:复杂任务用高级模型,简单任务用轻量模型,精准控制使用成本,告别天价token; 口播剪辑 Skill 实战:云端 ASR + FunASR + Whisper 三模型协作,精准识别口误、结巴、重复句,语意剪辑,语气词边界精细处理,个人专属词典系统; 适合谁看? 想用 AI 提升工作效率的普通人|学会多 Agent 系统的配置逻辑,把 AI 真正变成你的团队 做视频内容的创作者|跑通一条全自动剪口播的流水线,告别手动逐帧找废话 想深入理解 Skill 设计的开发者 学会如何拆解复杂任务、让多模型各司其职的工程化思路 #openclaw #ai #视频剪辑 #AIAgent #生产力工具 #FunASR #Whisper #自动剪辑 #数字员工 #效率工具
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sunvers1周前
OpenClaw(原项目名为 Moltbot/Clawd)并没有在自己的主代码库中直接编写 Agent 的核心“思考循环”逻辑,而是通过高度模块化的设计,将这一核心职责委派给了底层依赖库 及其核心组件 。 以下是 OpenClaw 利用这些核心库实现 Agent 主循环逻辑的详细机制: 1. 架构分层与职责委派 OpenClaw 采用了关注点分离的架构,将 Agent 逻辑分为四个层次: - OpenClaw (应用层):负责业务逻辑、消息路由(如 Telegram/Discord 集成)、会话元数据管理和权限策略。 - (引擎层):提供通用的 Agent 框架,负责会话管理、工具注册、扩展系统以及内置的编程工具。 - (内核层):主循环逻辑的真正所在地。它定义了 和 函数,负责协调 LLM 调用与工具执行。 - (抽象层):提供统一的 LLM API 接口(如 OpenAI、Anthropic 等),只负责单次的 LLM 调用,不参与循环。 2. 主循环的启动流程 当 OpenClaw 接收到用户消息时,会经历以下调用链来启动 Agent: 1. 准备阶段:OpenClaw 的 调用 ,在此处加载模型配置、认证信息,并根据当前会话动态创建工具集(包括 OpenClaw 自定义的浏览器、消息、Canvas 工具)。 2. 创建会话:通过 的 函数创建一个 实例。这个实例绑定了当前的工作空间、工具策略和系统提示词。 3. 触发循环:调用 。该方法会进一步调用底层 中的 。 3. 的核心逻辑实现 实际的主循环逻辑在 的 函数中定义,它包含一个嵌套的循环结构 #openclaw #agent架构 #clawdbot #moltbot
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