Deepdick1周前
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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5分钟打造你的openclaw龙虾大军 大家好,我是指北师! 一人公司概念听起来是不是很抽象? 但是有了openclaw以后,这完全可以实现。 今天给大家带来超级详细的教学视频!! 目前我的指北师公司,邀请了《老友记》六人组,目前全员入职到齐: Joey (项目经理) → 协调项目、追踪进度、团队沟通 Rachel (会议助理) → 日程管理、会议纪要、待办追踪 Phoebe (资深法务) → 合同审核、合规建议、风险评估 Ross (技术专家) → 技术方案、架构评审、问题排查 Chandler (数据分析师) → 数据分析、报告洞察、趋势预测 Monica (运营经理) → 流程优化、资源管理、日常运营 如果你已经看过我之前已经看过我主页《openclaw安装教程》和《openclaw接入飞书》两篇内容, 那今天就给大家带来Openclaw里飞书多人Agent如何实现! 一、先测试新增Agent 和你的飞书的龙虾直接对话,比如我的龙虾叫大聪明,请他新增一个Agent; 新增agent的本质是在openclaw的workspace进行分区, 如果成功,可以进行下一步↓ 二、明确你需要通过飞书群进行路由 飞书群支持添加机器人,所以我们利用这个特性去实现; ①我们先创建一个飞书群组;(群头像和群昵称,你可以根据你的agent形象去配置) ②设置点击添加机器人; ③点击群头像打开群设置,往下翻,复制群ID给龙虾。 ④龙虾会把刚刚建好的agent和群ID关联。现在这个群就是这个agent的身体,属于他的专属对话框。 三、批量新增不同的Agent 我们按照上述方法的方法继续新增Agent; 你可以给自己的agent起不同的名字,(最重要的是,你需要想清楚,需要哪些角色) 四、配置人物性格 这一步骤是赋予每个角色灵魂,定义每个觉得说话风格、工作内容、擅长的领域等等 PS:后续这些都可以进行调整,你可以让openclaw自己调整,或者你直接在文件里进行编辑和调整。 #openclaw #飞书 #agent #老友记 #AI
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