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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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海瑞3天前
OpenClaw 本地搭大模型实测踩坑 + 正确配置 宝子们谁懂啊!想把 OpenClaw 对接自己的私有大模型,网上搜的教程要么太笼统,要么拿低配电脑忽悠人,实测踩了一堆坑,今天把企业级私有大模型对接 OpenClaw 的实操干货全分享,新手也能跟着做! 之前用 OpenClaw 一直连 Kimi2.5,虽然好用但数据总担心不安全,想着自己搭个私有大模型,看网上说普通电脑就能跑,结果实测直接翻车! 先说结论:别信普通电脑 / 迷你主机能跑 OpenClaw 适配的大模型! OpenClaw 本身的提示词 + 记忆 + 上下文占比超大,小显存显卡带的模型上下文窗口太小,连简单任务都做不了,我用 32B 千文 3 实测,16K 上下文都卡到没法正常交互,更别说复杂任务规划了。 分享下企业级私有大模型对接 OpenClaw 的正确姿势,亲测能用: ✅ 硬件基础:云服务器 / RX509 显卡,50G 硬盘,公网端口开放(我用的 6006) ✅ 环境配置:Ubuntu 系统 + Python+Code 基础环境,提前装好所有 Python 依赖 ✅ 模型选择:选开源可私有化部署的,比如千文 3 32B、Llama、DeepSeek,我实测千文 3 适配性不错 ✅ 部署步骤: 用 ModelScope 直接下载模型(大概 30-40 分钟,耐心等) 用 VLM 以 OpenAI 模式启动模型,指定端口(关键!普通模式 OpenClaw 识别不了) 测试端口连通性,确认模型正常运行 ✅ OpenClaw 对接: 直接在 OpenClaw 里配置私有模型的公网地址 + 授权 记得根据显卡性能调整上下文窗口,别硬拉满 为什么建议企业 / 团队自建? 🔒 数据安全:企业核心数据不用走公网模型,避免泄露 🔒 全公司共用:一个部署好的模型,整个团队的 OpenClaw 都能调用 🔒 定制化:可根据业务需求微调模型,适配专属场景 踩坑提醒: ❌ 别用家用电脑 / 迷你主机尝试,显存和算力根本不够,纯纯浪费时间 ❌ 启动模型一定要用 OpenAI 模式,普通模式 OpenClaw 无法远程调用 其实自建私有大模型对接 OpenClaw 流程很简单,核心就是硬件别省 + 环境配置到位 + 启动模式选对,小配置的机器玩玩可以,真要做企业级应用,还是得专业硬件加持 #openclaw #AI
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