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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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小豆子2天前
OpenClaw踩坑系列分享01-云服务部署 我折腾 OpenClaw 到现在,已经有一段时间了。 我走的并不是网上最常见、也不是最省心的那条路,而是基于腾讯云服务器,加上 GLM-5、MiniMax 2.5 这类国产模型来跑。也正因为如此,不管是运行环境,还是模型组合,都谈不上“标准答案”或“最优配置”。所以真正上手以后,我很快就发现,现实和网上刷到的那种“部署完就自然拥有一只又聪明、又通人性、又几乎全能的小龙虾”的想象,其实差得很远。 在实际折腾过程中,我遇到了非常多的问题:有些是配置问题,有些是机制理解问题,有些则是系统明明能跑、但就是不够听话、不够顺手。于是后面我做的事情,慢慢就变成了两条线同时推进:一条线是在各种 AI 工具的帮助下不断解决问题、继续往前跑;另一条线,则是反过来顺着这些问题一步步刨根问底,去理解 OpenClaw 背后的技术框架、执行链路和设计逻辑。 这个系列,就是在这样的过程中一点点写出来的。它既是一份踩坑记录,也是一次系统复盘。 前半部分主要在回答一个问题:怎么把一只虾真正养起来、养顺。也就是从云服务部署、模型接入、飞书钉钉通道、workspace、Remote SSH、外部修理工、搜索、视觉、定时任务,一路讲到最后那张总检查清单。核心都在解决同一件事:让 OpenClaw 从“能跑”走到“能用、好用、没那么容易发癫”。 后半部分则开始进入更进一步的问题:当你不只是在养一只虾,而是开始面对多群、多入口、多 Agent 的时候,到底该怎么选、怎么管、怎么避免越用越乱。 如果它能帮你少踩一些坑,少走一点弯路,或者在你下一次发懵的时候,更快判断问题到底是出在配置、机制,还是整体使用方式上,那这段折腾就算没有白费。 #openclaw #openclaw云部署 #openclaw小龙虾
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