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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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腾讯工程师在深圳总部楼下摆摊免费安装"龙虾",队伍从广场这头排到那头,有人抱着NAS,有人拎着MacBook,这画面是不是像极了十年前大家排队刷安卓系统的那个场景?但这一次,大家抢的不是什么新系统,而是一个叫OpenClaw的开源AI智能体,江湖人称"龙虾"。 大家想一想,为什么一只"龙虾"能让从深圳四年级小学生到年近70岁的非遗专家都趋之若鹜?其实逻辑很简单,因为OpenClaw干了一件所有大模型都没干成的事——它让AI从"动口"变成了"动手"。以前你跟ChatGPT聊天,它再聪明也只能给你建议,最后还得你自己去操作电脑、整理表格、发邮件。但OpenClaw不一样,你授权之后,它真的能打开你的软件、读写文件、自动填表、甚至7乘24小时帮你监控数据,相当于给你配了一个不知疲倦的"数字员工"。 这意味着什么呢?这意味着AI终于从精英阶层的玩具,变成了普罗大众的工具。猎豹移动CEO傅盛春节期间卧床养伤,就靠语音指挥8个AI Agent组成的"龙虾团队",14天产出了10万加的公众号爆款,Twitter百万浏览量,还同步操盘了直播和短视频。这种"人机协作模式"的质变,才是引发全民"养虾"热潮的真正底层逻辑。 但如果我们把视野拉回到宏观层面,会发现这场"龙虾风暴"背后藏着更深层的产业焦虑。2026年,字节、阿里、腾讯三家巨头的资本开支合计超过600亿美元,成千上万张高端算力卡成建制地拉进数据中心。但问题是,如果用户只是偶尔让AI写封邮件、画张图,这种单次交互消耗的Token量根本填不满如此庞大的算力黑洞。巨头们急需一个能持续、自动消耗算力的"Token黑洞",而OpenClaw恰恰就是这个黑洞——它7乘24小时不间断运行,自动调用大模型API,持续产生算力需求。 所以你看,腾讯云为什么要在1月28日就首发一键部署模板,为什么要在总部楼下摆摊?这不是做公益,这是在抢下一代"超级入口"的定义权。当AI Agent成为新的交互界面,谁掌握了部署渠道,谁就掌握了用户触点。字节跳动火山引擎直播教"养虾",飞书每晚直播分享经验,小米内测MiclawAgent想把龙虾嵌入"人车家"生态,阿里、百度全面跟进——这不是简单的工具之争,这是一场关于AI时代"操作系统"的暗战。 #openclaw安装 #龙虾 #浪潮信息 #光环新网 #网宿科技
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