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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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最近科技圈最火的话题,不是什么新手机,也不是什么大厂裁员,而是“养龙虾”。大家先别急着找锅,此龙虾非彼龙虾。这玩意儿火到什么程度?据说有程序员靠上门帮人“安装”这个软件,500块钱一次,几天就赚了26万。连马化腾都在朋友圈转发,说没想到会这么火 。 而就在昨天,3月8号,一个更重磅的消息传来:腾讯正在内测一款叫“QClaw”的产品。说白了,这就是一个“一键启动包”,能让咱们普通人在自己的电脑上,像安装游戏一样,轻轻松松就把这只叫“OpenClaw”的“小龙虾”给跑起来。而且,它还打通了微信和QQ 。 这意味着什么呢?咱们得好好拆解一下背后的逻辑。 大家想一想,以前咱们聊AI,聊的都是“对话”,你问一句,它答一句。但OpenClaw这条“龙虾”不一样,它是真正的“智能体”,能听懂人话,然后自己去操作电脑,帮你订机票、发邮件、整理文件 。但是,好东西往往有门槛。对咱们普通人来说,自己去配置环境、部署代码,那简直就像看天书。所以,OpenClaw虽然火,但之前更多的是极客和程序员的玩具。 腾讯这次出手,其实逻辑很简单:它看到了那个巨大的断层——一边是强大的AI能力,另一边是数亿“想用但不会用”的普通用户。QClaw这个一键启动包,就是来填平这个断层的。它不搞底层创新,而是做产品化封装,核心就解决一个问题:“让普通人也能养得起、用得上这只龙虾” 。 大家再往深了想,一旦这个门槛被踏平,会发生什么?当微信和QQ这俩拥有十几亿用户的超级入口,接上了能干活儿的AI智能体,那就不再是“技术尝鲜”了,而是真正的“生产力普及”。中国工程院院士王坚前几天也说了,AI“龙虾”很快就会降价并普及,业内没人能忽视它的存在 。这意味着,AI应用的市场,即将从百万开发者,冲向数亿用户。 那么,这个逻辑映射到资本市场上,机会到底在哪里? 其实脉络已经非常清晰了。首先是“算力”这个卖铲人。你想啊,以前是程序员“养虾”,现在是全民“养虾”。Token的消耗量是指数级增长的。有数据显示,就在刚过去的2月份,中国主流大模型单日消耗的Token已经达到了惊人的180万亿级别 。这条“龙虾”每执行一个任务,背后都需要强大的云计算资源支撑。所以,最先受益的,一定是提供云计算基础服务的公司。 #腾讯QClaw #openclaw #优刻得 #顺网科技 #miclaw
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