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别人烧token,我用256G显存在家养了只"会打工的虾" 别人烧token,我用256G显存在家养了只"会打工的虾"|OpenClaw+Dify私有部署全揭秘! 不像手机里那些AI软件——OpenClaw没有操作边界 它可以悄悄帮你: 发邮件、整理公司报表 自动执行复杂任务 配合你的私有数据库做决策 没事还能拉个群陪朋友玩狼人杀哈哈哈 但是—— 你用得越爽,token烧得越快 每次对话都要付费,按量计费,没有包月 而那些"便宜平台"?你的合同、报表、隐私数据,正在悄悄成为别人的训练语料。 所以我选择:把AI大脑养在自己家 256GB的统一内存,可以装下超大本地知识库 这个聪明大脑住在自己家里跑—— 🔒 零token消耗 🔒 数据不出本地 🔒 拉了网线照样跑 🔒 云厂商永远拿不走你的合同和报表 这是线上模型给不了你的安全感。 ⚡ 性能怎么样? 我目前跑的是自己调优的量化模型,专门针对OpenClaw使用场景做了速率优化。 实测效果: 稳定输出、体验丝滑 局域网内几乎零延迟 复杂任务的理解精度,不输甚至超过部分云端模型 更懂你自己的需求(因为知识库是你的) 🔧 进阶玩法:配合Dify工作流才是真的起飞 没有Dify的OpenClaw,就是残疾版 配上Dify之后,你可以做到: 📝 自动写文案 📊 管理团队任务流 📈 量化策略执行 🌐 浏览器自动化操作 全程自然语言下指令,不需要懂编程。 #openclaw #大模型 #人工智能 #本地部署 #养虾
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Deepdick2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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