一招搞定openclaw🦞省钱攻略 千万别一上来,就给你的 OpenClaw 大龙虾接上最顶级的 AI 模型! 我们群里有个朋友,刚装好openclaw,兴奋地跑了一晚上定时任务,早上一看 API 账单,直接扣了 500 多块钱,心痛得差点把电脑砸了。 为什么会这么烧钱?你要知道,大龙虾和普通的聊天 AI 完全不一样。 大龙虾在你睡觉的时候,也在持续吃粮食吃算力,你的经费在不断燃烧,原因是它的“心跳机制”的,每隔几十分钟,它就要在后台自我思考一下:“我现在该干嘛?”。 如果你连它发个呆、查个日程,都用 Claude Opus 或者 GPT-5 这种顶级大脑,那简直就是用高射炮打蚊子,钱全烧在无效运转上了! 今天教你一招我独家的“穷鬼配置套餐”,能把大龙虾一天的运行成本,压到 10 块钱以内! 秘诀就四个字:高低搭配。 大龙虾日常的巡逻、收发消息、整理文件,这些低端工作的智能体,你就给它配置国产模型,比如 DeepSeek 或者阶跃星辰。速度极快,几百万 token 也就一瓶水的钱。这样子,大龙虾连续工作7天也就一个外卖的钱,非常划算。 只有当大龙虾遇到复杂任务、或者做深度决策的时候!通过配置路由,让它自动去调用 Claude 4.5 这种顶尖模型。 这样搞下来,你的 AI 既有顶级架构师的脑子,又有廉价打工人的执行力! #Openclaw #AI #人工智能 #AI员工 #OpenClaw使用攻略
00:00 / 01:46
连播
清屏
智能
倍速
点赞2760
sdsds2224天前
[实验Demo] 让Agent后台托管耗时CLI命令行任务 AsynCLI (实验项目,谨慎使用)#openclaw #Agent #CLI #AI #大模型 Github项目地址:https://github.com/sdsds222/AsynCLI 尝试实现Agent更好地同时管理多个耗时的异步命令行任务,正在运行的命令行任务可以主动发送定时心跳包 向Agent汇报状态摘要,方便Agent及时做出任务决策。 AsynCLI: 为 AI Agent 量身定制的异步命令行中间件 AsynCLI 是一款专为大模型(LLM)和 AI Agent(如 OpenClaw)设计的异步命令行任务管理器。它解决了传统命令行工具在 AI 自动化过程中的痛点:任务阻塞、交互丢失以及指令幻觉。 异步并发管理 支持同时启动多个耗时任务(如内核编译、深度学习训练、大规模数据扫描)。任务在后台运行,不阻塞 Agent 当前的对话流。 动态心跳机制 运行中的任务会根据设定周期主动推送“状态摘要”。Agent 无需盲目等待,即可随时掌握任务进度。 主动推送使用Playwright库在Chrome Debug模式下注入到Openclaw的Dashboard中,实现模拟主动拉起对话。 交互式阻塞拦截 内建启发式状态机,能够精准识别终端中的 [y/N]、密码输入或选项菜单。一旦检测到阻塞, AsynCLI 会立刻向 Agent 注入紧急干预请求。 控制接口 指令注入: 远程向后台进程发送输入。 频率调节: 动态修改心跳上报间隔,平衡 Token 消耗。 任务熔断: 随时终止异常任务,支持黑名单正则拦截。 消息队列 在高并发或系统繁忙时,心跳包会自动进入 OpenClaw 消息队列,确保每关键状态汇报都不会被遗漏。 拓展: 可以通过在CLI代理脚本中加入一个指令数据库,记录执行成功的所有指令的信息,为了缓解 LLM 的命令行参数幻觉问题。 模糊匹配: 执行前在数据库中搜索历史成功案例。 效果: 将正确的参数组合作为 Context 提供给 AI,显著提升指令生成的准确率
00:00 / 02:53
连播
清屏
智能
倍速
点赞1
00:00 / 00:35
连播
清屏
智能
倍速
点赞27
00:00 / 01:53
连播
清屏
智能
倍速
点赞908
00:00 / 02:51
连播
清屏
智能
倍速
点赞20