🦞OpenClaw养虾指南：从入门到精通（赠98页pdf资料）

你最近应该看过 听过非常多关于OpenClaw的新闻 你甚至可能自己也已经在电脑上 或者在云端安装过OpenClaw 但OpenClaw究竟是一个什么样的东西 它的原理是什么样的 为什么这个产品和别的AI产品 像ChatGPT Claude Code或者豆包之类的这么不一样 其实我想通过这期视频 把所有信息给你讲清楚

做这个视频的契机 是我知道 大家就是已经受到太多 各种各样的信息轰炸 而没有从本质上去理解 就是OpenClaw 它到底是一个什么样的产品 所以 我特意去花了一个多星期的时间 梳理出了这本OpenClaw橙皮书 总共有98页左右 在这个内容里

会涉及到包括架构的原理 各种各样的部署方案 以及很多的这种IM渠道的接入 还有就是agent的技能系统 还有模型配置以及安全成本等等 会把所有东西都尝试给你讲清楚 我们可以看一下 我这个橙皮书的架构 主要是包含八个方面 第一个方面会先跟你介绍一下

就是究竟什么是OpenClaw 它的本质究竟是什么 它到底是怎么这么火的 第二个会跟你去讲一下 它的技术架构到底有什么样的特点 为什么大家好像都是在用 使用这些AI模型的前提下 OpenClaw的能力就这么强 好像它能做的事情就这么多 第三部分 会给你介绍一下部署方案 这可能是你看

过的最完整的部署方案的信息了 会涉及到本地安装的方式 Docker部署的方式 以及国内云厂商的各种一键部署方式 以及你首次配置的一些要点等等 后面会涉及到不同的接入渠道 包括国内国外 以及远程的这种访问方式 还有就是skill的系统 skills 你可以理解为

它是让你的这个小龙虾 变得和别人不一样的 最根本的一个点就是 有不同的这种skills技能之后 你的小龙虾能做的事情就会越来越多 第六部分会涉及到 因为这个产品 其实还是需要你自己去接入 AI大模型的 会给你提供一些不同的AI大模型的 这种选择 在第七部分

我也会再去给你介绍一下 目前使用OpenClaw的时候 你可能会遇到的安全问题 以及你应该怎么去进行避免 最后再给大家介绍一下 整体的养虾的文化 以及国内外的虾的整体的生态情况 以及在视频的最后我会告诉你 你可以如何获取到这份98页的橙皮书

首先我们来提一下 就是OpenClaw 它究竟是一个什么样的东西 其实简单来说的话 你可以把它理解为一个就是开源的 自托管的这种AI agent的系统 它的本质的话 就是让AI从一个聊天的工具 变成一个 能自主执行任务的这种数字员工 就是你原来的那些AI工具里 它其实都是你在和他一问一答 并且可能在网页或者APP里

进行这种对话 而用了OpenClaw之后的话 它是可以去自主的 执行这种不同的任务的 并且它的可扩展性非常强 现在整个市场上有1万多的这种skills 而且你可以把它接入飞书 钉钉之类的国内的平台 企业微信其实也可以 另外是它相关的数据 你的OpenClaw其实理论上是可以 以及

应该访问你所拥有的本地数据的 只有它更理解 就是你平时工作的上下文是什么样的 他可以去访问 你平时用到的这些数据信息 他才有可能变得更符合你的需要 做的更符合你的需求 以及因为它底层还是需要 需要去接一个大模型的 这些模型的选择其实是非常的开放

你可以根据你对于成本的要求 以及能力的要求 去选择不同的模型 而且这个产品是完全开源的 对这里其实还有一个关键信息 就是OpenClaw这个产品 它是在GitHub上开源并且免费的 但是你实际在使用的时候 你有可能会涉及到一些费用 主要的费用会有两个方面 一个方面就是

如果你的OpenClaw安装在本地的话 安装在你自己现在日常使用的电脑里 那它是不需要付费的 有可能需要的付费的场景是 你希望有一个云端的电脑 可以让他去用 这个云端的电脑 你可以是通过购买一个 Mac mini的方式 去付费获得一个你的小龙虾 常驻的一个身体 或者 你也可以用国内外的一些云厂商 提供的一些服务

而那些服务器的成本 就是你是需要去支付的 可能一年几十到一两百块钱 但是真正 对不同的人来说 成本差异最大的一点 其实就是 接入OpenClaw所需要的这个模型的成本 因为这个产品为了变得更好用 它在使用的过程中 它会非常大量的使用你的上下文 大家都知道大模型是按TOKEN付费的

所以如果你使用的大模型 API的单价越高 或者你使用的量越大 你需要它完成的任务越复杂 这部分的成本就会因人而异 有很大的差别 有可能你一晚上不小心就跑掉了 几千美元的这个成本 这个也是有可能的 当然 你也有可能用一些相对便宜的模型 甚至去用本地部署的模型 把它控制在一个

你相对可控的一个单价范围以内 接下来我们再来看一下OpenClaw 小龙虾的这个数据情况 它现在已经是全球第一的 GitHub开源仓库了 它现在有1,000多的贡献者 支持的这种消息渠道 像我们刚才提到的 国内有飞书钉钉企业微信等等 国外的话有WhatsApp telegram DISCORD slack 以及很多别的

你可以给你的小龙虾 学习和安装的技能 有1万多个 但这里我后面也会告诉大家是 这种安装的技能数不是说越多越好 而是你安装多了 其实会遇到各种各样的问题 我们接下来再说到skill这一块的时候 我再给大家做完整的介绍 所以如果你用一句话去理解的话 就是它是一个开源的个人AI操作系统

你可以在自己的服务器上运行它 然后通过任何即时通讯工具和它交互 比方说飞书 比方说钉钉 让它帮你处理 生活和工作中的各种任务 因为它的吉祥物是一个龙虾 所以我们国内的语境里 大家会去说去养虾 就是虾是指OpenClaw 而养这个动作 其实是指

OpenClaw可以变得非常的个性化 它可以变得越来越懂你 以及它可以变得越 拥有越来越多的技能 可以帮你做越来越多的事情 我们再来看一下简单发展的历史 它其实不到五个月 就成了GitHub全球第一的 这个位置 现在其实也就4个月左右的时间 它的诞生是 25 年的 11 月

但是它真正被大众知道 大家知道的时间其实也是26年的1月份 它收获了非常多的这种关注 在 1 月 27 号的时候 它其实那个OpenClaw它原来叫ClawdBot 因为那个读音和Claude它原来叫ClawdBot 它的读音 和就是Anthropic的那个产品Claude 可以说是完全一样 所以他被起诉了

被迫去进行改名 后面就改过了 一版叫MoltBot 后面又改成了叫OpenClaw 其实是想强调它的开源属性 并且把它的这个龙虾的主题特点 给留了下来 中间其实暴露过一些安全危机 因为用Peter 就是这个产品的创始人的话来说 他做这个产品的时候 其实本来是想 作为一个个人使用的工具 所以

他没有考虑那么多的安全问题的细节 所以这个产品能力很强 但是安全性其实是存在一些问题的 但现在有越来越多的人 去为这个开源项目做贡献 所以它的安全问题也在逐渐解决 在今年情人节的时候 Peter他是加入了open AI 并且把这整个项目 去交给基金会去进行运营的

现在是由OpenAI去进行资助的 在这个月月初的时候 它登顶了GitHub 成了全球第一的软件应用 现在国内 其实包括之前北京开会的时候 还有深圳龙岗AI局 其实都发布了鼓励 或者说支持大家去养虾的这种政策 OK创始人的这个东西我就先不说了 我说一下 这个产品

为什么会有爆发式的这种增长 其实核心的原因是 我觉得OpenClaw就是它 首先它有一定的安装和使用的门槛 所以你现在如果有了OpenClaw 有了你自己的虾之后 它好像有一定的这种文化的属性 或者说社交货币的属性 大家都想去拥有一个

而且它的玩法就是安装完成之后 它的持续的使用 门槛是相对来说比较低的 你可以直接通过IM工具 去和它进行聊天 所以就触发了很多的这种地方关注 以及腾讯 甚至搞了一个 几千个人排队 体验OpenClaw安装的这个事情 对我来说 其实OpenClaw现在能做的很多事情

像我们平时用的AI编程工具 Claude Code 或者Cursor 或者国内的Trae、Codebuddy之类的 其实大家也都能做很大一部分 但是OpenClaw 因为它是 它 有一些自己的一些非常独特的特点 让大家看到的 就是这个agent 在执行任务以外的一些独特的能力 这些独特能力

我们下面也会在慢慢的进行讨论啊 但简单来说的话就是 现在OpenClaw 它其实是有很多不同的玩法的 大家有去用来进行赚钱的 在Polymarket或者在股市上去进行交易 去赚钱有把它作为生活助手的 它可以去接入你的邮件 日历和消息的一些管理系统 它可以去帮你浏览网页 填表去整理数据

做文件读写 甚至帮你做一些产品的开发 这些其实也是都可以的 另外还有一些社交养成的特点 每个人的agent 它都会有它一些独特的 带有使用者的一些个人风格这 些个人风格到底是怎么注入的 我到时候下面部分也会跟大家说 现在国内 其实你是有大量的工具渠道 是可以去部署和接入OpenClaw的

从整体架构来说 你可以理解为它主要有三层的架构 第一层架构是不同的 这种对话和整体agent的一个调度 然后后面的话 会有NODE的这个系统 去执行一些本地的 这个操作 可能有点抽象啊 就给大家看一下 就是这个中央控制面板 你可以看到这个其实就是一个本地的 一个就是OpenClaw

然后我可以通过 就是界面上可以直接跟它进行 或者我这里已经录了飞书和钉钉 我也可以用钉钉跟他进行对话 那简单来说的话 给大家看一下这个 呃执行的过程 就是我发了一个消息之后 这里就是没有经过那个消息渠道嘛 但如果是从钉钉或飞书发过来的话 也是这样的 发过来之后他会先去做一个执行 去了解一下

就是我需要他执行的一些信息 然后因为我这里提到了一些 就是我公众号和b站的那个平台的内容表现 就是这里 其实完全没有上下文吗 但是 因为他可以读取我的电脑 也可以通过飞书和钉钉去读取 别的渠道 我拥有的一些数据的一些信息 然后它就可以去完成相应的这种分析

并给我提供的这种结论和建议 我们再用聊天软件试一下 对你可以看到这里 就是我让他去帮我查一下 我们最新写的公众号文章是哪篇 他知道这个文件的位置 内容已经写完 还配了 如果让他发布的话 他可以也可以用一些skill的方式 帮我去完成排版 或者把内容去写到那个相应的这种呃 草稿箱里

然后接下来我们说一下 就是让OpenClaw和别的产品 特别不一样的一个点 就是 它有一个非常丰富的一个记忆的 这个系统 首先的话 这个 其实就是OpenClaw小龙虾的这个文件夹 然后文件夹里这里有一个叫workspace的 里面有很多就是点MD的这个文档 然后这里文档有很多不同的文件 这些文件

其实就是记录他对话过程中 他需要记录下来的很多 各种各样不一样的信息 我们看一下 它的整体架构是怎么设计的 首先就是有一个SOUL.md这个文档

首先就是有一个SOUL.md这个文档 这个是永久不可变的 它涉及到agent的人格价值观 以及核心身份定义 创建后的话就通常不会被修改 TOOLS的话会涉及到就是呃这个 我们的这个小 它具有哪些技能 它是按需进行加载的 它会就是你安装越多 就里面的那个信息会越多

它会越知道自己有哪些工具可以用 然后接下来的话就是user相关的 就是用户相关的 用户相关的话主要是memory点MD 就是在这个过程中 你和他说就是我喜欢 你给我写的那个文章都用MD格式 而不用TXT格式 这样的话他就会记下来你的偏好 或者说你跟他说我喜欢吃西湖醋鱼

他可能就记喜欢吃西湖醋鱼 然后所以的话就这些偏好 有一些就是他会 然后还有就是每次对话 这个session的话 会去读取当前对话的那个上下文 然后TOKEN如果比较多的时候 它会被自动压缩 然后另外的话 因为每天去做的任务可能非常多 但是上下文同时又是比较有限的

不同的记忆的这种记录 然后在每次对话开始的时候 这样的话 它就能知道最近跟你聊了什么 然后发生了什么 比较长时的这长时间的这个记忆 你比方说你跟他说 更早时间那天我们聊 比方说我们2月5号聊的什么 他其实也可以去读 那个2月5号的那个memory的那个文档 然后去知道那天跟你究竟是聊了什么

然后另外的话会有一些就是这种呃 更长时间的 就是在memory MD这个主要的记忆文件里 它会记录 并且就是OpenClaw 它有一个embedding 就是向量化的 它可以帮你通过向量的方式 去做一些更早信息的检索和整理 大家都知道 就是大家平时用的AI工具 基本上最多就200K或者更多的

有100万的那个上下文 但这个长度 对于你长时期的那个工作 对话来说的话 其实也是不管用的 所以老的记忆会通过向量的方式 可以去进行相应的检索 然后每次检索的话 可能返回的那个数据并不会很多 所以有时候你也会遇到 就是之前聊的东西 你的这个OpenClaw不记得了 或者你重新安装OpenClaw之后都消失了

之类的这种问题 我的建议是 这些东西你一定要比较定期的保存 这样的话 即使你通过不同的平台去迁移 你都可以把这些文件去做相应的导入 这样你的AI就能一直理解和知道 你究竟是谁 你的偏好是什么样的 所以就是整体来说的话 就是agent的工作方面的信息

它其实还有一个很有特点的叫Heartbeat 也就是心跳的机制 就是它大概可能每 30 分钟会去看 一是有没有什么任务 要求之后 他好像会主动给你做一些提醒 好像会主动的来找你聊天和对话 然后说到这一块也扯开一个话题 就是其实Claude Code 最近也上线了 一个叫做Loop的工作机制

就是你可以要求它定时定期的 按一定规律节奏的去执行一些你的呃 任务的要求 然后这一点的话 其实会让AI就是更加自主性的 嗯接下来我们再说一下 就是这个OpenClaw的设计哲学 就是我们去理解一下 它设计时候的那个理念是什么样的 就是

它的设计者Peter认为就是CLI 就是那个终端的 才是智能体 连接世界一个终极的接口 你不需要为每一个服务 都去写一个集成 只要agent能够自己去运行命令 就是它 就能去做非常非常多的这个事情 哦它的系统提示词的话 也是所有AI引擎里最短的 就是它的核心工具 其实就是读文件写文件编辑文件

以及去执行这个bash的命令 然后因为这四个工具 就是基本上可以覆盖电脑上 所以就是系统提示词越短的话 它消耗的TOKEN越少 去支持的 因为 MCP确实也越来越被大家所放弃了 是其实绝大多数MCP能实现的能力 用Skills也就是用技能的形式实现 而MCP的话 就是它很多东西写得太死了

以及会占据用户太多的 那个上下文的这个信息 OpenClaw其实还有一个自主扩展的理念 你可以认为 就是 现在OpenClaw的绝大部分的那个内容 其实都是OpenClaw 他自己去完成测试和写的 所以的话就是他看起来会更聪明 这个其实和Claude Code就非常像 就是遇到问题的时候

它自己可以去处理和解决问题 然后就是当一个AI agent产品 它能够自我去修正 自我去处理问题的时候 它的可能性就会被无限扩展 而且我们现在依然可以看到 就是OpenClaw 它在以一个非常快速的方式 去进行更新 它的能力还在不断的 然后总的来说的话 就是这个产品

它的性能要求其实不算特别大 我觉得绝大多数电脑其实都是支持的 然后大家是大 如果你要在自己电脑上 安装OpenClaw的话 其实你不需要考虑电脑的性能问题 唯一需要考虑性能问题的是 当你想使用本地的大模型 要去本地部署模型的话 你可能需要一个好显卡 但确实对我来说我不太推荐 因为本地模型

它对于机器的性能要求很高同时 它的开源模型 他其实还有一个很有特点的叫heart beat 也就是心跳的机制 就是他大概可能每30分钟会去看一看 就是有没有什么任务 是你要求他去执行 要求他去操作的 就比方说举个例子啊 就是你让他每天早上8点的时候

帮你整理一份当天的BI新闻 或者当天b站的热门视频 这些他其实都可以通过心跳机制 他主动的去那个去查看 自己是不是有要完成的任务 然后完成执行 执行完成之后 再给你发到飞书或者钉钉 这个也是大家感受到 就是和ChatGPT 或者豆包之类很不一样的一个点 嗯确实对我来说我不太推荐

因为本地模型 它对于机器的性能要求很高 同时它的智能水平 相比现在最顶尖的开源模型 和最顶尖的头部模型来说 其实还是有一些差距的 然后我们之前提到的 就是本地的那个方式嘛 之前Mac mini被卖脱销了 也是因为很多人想用Mac mini 去安装OpenClaw

然后如果你不做这个 不安装在自己的电脑里 然后想安装在云端 你随时可以接入的话 那国内绝大多数的云平台 其实都提供了相应的这个方案 就是阿里云腾讯云 百度云华为云 火山引擎 甚至还有扣子编程 他们都提供了相应的方案 然后大家各自之间的价格

都稍微有些不太一样 我觉得 这个就实际看你自己的需要吧 我个人感觉就是火山引擎 还有阿里云的这两个版本 就是相对新手友好 而且长期使用来说 它价格也没有明显的这个提升 是还不错 然后扣子编程的话 起步的门槛是几个产品里最低的

大家可以根据自己的情况去做判断 去做使用 因为这些服务器成本其实都不是很高 就是一年100块钱 其实真的是很便宜的一个成本 然后真正的费用 其实是在模型的那个费用那块 然后模型费用的话 我后面也会给大家介绍 然后这里就是本地安装 还有云端安装的一些方式的话 呃这些我就不做具体介绍了

你可以拿我的这个文档去 具体的根据你自己的需要去进行查看 然后首次配置 就是你的OpenClaw安装完成之后的话 首次配置会需要你去做一些呃 最核心的其实是两个配置 一个是API key的配置 以及 就是你要接入的那个聊天应用的配置 然后API key的话 国内其实也有非常多

就是提供API的这个平台 像国外的话 嗯Ansopik 还有Openai 以及谷歌的German 其实都是大家比较常用的 然后国内的话 阿里云百炼 火山云就腾讯云 还有火山 其实都是 也是大家比较常用的一些方式 底下的话 嗯我有写一些 就是各个渠道具体的那个特点

大家可以到时候去找 然后你要接入的这种聊天平台的话 我这里也完整都列出来了 像国内基本上是主要是有QQ飞书 钉钉和企业微信 而微信的话 它非常复杂 我不太建议大家接入 因为就是微信确实还不太鼓励 就是你接外部的一些系统 你去接入的话

很有可能会导致你的账号被封禁 这个就得不偿失了 然后所有的这种接入方式 我这里都有清晰的这个教程的内容 你可以去一步步看 或者如果你实在不知道怎么做的话 你可以把这些信息 或者把相应的链接都复制给你 日常在用的AI编程工具 比方说Cursor、Claude Code

或者国内的TRAE、Codebuddy 或者阿里 的Qoder等等 就是任何AI编程工具 其实都能理解 你想要它完成的一些任务 它你可以让那个工具去教你 到底该怎么安装 以及每一步你应该怎么做 它是一个最好的助手 如果你没有办法 在AI编程工具的帮助下 去完成OpenClaw

也就是这个小龙虾的安装的话 那我觉得你安装完成之后 可能也会遇到很多问题 就是你需要有自己通过AI去解决问题 处理问题 去完成一些 原本你个人完成不了的这些事情 的这个能力 这是现在AI使用上 对大家的一个最基础的一个要求 然后另外的话就是OpenClaw它

gateway会默认监听本地的一个端口 然后如果你要从外部访问的话 也可以有这些方式 但这些其实都不太建议啊 就是 你要么自己直接在浏览器里去访问 这个就是内部链接 要么你通过那些聊天应用的方式 去进行访问 那个是更安全以及更方便的 好接下来就到了一个更重要的重点

就是skills 就skills是真正的所谓的养龙虾 它让你的龙虾 具有不同技能的 一个最核心的一个关键点 因为单单是这个产品的话 它现在已经有内置了55个skills 它可以有一些就是搜索啊 还有打开浏览器啊 以及咦 就是去做网站设计之类的 一些基础的能力

它是开山即用的 但是每个人的需求 因为有非常大的差异 所以 你最好有一些更多的这种skill技能 可以去进行安装 的然后这些skill它实现的方式的话 我感觉我这里也没有 暂时没有办法做太深入的去讲解 单单是skill这个话题 我觉得我们都可以去讲

好多期的这个内容了 所以大家感兴趣的话可以关注一下 就是我的账号 然后你去看一下之前的一些视频 以及之后 我也会给大家做更多skill的这个教程 然后关于具体的这个skill 我们可以先来看一下这个网页 你可以看到就是ClawHub这个网站里 他现在已经有1万多 不同的这个技能了

然后相对来说 比较建议的大家还是尽量安装 就是比较头部的 比较前面的就尽量可能前100之类的 你去看一下 如果你有相应的需要的话 你可以做安装 而后面的一些技能的话 就是很多是比较偏个人的 然后他是没有经过审查的 在这种情况下 他有可能会有一些不太好的东西

的植入就比方说 它会有可能去让这个skill 去读你一些本地的一些文件的内容 去暴露你的一些账号密码 或者API key之类的信息 所以这部分你用起来的话 一定要相对比较小心 尽量去只使用这些最头部的 或者你相信的那些呃 开发者所发布的这种技能

对的然后安装完之后的话 其实这里有提到一些 就是这些技能的搜索 和安装的一些方式 但其实最最简单的方式就是 你找到一个就是技能相关的链接 之后你把那个链接发给OpenClaw 你让他自 己去进行安装就好了 就是所有正常聪明的OpenClaw 他其实都知道应该怎么去做的 然后这里有一些建议大家可以装的

这些skill啊 像可以去访问你的Gmail和Google文件的 这种技能 可以去做浏览器自动化操作的 可以去读视频和网页的 还有邮件的一些内容去做总结的 就这些 其实大家都是可以去做一些安装的 然后内部已有的这些技能 我这里也做了一些罗列

然后你也可以自己去建 你属于你自己的 这个skill skill的话 呃我之前的那个视频里 也做了很多教程的 所以skill的问题我们就先讲到这就是 简单来说 就是你需要稍微注意一下 这个安全的问题 只安装官方提供的 你相信的人提供的

或者大家安装量最大的 就基本上被验证没有问题的 后 以具体的这个模型提供商来说的话 就是OpenClaw其实内置有很多那个呃 模型提供商 然后其实你只要有那个你感兴趣的 那个模型方的话 其实所有东西 所有任何一方的那个模型 其实都是可以接入的 然后我这里列了一下

就是不同模型的一些特点 以及相应的价格 你可以根据自己的那个需要去做选择 当然这几个免费的 其实也不是真的免费啊 而是说 你可以在本地去进行相应模型的部署 但 我确实不太建议大家去本地部署模型 因为agent 它是最考验模型的基础能力的

如果你接了一个非常小的模型它 的智能水平不够的话 你获得的体验会很差 所以 你最好在我这里提到的这些模型中 去做相应的选择 这些模型其实呃从跑分来说的话 其实都还不错 以及大家也可以再期待一下 Deepseek V4的这个出现 然后底下有一些配置方式 其实这种配置的话

你也可以像我前面所说的 你去交给你的那个AI编程工具 来帮你进行处理 OK然后底下的话给大家介绍了一下 就是 OpenClaw可能出现的一些安全的问题 以及就是现在他们安全的问题 发生的一些历史 以及现在的解决方式 你可以理解为 就是后续的这个情况会变得越来越好

但现在还是有一些那个风险存在的 就是如果你部署在云服务器上的话 你需要确保这么几个点 就是一个是getaway 尽量只绑定那个local host 然后防火墙的话 嗯你需要就是这个端口有没有开放 你需要去关注一下 你尽量把它进行关闭 然后还有的话

又尽量去配那个比较强的 这个认证的这种方式 然后另外的话 就是 OpenClaw还有一个被大家诟病的问题是 它有可能会有大量的 这种API的成本的消耗 这个消耗的话其实有几个逻辑啊 就是一个是它 每次你提供一个任任务之后 它会有做很多次的API调用和思考 另外的话就是 如果你安装了很多skill的话

所有的skill的描述 都会写到系统提示词里 所以嗯哼 很多人也许你有一 个想法是 你把那1万多个skill都安装了 那你的龙虾是不是最强的呢 我明确告诉你 不是一个是 就是你它会导致上下文太长 就是你的小龙虾会不知道 就是最关键的信息是什么 而且每次的成本都非常高 而且就是你的这个记忆系统里的话 就是

也会带很多的这个上下文的信息 所以有可能你跟他说一句hi 打一个招呼 你可能就需要处理你的这个小龙虾 就有可能需要处理10万 或者几十万的这个API调用 那嗯 就是 所以成本就有可能会很大的暴涨 问题会非常大 所以的话 现在呃OpenClaw

它提供了一个就是嗯 价格的优化策略 就有一个叫fallback链 就是主模型不可用的时候 去自动降级到更便宜的这个模型 对 这个其实是一个成本控制的一个方式 还有一个就是 你可以去设置 多个不同层级的这个预算 然后这样的话也可以去控制

就是每天的这个上限 当然还有用本地模型 但本地模型我确实不推荐啊 就它除了便宜之外没有任何优点 然后服务器成本的话 这个确实是相对来说 是比较便宜的开销 大家日常用哪个 或者你现在已经用哪个 其实就没必要再切换了 so整体来说的话 就是我会给大家建议一个

就是你可以用一个相对混合的策略 你可以配多个不同的模型 然后在不同的任务情况下 去使用不同的模型去跑 然后我们最后再来聊一聊 这个养虾的文化就 是像我们前面提到的 就是因为OPPO 它确实嗯能通过 就是你手机里的一个聊天应用 去发一个要求 然后

它能帮你通过这个skill的这个方式 通过它在电脑里执行这个命令行 的方式当你完成各种各样的任务 它又有这个skills的这个技能的 这个系统有对于你本人的这个记忆 所以这个虾确实有很多养的空间 你可以养它的记忆 养它的技能 养它的接入方式等等 就这个生态的话

大家可以明显看到 就是最近一个月来 这个生态已经越来越扩大了 呃后面就是OpenClaw 会不会是大家真正最常用的产品 我其实不太确定 但是这种更私人化的这种AIA进程 每个人的贾维斯 这个方向肯定是非常明确的 大家每个人有需求 然后各个公司也愿意去供给 这样的需求

因为它确实是一个TOKEN消耗的无底洞 又能把云服务这个业务 去落到很多人身上 所以 几乎所有的国内的这些互联网大厂 其实都有心想去推这么一个东西 但是 我觉得现在其实也看到了不少的问题 因为国内互联网公司其实很多 就之前

大家其实都是在移动互联网的状态 然后移动互联网下就是我们之间的 就整个生态其实很封闭嘛 是腾讯管腾讯的 阿里管阿里的 然后字节管字节的 而且很多内容和数据 都没有那么开放的共享出来 所以它会导致的一个问题是 当我们的agent 当我们的小龙虾 想去获取很多 信息或者

想在这些平台去执行很多信息的时候 其实现在也容易遇到各种各样的 产品的强的问题 但我相信 就是随着这个agent产品的泛化和扩大 后面agent 它会有越来越开放的这个渠道 去获取信息 我感觉可能国内的很多产品

都会重新再为agent这个东西 去做一个相应的这个版本 然后另外的话 就是这个社区生态火了之后 现在也出现了很多平替性的产品 然后最近几天 甚至小米手机也出现了MI cloud 然后像腾讯 像呃Kimi很多产品都有它自己的

这个就是小龙虾的小产品出现了 我觉得就是后面会越来越开放 会有越来越丰富的选择 但短期来说的话 可能就是 如果你要用小龙虾类产品的话 可能这个开源的OpenClaw 还是一个最通用的 以及最嗯最开放性的一个选择吧

因为它的生态足够丰富 而且确实有很多人 在为这个开源生态 去贡献更多的东西吧 OK好 那我们今天的内容就先讲到这 然后 如果你想要我这份OpenClaw橙皮书的话 可以给我的视频一键三连 然后给我私信发送OpenClaw或者龙虾 我都会把相应的 这个PDF的下载链接发给你 我们下期见