OpenClaw接入讯飞星火,技术小白该不该尝试?全网观点大PK
03-05 14:07
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33. 【当所有人都在吹捧OpenClaw时,我决定读一遍它的源码】最近OpenClaw火得一塌糊涂,媒体铺天盖地的报道让我产生了怀疑。通常这种阵仗,背后往往是普通东西被包装得太好。于是我花时间读完了它的开源代码。结论是:2%的常规技术,98%的营销泡沫。核心功能其实就两件事:通过即时通讯软件和大语言模型聊天,以及让模型调用你电脑上的工具。这两样都不是什么新鲜玩意。媒体吹嘘的"神奇浏览器操控能力",根本不是OpenClaw的能力,而是微软Playwright库的能力。Playwright本身就是为程序化控制浏览器而生的,内置视觉模型能把屏幕内容转成文字描述。OpenClaw只是在中间传话而已。典型工作流程是这样的:你说"帮我在亚马逊买个手电筒",OpenClaw把消息扔给大模型,大模型决定用Playwright打开亚马逊,Playwright返回页面描述,大模型再决定搜索什么、点击什么。整个过程中,OpenClaw就像个跑腿的,模型说什么它做什么。我翻遍源码,没找到其他值得一提的东西。所谓的"记忆系统"就是把对话存成文本文件,用grep搜索。这是个不错的业余项目,但仅此而已。然后评论区炸了。有人说我漏掉了定时任务、多模型支持、统一网关、子代理协调这些功能。有人说Linux也只是GNU工具的"胶水代码",iPhone也只是芯片和触摸屏的"胶水代码",Uber也只是GPS和支付接口的"胶水代码"。这个类比很有意思,但也恰恰说明了问题所在。真正让我停下来思考的是几个真实用户的反馈。一位律师说他的代理两天内整理了海量法律模板,还能协调日程、做法律研究。一位数据分析师终于可以边散步边用语音指挥代理生成可视化图表,不用再被钉在显示器前。一位完全不懂技术的朋友正在用它实现做游戏的毕生梦想。还有人用它学德语,把它当成超级智能的Anki卡片。有人让它每天早上自动生成一个新应用。有人用它管理整个智能家居。我承认,把现有组件以正确的方式组合在一起,本身就是一种创造。苹果没有发明图形界面,但把它带给了普通人。不过我依然认为,理解一个东西的技术本质和承认它的实用价值是两回事。OpenClaw的价值在于降低了门槛,让非技术用户也能调动这些能力。但这不改变它在技术层面确实没有原创性的事实。集成工作很重要,但我们也不必把集成工作神话成技术突破。x.com/burkov/status/2020412188683301095
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34. #终于学会了OpenClaw# 我这种AI小白居然也是零门槛拿捏住OpenClaw了。最近爆火的AI模型OpenClaw,网上把它捧成“新一代超级AI”,可我次次被AI工具的复杂操作劝退八百次,每次刷到别人用它自动干活很省心,自己却连搭建入口都找不着,找了无数个视频后终于被我等到了一个“喂饭”级教程,从什么是OpenClaw,到方案选择后的基础搭建,再到各项的设置步骤都讲得非常细,对于我们这种不是很懂电脑的人来说简直就是救星。博主给了两个部署,看完视频感觉其中一种方案更适合我们小白一点,不用自己装软件和配环境,直接在云端跟着教程操作搭建OpenClaw,全程点鼠标就能完成,最重要的是这个教程无需翻墙,全程不用敲代码。我跟着视频一步步操作,居然真的把OpenClaw搭好了,还能上手实操做简单的任务,看着自己搭建的模型真的太有成就感了。 #How I AI#
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35. 让openclaw再进化?搭配什么硬件,更能发挥出全部能力
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36. 不用折腾部署 OpenClaw,我用 MiniMax Agent 一键养「龙虾」,还拍了个短剧
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37. #AI圈为何流行养龙虾了#AI圈掀起一股“养龙虾”热潮,圈内问候语甚至变成“你养龙虾了吗”,这里的“龙虾”并非水产,而是开源AI智能体OpenClaw的亲昵昵称。“养龙虾”的说法源于OpenClaw的项目图标——一只红色龙虾,模型的运行逻辑酷似养成游戏:开发者通过API投喂算力,让它在本地设备上自主处理任务,如同饲养数字宠物,被中国开发者赋予养龙虾的俗称。OpenClaw解决了传统AI的痛点:与被动应答的云端AI不同,OpenClaw能直接操作用户设备,自主完成邮件整理、文件分类等琐事,从建议者变成执行者。阿里云、腾讯云等推出一键部署服务,KimiClaw等产品降低使用门槛,普通用户半小时就能完成部署。
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38. 大模型Agent的核心还是prompt?
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39. OpenClaw技术架构拆解,带你手搓一个最小的龙虾
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40. 【OpenClaw 入门指南:那些差点让我放弃的坑】花了两周时间看着 AI 助手原地打转,同样的回答循环八次,API 余额像流水一样烧光。这大概是大多数 OpenClaw 新手的日常。但这事儿其实没那么绝望。+ 关于模型选择的误区最大的问题在这:很多人用最贵的模型跑所有任务。心跳检查、定时任务、日常查询,全部甩给 Opus 或 Sonnet。这就像雇一个外科主任去扫地。合理做法是搭建分层架构:用便宜模型(Haiku、Gemini Flash)处理常规任务,把顶级模型留给真正需要深度推理的场景。这个调整能把单次请求成本从两万 token 砍到一千五。+ AI 助手需要规则开箱即用的 OpenClaw 其实挺蠢的。它会循环、重复、失忆,做出各种迷惑决策。你需要给它设定明确边界。在 workspace/skills/ 文件夹里创建 SKILL.md 文件,写清楚行为规范:反循环规则、上下文压缩策略、提问前的任务检查机制。那些真正好用的助手,背后都有大量定制化指令集。有个经常被忽视的事实:你必须自己做研究,不能指望 AI 全知全能。你是指挥家,不是观众。+ 后台工作的真相“让它通宵干活”这种想法行不通。你关掉聊天窗口,会话就结束了。真正的后台任务需要用 cron job 配合独立会话。这会启动独立的 agent 实例,按计划运行并把结果发给你。一次性延迟任务需要队列系统(Notion、SQLite、文本文件都行),再配合定时检查。+ 从一件事开始不要上来就想把邮件、日历、Telegram、网页抓取、定时任务全部搞定。每个集成都是一个新的故障点。先让一个完整流程跑通——比如一个晨报定时任务——然后再叠加功能。遇到问题就跑 `openclaw doctor --fix`。+ 保存有效配置上下文压缩会让助手失忆。用状态文件,填好 workspace 文档(USER.md、AGENTS.md、HEARTBEAT.md),把重要决策存在持久化的地方。助手需要重新学习的东西越少,表现越好。+ 模型质量决定一切大部分挫败感来自工具调用不可靠的模型。聊天质量不等于 agent 质量。Claude Sonnet/Opus、GPT-5.2、Kimi K2 这些能很好地处理工具调用。特别避开 DeepSeek Reasoner——推理能力强,但工具调用格式经常出错。GPT-5.1 Mini 虽然便宜,但社区普遍反馈“agent 工作几乎没用”。+ 你不是做得差OpenClaw 不是成品。那些晒“一夜搞定完整应用”的人,背后可能调了好几周。演示视频和实际使用之间有条沟。这条沟在快速缩小,但现在还在。一个开发者用 OpenClaw 搭建了投资分析管道:三个 agent(导师、分析师、交易员)构成议会架构,用门槛筛选(Gate)设计分层处理投资标的——Flash 做初筛,Haiku 算数据,Sonnet 深度分析,最后 Opus 出报告。一百家公司进来,最多三家能走到 Opus 环节。成本控制和分析深度同时兼顾,这才是真正理解了工具的人。还有人提到本地模型要配本地嵌入模型(embedding model),否则每次请求都会把整个工作区塞进去。这种细节藏在文档里,但新手很少注意到。这个领域变化快。你现在选的模型,两个月后可能就不是最优解。这也是为什么分层路由比押注单一模型更稳妥。建 AI 助手就像培养新员工,只不过这个员工可能会忘记昨天的对话,而且每次失败都烧钱。但坚持打磨的人,已经开始看到回报了。reddit.com/r/openclaw/comments/1r71you/things_i_wish_someone_told_me_before_i_almost
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41. Kimi 推出 Kimi Claw 并原生集成 OpenClaw,有哪些技术亮点?
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42. OpenClaw出事后开发者怒了,48小时造出省99%成本的AI技能共享系统-EvoMap
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43. 【实测OpenClaw:号称‘AI打工人’,结果70%任务翻车,安全风险堪比后门程序】关于 openClaw,报道上的这一点和我观察一模一样。 近期爆火的AI智能体工具OpenClaw被冠以“AI打工人”称号,宣称能自动检索文件、上网搜索、撰写稿件并发送邮件。为验证其真实能力,专业团队设计了一项覆盖本地文件读取、网络信息获取、内容整合写作与邮件发送的端到端办公任务,并接入千问Qwen3-Max、Kimi-K2.5、MiniMax-M2.1/M2.5、智谱GLM-4.7及GPT-5-mini共六款大模型进行三轮交叉测试。 结果发现:Qwen3-Max和Kimi-K2.5在文件定位或网页交互环节持续失败;MiniMax-M2.1虽能推进流程但邮件仅附引语;而M2.5、GLM-4.7与GPT-5-mini则全部完成闭环。业内普遍认为,OpenClaw本身不具推理能力,仅是任务编排中枢,表现完全取决于所调用大模型的工具调用稳定性与浏览器控制精度。 更关键的是,它尚未跨越实用门槛——部署需命令行操作,非技术人员难以驾驭;单次任务动辄消耗数万token,日均成本数十至数百元;最严峻的是安全缺陷:它需深度系统权限,可执行任意Shell命令,已有研究证实其可能泄露API密钥、邮箱凭证甚至加密钱包信息。开发者亦坦承:这只是一个需谨慎配置的开源实验项目,绝非开箱即用的生产力工具。 #HOW I AI##过个有AI年#
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44. OpenClaw正在成为新的交互入口,AI投资人:这4个生态位,短期内会爆发机会
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45. OpenClaw并不是什么“觉醒的生命”。 它没有什么自我意识,但它有执行能力。它不会思考人生,但它会为目标拼命找路径。#大咖观察 #红衣聊AI #openclaw #ChatGPT
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46. 【保姆级】OpenClaw 全网最细教学:安装→Skills实战→多Agent协作,1 小时全精通!
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47. #全国产AI更懂你# 11月6日,科大讯飞发布基于全国产算力的讯飞星火X1.5深度推理大模型。该模型率先在全国产算力平台上攻克MoE模型全链路训练效率,端到端性能达到国际竞品效率的93%以上。其语言理解、文本生成、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力等对标国际主流大模型,其中,数学能力持续保持国际领先。同时,星火多语言能力持续升级,支持130+种语言,整体性能达到GPT-5的95%以上,为世界提供AI发展的“第二选择”。 #科大讯飞全球1024开发者节#
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48. #全国产AI更懂你# 今天的科大讯飞全球1024开发者节上,讯飞星火X1.5大模型正式发布,率先攻克国产算力MoE训练效率难题。它采用MoE架构,总参数量293B、激活30B,推理效率相比星火X1提升100%。它的语言理解、文本生成、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力等六大核心能力全面对标国际主流,其中数学能力持续保持国际领先。其多语言能力覆盖超过130个语种,整体性能达到GPT-5的95%以上,其中拉美、东盟等14个重点语言效果领先,为世界提供了AI发展的“第二选择”。除了讯飞星火X1.5大模型,科大讯飞还发布了融合AI与麦克风阵列、扬声器阵列、摄像头阵列、视觉呈现等的软硬件一体解决方案,并首发个性化记忆与百变声音复刻功能,数字人导览“小飞”也正式上岗,她能实现多人多语种对话,根据历史信息进行个性化推荐,并完成购票、订酒店等任务。另外科大讯飞还展示了AI在教育、医疗、汽车、办公及情感陪伴等领域的深度应用。除了展示讯飞星火的一系列能力,我觉得最牛的还是,在中国主流大模型中,讯飞星火仍是唯一基于全国产算力训练的通用大模型。这带来最大的好处就是中国AI开发者用星火,出海完全不需要担心卡脖子,这对于想要做大做强的AI开发者非常重要。#科大讯飞全球1024开发者节#
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49. Kimi 推出 Kimi Claw 并原生集成 OpenClaw,有哪些技术亮点?
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50. 深度|从 OpenClaw 们自掏腰包补贴,看中国模型又一个全球时刻
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51. AI Infra 核心逻辑与大模型行业趋势
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52. Moltbook极简使用教程|搭配OpenClaw
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53. 月之暗面直接把OpenClaw塞进Kimi里 Kimi Claw Beta上线,简单说就是浏览器里跑AI Agent,不用自己搭服务器装环境了 核心就三点:接入了ClawHub的5000+社区技能,比自建多好几倍;给了40GB云存储,Agent能记长期东西;搜索升级了,能抓Yahoo Finance实时数据 底层跑的是Kimi K2.5模型,万亿参数MoE架构,实际只激活320亿,性能实测超了Claude Opus 4.5。还有个Agent Swarm能并行跑100个子任务,速度提升4.5倍 最关键是那个Bring Your Own Claw,你可以把自己本地部署的OpenClaw接进来,本地控数据,云端用界面和技能库,灵活度拉满 国外已经有老哥拿来管课程、做闪卡、调度任务、搞智能家居自动化。不过也有担心安全的,毕竟目前缺合规认证,定位更像个人和小团队的原型工具,离企业级还有距离 但我觉得这玩意儿最大的意义,是把AI Agent的门槛从“配VPS”干到了“打开浏览器”。以前折腾OpenClaw得折腾半天,现在点一下就行#ai#
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54. 大模型微调缺少高质量数据怎么办,有没有新思路新办法?
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55. 一千个开发者在给 OpenClaw 降门槛,最后是模型厂商下场了
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56. OpenClaw来了
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57. #AI圈为何流行养龙虾了# 最近AI圈全员养龙虾,本质是OpenClaw引爆的AI智能体革命。它不只是聊天,是能本地执行、自主干活的数字助手,GitHub爆火破纪录,上手门槛极低、开源免费、多模型兼容,普通人也能一键部署。 和传统AI只给方案不同,龙虾能直接操作设备、处理文件、自动跑任务,从“出主意”变“真干活”。社区疯玩、大厂跟进,标志AI从对话走向自主执行。 未来会更轻量化、多模态、生态更丰富,普通人也能拥有专属数字分身。这不是跟风玩梗,是AI Agent落地的关键一步,2026智能体时代真的来了。 OpenClaw才是大众想要的AI能力,你有尝试过嘛?
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64. 百度千帆 OpenClaw 直接打破偏见!3–5 分钟极速配置,零门槛搭建 AI 智能体,彻底解决开发者接入难、成本高、周期长的行业痛点。更炸裂的是,龙芯 3B6000M 成为首款完美适配 OpenClaw 的纯国产芯片,软硬件全国产化闭环正式跑通!有人嘲讽这只是营销噱头,也有人断言它将重构 2026 年国内 AI 赛道。低门槛普惠 + 自主可控硬件双加持,到底是弯道超车,还是虚张声势?当国外技术层层封锁,国产 AI 终于亮出硬实力。这一波,是真突破,还是伪创新?#过个有AI年##HOW I AI##微博超有用视频大赛##上微博涨知识##AI创造营# 种斌Marco的微博视频
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70. #OpenClaw上手教程#OpenClaw的爆火,让AI自动化从专业领域走向大众,本地文件管理、全网信息感知等能力重构了人机协作模式。它的低门槛部署让普通用户也能轻松上手,Sophnet一键创建、中文社区国内镜像,扫清了技术和访问障碍,而分层模型配置、记忆功能优化等技巧,更是让其效能翻倍。这款工具的价值,不仅是提升个人工作效率,更推动了AI应用的平民化。国内Kimi Claw、MaxClaw的跟进,也让AI助手赛道迎来创新热潮。但想要用好它,避坑是关键,拒绝单一顶级模型滥用、做好行为规则设定,才能让AI真正成为高效杠杆,而非成本负担。未来,随着生态完善,OpenClaw或将成为个人数字协作的标配。➡️附保姆级上手教程openclaw上手教程
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71. 18岁OpenClaw版AI女友一夜爆红,全网60万围观!00后开发者一人造出
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