🦐养虾入坑记(出生篇):我用两台机器养了一只“电子小龙虾”

2026-03-30 17:25:22 2点赞 18收藏 5评论

最近全网都在“养虾”,你以为是水族箱,其实是——AI Agent,本人虽然不是专业IT从业者,但是作为高阶数码小白,肯定也要顺应潮流加入养虾大军,以下是本人使用过程的个人观点,可能和大家养虾经历有所出入,欢迎留言指正。

我深思熟虑后没忍住,入坑了。

但说实话,这一周下来,我的感受是:

❗这玩意儿不像养宠物,更像养祖宗。

🧠 一、我的“养虾配置”(穷鬼工程版)

本着绝不额外花钱的原则,我把家里库存翻了个底朝天:

• 🖥 主脑:Mac Studio M1 Max 64G

• 🧰 执行端:倍控 N8505 小主机

• 🐳 环境:Docker + Ubuntu 24.04

• 🧠 模型:qwen3.5-35B-A3B-6bit(本地)

• 🕸 Agent框架:OpenClaw

一句话总结:

👉 一台负责“思考”,一台负责“干活”

🏗 二、系统架构(建议收藏)

给你画个简单架构,你就明白这玩意到底在干嘛:

🦐养虾入坑记(出生篇):我用两台机器养了一只“电子小龙虾”

核心逻辑:

OpenClaw = “手脚”

Qwen = “大脑”

Docker = “笼子”(防止它乱跑)

⚙ 三、安装过程(看着简单,坑很多)

我一开始也觉得:“这不就几条命令的事吗?”

现实是:

✔ 第一步:Mac上部署模型

• 安装 Ollama

• 拉模型:qwen3.5-35B-A3B-6bit

👉 这一步:简单 + 丝滑

✔ 第二步:小主机装系统

• Ubuntu 24.04

• 装 Docker

• 装 Portainer(图形界面)

👉 这一步:半小时搞定

✔ 第三步:部署 OpenClaw

• 拉源码

• 配环境变量

• 连模型API

👉 这一步:❗开始进入“折磨模式”

🧪 四、使用一周真实体验(重点来了)

我把它当“AI助理”来用,主要做了几件事:

1⃣ 🌍 全球新闻简报(最实用)

每天早上7点:

• 自动抓外网新闻

• 自动翻译

• 自动总结

效果:

✔ 能用

✔ 省时间

❗ 但稳定性一般(偶尔罢工)

2⃣ 📅 日程管理

• 输入待办事项

• 定时提醒

效果:

✔ 勉强替代提醒App

❗ 但不如现成产品(比如 Notion / 日历)

3⃣ 📈 股票辅助(A股)

我让它:

• 看全球市场

• 分析A股

• 给操作建议

结果:🤖 有点像“刚入行的分析师”

✔ 有逻辑

❗ 但不稳定

❗ 有时候一本正经胡说八道

4⃣ 🤖 万能问答

结论:❗明显不如云端模型

原因很简单:

• 本地模型阉割版(6bit)

• 没有真正联网能力(需要自己接)

💸 五、隐藏成本(新手最容易忽略)

你以为你在省钱,其实你在:

⚡ 烧电

• Mac Studio:全天运行

• N8505:7x24

👉 一个月电费 ≈ 你一个云API套餐

🧠 烧时间(最致命)

• 每天调试:4-6小时

• 经常报错

• 经常“自我升级 → 自我爆炸”

一句话总结:❗你不是在用AI,你是在给AI当运维

🔥 Token消耗(惊人)

3天:👉 300万 Token

如果用云模型:💀 直接破产

做任务时Token使用量惊人做任务时Token使用量惊人

🧨 六、最大槽点:它会“自杀式进化”

OpenClaw有个“自我进化”机制:

听起来很酷:“AI会自己升级自己”

现实是:

• 自动装插件

• 自动改配置

• 自动把自己搞挂

然后你:

🤡 从用户变成维修工

🎬 七、自动视频功能(未验证)

理论上:

• 可以自动生成视频

• 自动剪辑

• 自动发布

但我判断:❗质量大概率不如 CapCut / 剪映

原因:

• Agent链路太长

• 模型能力有限

• 稳定性差

🔐 八、安全性(唯一亮点)

我用的是:

• Docker 沙盒

• 本地模型

优点:

✔ 数据不出本地

✔ 可控

✔ 不怕封号

缺点:

❗部署复杂度 ×2

🧾 九、总结:适合谁?不适合谁?

✅ 适合:

• 喜欢折腾的人

• 有Linux基础

• 想研究AI Agent底层逻辑

• 有时间(很多时间)

❌ 不适合:

• 想“拿来即用”的人

• 想赚钱的人

• 想稳定生产力的人

🧠 最终结论(一句话)

🦐 OpenClaw 不是“工具”,而是“项目”。

🪦 我的真实心态变化

第一天:

🤩 “我要打造最强AI助理!”

第三天:

😐 “还能用”

第七天:

😑 “我为什么不直接用Claude?”

🧩 如果你非要入坑,我的建议

1. ❗先用云模型体验(别一上来本地)

2. ❗不要追求“全自动”

3. ❗关掉自动进化

4. ❗把它当实验平台,不要当生产工具

🎯 最后一句(灵魂总结)

养猫花钱,养狗费心,

养小龙虾——

费命。

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5评论

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  • M1max是本地部署吗

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    是的,mx1跑本地模型性能足够了

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  • 如果读完这些你还坚定要养虾的话,我会在更新一个防踩坑提高篇,让大家部署不走弯路,绝对干货满🈵!

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  • 详细配置可以去看我的提高篇

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