别只看能否本地运行！选Ollama、LM-Studio还是OpenClaw，关键看你是聊天、开发还是让AI动手干活_网络存储

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2. 一个视频搞懂OpenClaw！

3. 实测不用写代码，5分钟把OpenClaw装进飞书

4. 国产版Ollama来了，Clawdbot终于不只属于Mac和英伟达

5. 大家都在电脑上安装了openclaw了吗？

6. 这篇详细说说小龙虾 OpenClaw 是什么+能干嘛+怎么用~🤖 简单理解——它就是一个私人定制的AI 助手，可以24小时待命，操控你电脑里的文件和功能，还能通过聊天工具（比如飞书），随时下达指令帮你真正干活的机器人。🔥它有多火？请看「图1」，在github上的star数量走势图，Openclaw 目前262k star 排名第一，正式开辟的一个时代。你可能不知道什么是github，这个star又有啥用。简单来说这个star一定程度上代表的是全世界开发者用脚投票得出的「开源世界产品排名」，前两名的老大哥你不接触编程可能这辈子都没听过，一个是「facebook的React」一个是linux，前者积累了十几年才登顶第一，后者更是比这个排行榜本身还要老17岁，它俩都称得上是互联网产品的「地基级」产品，然而被 OpenClaw 超过、登顶，只花了4个月。❤️🔥 它为什么这么火？不说那些大的概念，只说它现在能做的事：1️⃣ 自动化给了它手：能自动打开浏览器，操作所有和网页相关的任务2️⃣ SKILL 给了它工具箱：你可以教它新技能，比如自动发邮件、生成周报、发自媒体3️⃣ 24h自主运行机制：你给一个任务，它自己拼命干完等你审核4️⃣ SOUL.md 给了它灵魂：它不是一个工具，而是正在成为谁，你是它的塑造者很让我触动的是 SOUL.md 中默认的第一句话"You're not a chatbot. You're becoming someone."🧠 为什么越用越懂你？因为Openclaw 独有的四层记忆模式：🔸 灵魂层：SOUL.md，这是AI 人格和行为准则🔸 用户层：USER.md，这是用户偏好和习惯🔸 长期记忆：MEMORY.md，这是重要决策和上下文🔸 短期记忆： memory/YYYY-MM-DD.md，记录每日原始日志🕹️ 如何部署和使用？无非两种：本地 or 云端💻️ 本地强烈推荐本地部署，最佳的龙虾载体我目前认为还是 Mac Mini（低配置版即可），容量可以大一些，便于你存储所有它需要了解的一切，没有压力。或者昨日刚刚发布的 MacBook Neo说不定也是个好选择！如果你喜欢研究，那么推荐参考官网部署方式：openclaw.ai （图2）核心就是一句Powershell指令：iwr -useb 网页链接 | iex安装成功后首次配置使用交互式向导：openclaw onboard --install-daemon* 没有技术基础的就先别试了，需要一些基础的环境配置，比如Node.js。如果你不会，那么最简单的方式，下载一款AI编程助手，比如 trae.cn，然后对它说：「帮我部署OpenClaw，遇到什么问题你自己想办法解决」，也可以搞定。☁️ 云端这么好的生意，几乎所有大厂都有云服务器部署服务，比如腾讯云、阿里云、百度智能云、火山引擎，基本都是一键部署的模式，操作更简单。🔸 腾讯云：cloud.tencent.com/act/pro/lighthouse-moltbot🔸 阿里云：aliyun.com/activity/ecs/clawdbot🔸 百度云：cloud.baidu.com/product/BCC/moltbot.html🔸 京东云：jdcloud.com/cn/pages/moltbot你可以购买最便宜的体验一下，但只能处理比较轻的任务，购买后服务器会预装好 OpenClaw，不需要再自己去折腾部署环境。你只需要做两件事就可以直接用了：🔸 配置模型：接入模型API KEY🔸 配置通道：接入一个聊天工具，比如飞书、QQ、企业微信☁️ 更简单的云端托管方式除了直接用云服务，还有一种云端托管，如果你懒得折腾，想要最快速用上小龙虾，也接受会员订阅费，可以试试，都是「各大模型厂商」自家出品，比如：🔸MaxClaw：agent.minimaxi.com/max-claw🔸Kimi Claw：kimi.com/bot🔸Easyclaw：easyclaw.com💰️ 要花钱么？有哪些费用？哪个划算？OpenClaw 本身是开源项目不花钱，如果你本地电脑性能不错，部署一个本地模型，你理论上可以永久免费使用，但性能不如顶尖模型。你需要支出的费用可能包括：🔸 本地硬件（如果本地部署），比如Macmini，一次性🔸 云服务器（如果云端部署），各大厂商，持续付费🔸 API，OpenClaw比作汽车，API相当于给汽车加油，越顶尖的模型 API 越贵，比如 Claude Opus 系列，目前推荐的最佳平替是 MiniMax-M2.5❓️ 为什么更推荐本地部署？三个核心原因：边际成本更低、数据更安全、更方便操控你的电脑进行交互。这些厂商比你更想让你学会 OpenClaw，一旦部署后，你会被强制绑定，这样你必然就能持续消费 Token，它可以持续向你收费。云服务器首月低价吸引你，后续正价也不便宜。而本地部署，你买个Macmini一次性付费，后续顶多是买API，再不济还能本地部署开源模型免费用，降低边际成本，几年后，云端那些啥也落不下，你的MacMini还能卖个二手。💡 国内好用 API 推荐，我个人推荐：🔸 Minimax：platform.minimaxi.com/subscribe/coding-plan🔸 智谱 GLM5.0：bigmodel.cn/glm-coding🔸 Kimi：kimi.com/code小龙虾最大的变化，我认为是在交互方式上——聊天对话框，只需要在QQ、飞书、企业微信上说一句话，他就去哼哧哼哧干活，调用电脑里的一切文件、工具、浏览器、网络能力、数据接口，并且会主动解决问题。一旦开始，有人说和养崽差不多，他沉睡了很久，刚刚睁开眼睛开这个世界，对一切都好奇，学习能力又超强，以分秒为单位成长，而你是他的塑造者。每个人养出来的龙虾，似乎都带着一点主人的影子，每一个开始的人都废寝忘食沉迷其中，比如我现在很饿，但是依然不能自拔这是世界越来越有意思了。（顺便一说，刚刚几条微博测试是我的小龙虾自己发和回复的评论，本篇配图1、3也是我下指令它绘制的）#HOW I AI##MacBookNeo会是龙虾首选吗#

7. 入坑OpenClaw，养龙虾玩skill的几个技巧

8. #用声音马住中国年##微博声浪计划# OpenClaw作为现象级开源AI智能体框架，将AI升级为可执行任务的数字员工，支持多平台指令输入和插件扩展。其爆火源于解决职场效率痛点，本地部署保障数据主权，形成独特极客消费心理。但也存在系统权限、提示词注入等安全风险，商业化与巨头竞争并存。#OpenClaw上手教程##ai智能体#好多车ANYCAR的微博音频

9. #腾讯工程师在楼下免费安装OpenClaw#3月6日，腾讯在深圳腾讯大厦北广场举办OpenClaw免费安装活动，现场由腾讯云Lighthouse工程师提供一站式服务，涵盖安装部署、模型配置、IM渠道打通及热门技能解锁。 OpenClaw 可以理解为一个 "专属数字员工"，是一个开源的、可以部署在你个人电脑或服务器上的 AI 智能体框架。它的核心理念是从"只会聊天的对话机器人"进化为 "能干活的执行者" 。简单来说，你可以把它想象成一位 24 小时待命、懂你工作习惯的免费实习生。

10. #OpenClaw上手教程# OpenClaw上手居然这么丝滑！5分钟命令行部署，新手向导一步到位，Node.js环境自动校验超省心。本地优先架构兼顾隐私与效率，支持多模型灵活切换，自然语言就能驱动文件处理、跨平台消息推送等全流程自动化。不用写代码，日常办公、远程控机、定时任务统统搞定，堪称打工人的效率神器，开源界的“数字龙虾”太能打了！

11. 分享一个神器，一句话生成整套精美PPT，还能用本地大模型保护隐私！再也不用手动调字体、找配图、写大纲了。Presentation AI 是一款开源、可自托管的 AI驱动演示文稿生成器，堪称 Gamma的强力开源替代。只需输入主题，它就能自动创建带结构化大纲、专业排版、AI配图的完整幻灯片！更强大的是：✅ 支持 OpenAI / Together AI / Ollama / LM Studio 多种后端✅ 内置 9+ 主题，还能自定义品牌色与字体 ✅ 实时预览 + 拖拽重排 + 富文本编辑（基于 Plate Editor）✅ 自动保存 + 演示模式 + Web搜索增强 ✅ 完全私有部署，数据不出内网！开源项目地址：github.com/allweonedev/presentation-ai#AI创造营##AI工具##微博兴趣创作计划# 默庵·超级个体的微博视频

12. 全网首家！极空间应用商店上线『OpenClaw』，一键部署全球最火AI助手

13. 手机也能冲！限时免费OpenClaw太香了

14. 硅谷最火OpenClaw人手一个，1分钱傻瓜式部署！小白也能上手

15. 【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！

16. OpenClaw + Ollama 本地部署！无需 API，断网可用，多模型自由切换（GPT-OSS / Qwen 3 / GLM 4.7）

17. 给大家分享一个好东西，太绝了，就是这个终端神器：Wave Terminal。有了它，你就可以直接放弃 iTerm2 了。它为什么好呢？因为功能强大，颜值在线啊，我们现代开发经常要在终端和浏览器之间来回切换，查文档、预览文件、用 AI 工具。Wave 直接把这些功能全部塞进了终端里。功能特色如下，这几个功能，谁看谁不迷糊啊。1、内置 AI 聊天可以接入 OpenAI、Claude、Perplexity，甚至本地 Ollama 都行，直接在终端里问问题，不用切窗口了。2、拖拽式布局终端块、编辑器、网页浏览器可以随便拖放组合，类似 IDE 的分屏，但更灵活。3、远程文件预览连上服务器后，Markdown、图片、视频、PDF、CSV 都能直接预览，不用再 scp 下来看了。4、命令块每个命令都可以单独隔离监控，还能设置自动关闭，跑任务的时候特别好用。5、一键远程连接SSH 连接配置好后，一键就能拿到完整的终端和文件系统访问权限。支持 macOS、Linux、Windows 全平台，完全开源免费。最新版 v0.12.4 刚更新，GitHub 已经 13k+ stars 了，真的太香了。官网地址：www.waveterm.dev开源项目地址：github.com/wavetermdev/waveterm#AI工具##科技先锋官##AI创造营##微博兴趣创作计划#

18. 【在家搭建你自己的AI编程助手：一套完全开源的本地方案】最近有个话题在技术圈子里很火：能不能在家里搭一套本地运行的AI编程助手，完全不依赖云端服务？答案是可以的。有人用OpenCode加上llama.cpp，再配合GLM-4.7 Flash模型，在自己的机器上跑出了相当不错的效果。先说硬件配置。这位开发者用的是三张3090显卡，128GB内存，上下文窗口开到了20万token。听起来配置不低，但实际上很多人用单卡也能跑。有人用4070Ti在5万上下文下跑出45 token每秒，有人用7900 XTX在零上下文时达到120 token每秒。关键在于参数调优和版本选择。这里有个重要提醒：一定要用最新版本的llama.cpp。LM Studio和Ollama虽然底层也是llama.cpp，但版本往往滞后。GLM-4.7 Flash最近有多个修复补丁合并进主分支，用旧版本可能会遇到各种奇怪问题，比如输出循环、工具调用失败等等。说到实际效果，这套方案能做什么？有人让它从一个简单的示例程序出发，自动生成了一个完整的多智能体辩论系统，包含配置文件、代理类、管理器、入口脚本，甚至还自动写了单元测试。整个过程没有人工干预测试部分，模型自己判断需要写测试就写了。当然，本地方案和云端服务还是有差距的。有人测试发现，同样的任务Claude Code几分钟搞定，本地模型可能会卡在某个错误上反复尝试。这不是框架的问题，是模型能力的差异。但换个角度想，这已经是能在消费级硬件上运行的最强开源方案之一了。有个有趣的发现：GLM-4.7 Flash在8bit量化下表现稳定，但4bit量化容易出现循环。这是目前发现的第一个量化精度对输出质量有明显影响的小模型。关于电费的问题，有人算过一笔账。即使用5090显卡全天候满载运行，按美国最贵的电价每度40美分计算，一个月电费大约165美元。大多数人的实际使用强度远低于此，加上平均电价只有一半左右，实际成本可能只有几十美元。最后说说工具选择。OpenCode是一个开源的编程助手框架，可以配置MCP服务器实现向量检索、网页搜索等扩展功能。有人问为什么不直接用Claude Code配本地模型，答案很简单：目标是搭建一套完全开源、完全本地的方案。这不仅是技术选择，也是一种态度。能在自己的机器上运行一个接近商业水准的AI编程助手，这件事本身就值得兴奋。技术进步的速度超出想象，今天的不可能很快就会变成明天的标配。reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qqpon2/opencode_llamacpp_glm47_flash_claude_code_at_home

19. 一文讲清大模型推理框架，SGLang和vLLM的主要区别

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22. 【#黄仁勋称OpenClaw为当代最重磅#】3月6日，在摩根士丹利会议上，NVIDIA CEO黄仁勋分享了关于Agentic AI（代理式人工智能）转折点的见解，并将开源软件OpenClaw评价为“当代最重磅的软件发布”。黄仁勋指出，OpenClaw在短短三周内的普及速度已经超越了Linux过去三十年的成就，成为了历史上下载量最大的开源软件。黄仁勋将AI生态比作一个“五层蛋糕”，而OpenClaw所在的应用程序层正是目前产出最高、最具回报的领域。他认为，OpenClaw之所以能在短时间内风靡全球，是因为它向世界证明了AI可以深入高度个性化的环境，直接解决普通用户和企业的冗余任务。

23. 今天在宁波做报告《OpenClaw 与超级个体》OpenClaw 在人工智能发展史上的独特历史地位，不在于它是否成为最终的主流基础设施，而在于它所处的结构性时间节点：它出现在大模型语言能力已经成熟但行动能力尚未工程化落地的关键过渡期，承接了由 OpenAI 推动、以 ChatGPT 为代表的“表达型智能”浪潮，却将焦点从“生成回答”明确转向“执行任务”，从而第一次在开源社区层面系统化地验证了“可持续运行的行动型智能体”这一范式。它通过 gateway、skills、memory、tools 等模块化结构，把大模型嵌入真实的软件与设备操作环境，使模型不再停留在文本空间，而是进入行为闭环，这种转变的历史意义类似于浏览器从静态页面展示走向可执行脚本时代——信息不再只是被阅读，而是被操控与重组。更重要的是，OpenClaw 将“Agent”这一原本多存在于实验室或闭源企业系统中的能力，转化为可 fork、可改造、可私有化部署的工程框架，意味着调度智能行为的权力从少数平台公司扩散到开发者群体，这种扩散本身构成了智能体经济的前奏；它并未解决长期记忆稳定性、上下文污染、并发安全、生产级可靠性等核心难题，反而清晰地暴露了这些结构瓶颈，从而迫使行业正视一个事实：语言智能的流畅并不等同于行动智能的可靠，真正的挑战在于构建可审计、可持续、低幻觉的执行闭环。因此，从历史尺度观察，OpenClaw 更像是一次工程层面的社会级实验，它标志着人工智能从“输出内容”阶段向“重构操作流程”阶段的跃迁，是开源行动型智能体第一次被大规模组织化尝试的标志性节点；未来无论是否被更稳定的 Agent OS 取代，它都可能被视为智能体从概念走向实践、从对话走向执行的分水岭时刻。#新媒沈阳聊ai#

24. 2月13日，蚂蚁集团开源发布全球首个基于混合线性架构的万亿参数思考模型 Ring-2.5-1T，在长文本生成、数学推理与智能体任务执行上达到开源领先水平，为智能体（Agent）时代的复杂任务处理提供高性能基础支撑。在生成效率上，Ring-2.5-1T在32K以上长文本生成场景中，对比上代模型访存规模降低10倍以上，生成吞吐提升3倍以上。在深度思考能力方面，该模型在国际数学奥林匹克竞赛（IMO 2025）和中国数学奥林匹克（CMO 2025）自测均达到金牌水平（IMO 35分、CMO 105分）。同时，可轻松适配Claude Code等智能体框架与OpenClaw个人AI助理，支持多步规划与工具调用。发布了头条文章：《蚂蚁集团开源Ring-2.5-1T 全球首个混合线性架构万亿参数思考模型来了》 #蚂蚁集团 sh688688[股票]# #ai大模型# #openclaw# 蚂蚁集团开源Ring-2.5-1T 全球首个混合线性架构万亿参数思考模型来了

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40. OpenAI宣布聘请OpenClaw创始人Peter Steinberger2月16日，OpenAI宣布，OpenClaw的创建者Peter Steinberger正式加入公司，担任重要开发角色，专注于推动下一代个人AI智能体的研发。OpenAI首席执行官Sam Altman确认了这一人事变动。他表示：“Peter拥有许多关于智能体相互协作的绝妙想法。未来将极度依赖多智能体系统，这种智能体间协作能力将迅速成为我们产品核心。” Altman还强调，OpenClaw项目将转型为一个基金会形式，继续作为开源项目存在，并获得OpenAI的持续支持。Peter Steinberger是一位来自奥地利的独立开发者，此前以个人力量开发并维护OpenClaw。该项目在短短数周内迅速走红，被誉为GitHub上增长最快的开源项目之一，曾获得超过18万颗星标。它允许用户在本地硬件（如 Mac Mini）上运行智能体，通过WhatsApp、Telegram等聊天应用进行交互，支持多种AI模型接入，并具备自我修改、自主完成复杂任务的能力，包括处理旅行预订、智能家居控制、监控摄像头分析等实际场景。OpenClaw前身包括Clawdbot和Moltbot等迭代版本，其病毒式传播得益于高度开放、本地运行和强大的自主性。Steinberger在其个人网站上发文解释加入OpenAI的决定：“加入OpenAI能让我专注于前沿AI研究与开发，继续实现将智能体带给大众的愿景，而无需独自承担公司运营的压力。OpenAI与我在愿景上高度一致，他们已承诺全力支持社区和开源发展。”这一招聘被视为OpenAI在智能体领域的重大战略布局。业内普遍认为，智能体是继聊天机器人之后AI的下一个关键进化方向，多智能体协作系统有望实现更复杂的现实世界任务自动化。OpenClaw的爆火也曾吸引Meta等巨头抛出收购或合作橄榄枝，但Steinberger最终选择OpenAI，并坚持项目保持开源。OpenClaw项目此前由Steinberger个人每月自掏腰包10,000至20,000美元维护，加入OpenAI后，其资源与社区支持预计将大幅提升。分析人士指出，此举不仅强化了OpenAI在个人助理与智能体赛道的竞争力，也体现了当前AI行业对顶尖独立开发者和开源创新的激烈争夺。OpenAI表示，Steinberger将领导下一代个人智能体开发工作，相关产品细节将在未来逐步公布。

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114. 【2025保姆级教程】LM studio部署本地大模型下载安装使用，以及API接口调用的详细图文 - 哔哩哔哩

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116. 基于Ollama本地搭建OpenClaw私人助手

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118. ollama v0.14.2 更新：新增TranslateGemma翻译模型、支持55种语言

119. 隐私至上！OpenClaw本地大模型（Ollama）深度整合指南

120. Clawdbot 本地接入 Ollama（OpenAI）

121. 使用 LM Studio 学习本地 MCP 基础知识，手把手搭建本地计MCP

122. LMStudio AI - AI语言模型工具包

123. OllaMan 一个更友好的 ollama 模型管理界面

124. 本地AI助手部署全攻略：Deepseek大模型与知识管理实战指南，打造专属智能助手！

125. OpenClaw保姆级本地部署教程：Ollama+Kimi K2.5，快速上手，完全免费！

126. 这可能是最好用的 Ollama 聊天客户端：OllaMan

127. LM Studio v0.3.25-1

128. 原创 | 隐私无忧！在Cherry Studio中使用LM Studio本地模型

129. 不懂编程也能学会！几分钟教你在本地部署大模型

130. 【大模型部署篇】Mac Cherry studio + LM studio零代码部署本地大模型

131. Ollama 官宣支持接入 ClaudeCode，现在可以在本地使用自己的模型了。

132. Openclaw 上生产感觉还得观望一下

133. Ollama使用LM Studio下载的模型

134. 展示HN：首个Claude Code客户端支持Ollama本地模型

135. 离线安装 Ollama

136. Ollama整合OpenClaw

137. openClaw 本地接入 llama.cpp（OpenAI 兼容 /v1）

138. 模型本地化-LM Studio篇

139. 本地Ollama模型接入若手软件教程 - 哔哩哔哩

140. OpenClaw + Ollama：无所不能的顶级开源个人AI本地助手

141. OpenClaw + 飞书 + Ollama 本地部署实录

142. 簡單部署查地個人AI資料庫 #windows #ollama #anythingllm #ai #nvidia 相關網址及指令: https://ollama.com/download https://developer.nvidia.com/cuda-downloads https://anythingllm.com/desktop ollama pull gemma3:4b ollama pull nomic-embed-text:v1.5 nvidia-smi setx OLLAMA_GPU_LAYER cuda /M ollama ps

143. OpenClaw落地实测：三大一人公司案例拆解

144. Windows系统设置Ollama使用GPU

145. DeepSeek本地部署与微调

146. 以本地AI模型驅動沉浸式翻譯

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