OpenClaw http://openclaw.ai/ 是一个基于 AI 的智能体平台，它可以帮助用户快速构建和部署智能体。最近火得一塌糊涂——一方面是开源，可以让人放心接入各类 LLM 使用；另一方面是因为它在部署之后几乎不需要用户有太多技术基础，很多能力和功能可以通过自己在解决问题的过程中，不断补全，成为一个越用越聪明（懂你）的助理。
简单记一下部署的坑和经验：
- 宿主机的 CPU 要求不高，但至少需要 4GB 内存，否则会报错
out of memory。因此许多小 VPS 都不适用（搬瓦工的 2c2g 和 1c1.5g 先后 oom） - 不需要墙外环境，至少目前体验的 MiniMax M2.1/M2.5 用起来不会觉得傻。这其中应该有多轮自思考的原因。不过装基础设施依赖的时候，有加速梯子会畅快许多
- 最好在全新环境安装。虽然 js 应用一般不会有内核级的修改和依赖，但有时候一个 nginx 的配置就得折腾许久（特别是要使用 web UI 的话）
- 由于 OpenClaw 的用户交互主要基于成熟的 IM 工具，如 Whatsapp, Slack, Discord, Telegram 甚至飞书，因此它并不需要公网环境。只要 OpenClaw 的守护进程能和这些 IM 成功通信即可。当然为了保证交互的实时性，目前使用的 Slack 是通过 socket mode 实现的连接
- 为了能够异地维护，还顺便学了一下 Cloudflare 的 Zero Trust 功能。它可以帮助用户在没有公网 IP 的情况下，通过 Cloudflare 的服务器，实现对内部资源的访问。不得不说 Cloudflare 真是把网络结构和应用玩出了花，更可贵的是对于普通用量，它是免费的。
快速部署步骤：
- 去 MiniMax 开个账号，送 15 元，和一周 coding plan
- 把 IM 上需要的 token，权限搞定
- 找台机器，一键部署
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash - 在 OC 上配好 MiniMax 和 IM 的 Oauth 或 Token
- 18789 端口上的 Web UI 需要带 token 访问，经常遇到问题，调试期还是 Terminal UI 方便（对于技术人员）
- 基本上配好后就可以只用 IM 和它对话了。Telegram 一直收不到短信验证码非常坑，Slack 体验不错（不能记录聊天记录有点坑）。可能之后试试 Discord 或飞书吧。
- 虽然 agent 已经很能解决问题，但把数据喂给它（尤其是大量数据的对接）在前期仍然比较麻烦。读完 markdown 的 AI 虽然牛，前提是得喂给它足够多的 markdown。不过 OC 可以自己通过各种方式读取数据，遇到账密等障碍也会直接提示，引导用户输入。对接过程中的不同接口类型的胶水代码完全不需要操心，它可以自己搞定。
惊讶点：
- ssh/webdav 等协议只需要告诉它 url，它就会连上后搜一圈下来，拿着答案问你下一步计划
- 如果是从博客系统读 markdown 文件，它甚至会顺便把源码撸一遍。Farbox 内配置好的 AWS SES，它会直接用来发邮件（太可怕了！！！）
- 读过一次 markdown 之后，再提问这些文档里提及的内容，它会很快回答，仿佛能记住内容
LLM 作为理解的基础和底座，Agent 使用它来理解用户的问题和指令，然后自动写代码形成工具，完成问题的解决，整个过程流畅而惬意。唯一的问题在于用户需要完全暴露自己的隐私，允许 agent 了解解决问题所需的尽可能多的信息——包括但不限于代码、文档、配置文件、数据库等。这在某种程度上是对用户隐私的侵犯，也是 agent 得以快速推广的最大限制。因此商业上的天然不信任感可能会成为 agent 快速拓荒的一大障碍，或许类似开源的 agent 会是一个长久存在的选项。
不过 AI 的行业聚集了太多聪明人和太多资本，发展得实在太快，谁也说不准下一个爆点是什么形态。从个人观点大概可以确定，卖算力（GPU）和模型 token 会成为一个类似能源的基础生意，而 agent 则会成为一个更加性感和具有爆发价值的新行业。
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