应OpenAI联合创始人山姆·奥特曼之邀,萨尔曼·可汗成为世界上首批GPT-4测试者。在深度体验了人工智能与教育的全方位融合之后,他形成了自己的独特思考。
作为麻省理工学院数学学士、电气工程与计算机科学学士及硕士,哈佛商学院工商管理硕士,萨尔曼·可汗创办的免费学生在线教育平台“可汗学院”,广为人知。
有人说,人工智能会降低人类教师的重要性表达了看法,但萨尔曼·可汗表示,实际上,情况可能正好相反。“每一次的技术变革背后,非但没有取代教师,反而其实都在对他们提出更高的要求。随着人工智能在教育行业的日益普及,教育工作者们需要去掌握更多东西。”
教育行业需要怎样的人工智能?教育工作者需要扮演什么新角色?普通人将如何面对人工智能所挟裹而来的新时代?以下是中信出版社新近出版的获得微软比尔·盖茨、OpenAI奥特曼等人推荐的他的新书中有关此的观点:
2022年末,ChatGPT 的出现,让全球教育行业陷入了一种前所未有的恐慌当中。学生们拿着 ChatGPT“大杀四方”,用它查资料、写论文,传统的教育模式瞬间被颠覆。
很快,学校开始了反制。2023年出洛杉矶联合学区成为首个禁用该工具的学区,随后,美国的最大学区纽约市公立学校因害怕学生用 ChatGPT 写论文和做家庭作业,也曾短暂禁用过 ChatGPT。紧接着,28所英国大学宣布禁止在论文和课程作业中使用ChatGPT,否则将被视为学术不端。
这股浪潮不仅席卷了学校,也席卷了教育机构们。他们的模式开始遭到投资者的质疑——当学生已经可以使用 ChatGPT 获取知识时,他们还需要教育机构吗?
美国教育科技公司 Chegg 率先遭受重创。2023 年 4 月,该公司在财报中披露,人工智能可能对用户增长率和留存率造成负面影响,构成潜在业务风险。此消息引发投资者恐慌,导致 Chegg 股价从巅峰时期的 113 美元暴跌至 2.79 美元,至今尚未有回升的迹象。
尽管争论尚未结束,但教育行业已经以超乎所有人想象的速度接纳了人工智能。2023 年 3月,可汗学院推出了人工智能助手 Khanmigo,正式将生成式人工智能引入可汗学院。目前,Khanmigo 已被美国 50 多个学区的 55000 多名教师和学生用于日常的教学活动当中。
2023 年 6月,韩国教育部门宣布从2025年开始,在中小学课堂引入人工智能教科书,以逐渐取代传统的纸质课本。这套人工智能教科可更好地因材施教,为学习进度和能力不同的学生提供定制化的学习资料。
千百年来,教育工作者都明白,最佳学习方式便是一对一教学,即按照学生自身的时间和学习速度来辅导。现在的问题是,当人工智能给了我们个性化教育的可能性,我们如何将人工智能塑造为一优秀的导师呢?
一位优秀的导师会真正关心学生,能与学生同频,能提出明确的学习目标,对学生成绩进行评估并给予精准的反馈,直到学生最终掌握学习内容,也就是所谓的“精熟学习”。
但在传统学习中,大多数学校采用的模式是——教师以固定的速度向学生传授知识,然后每几周进行一次测验。学生在测试中拿到了 80 分,但教师并没时间去弥补他们在考试中体现出的 20 分漏洞,便按部就班地直接进入下一课题。这一过程会持续数年,直到知识漏洞不断累积,导致学生不再能掌握下一阶段的课程。
打好基础,之后的学习速度会更快。但在传统的学校系统中,每一个学生对知识掌握的程度和学习速度都是不一样的。如果没有技术支持,很难做到这一点。
当然,生成式人工智能本身存在的问题并不能被忽视。我们已经知道,目前的生成式人工智能有时会虚构事实,甚至会生成带有偏见的内容。在这样的局面之下,人工智能大模型应该在教育中扮演什么样的角色就显得尤为重要。
我们应该为人工智能设置哪些边界,如何纠正偏见和错误、规避负面信息、防止信息泄漏的问题,哪些课堂上可以使用人工智能,学生可以在哪些作业里可以使用人工智能,使用的程度应该是怎么样的,这些规则都需要去确立。
很多教育工作者发现,这些生成式人工智能工具让学生变得更加熟练和高效。过去,写作文被认为是帮助学生掌握批判性思维、分析和写作技巧的关键,而人工智能为学生提供了同等甚至更好的机会,让他们能够参与话题讨论,收集和分析信息,表达自己的观点和论据。
使用人工智能并不一定意味着“作弊”, 50 年前,使用拼写检查器和语法检查器在老师看来可能是作弊工具,但现在像 Grammarly 这样的校对工具不仅能纠正你的基本语法错误,还能改写整个段落,使之更清晰、更有说服力。大多数老师都不认为这是作弊工具。
这其实和曾经互联网进入教育系统的时候一样,要去拥抱新技术,但也要确立使用的边界。
很多人认为,人工智能会降低人类教师的重要性。实际上,情况可能正好相反。每一次的技术变革背后,非但没有取代教师,反而其实都在对他们提出更高的要求。随着人工智能在教育行业的日益普及,教育工作者们需要去掌握更多东西。
在互联网上广为流传的表情包写着:“你不会被人工智能取代,但你也许会被使用人工智能的人取代”。这个说法并不是没有道理,换句话说,让人工智能真正进入课堂,将成为下面一个阶段教育工作者们的课题。
事实上,人工智能实际上可以使教学成为一个更具可持续性的职业。想象一下,当地学区突然发现了数亿美元,并利用这笔资金为每位教师提供三位聪明的助教,为他们的课堂提供支持。这些助教将帮助制订课程计划和标准,批改论文,撰写进度报告,与教师一起即兴授课并为学生提供支持。地球上的每个教师都会抓住这个机会。
这些助教不仅不会威胁到教学工作,反而能使教学工作变得更可持续、更愉快。不幸的是,社会没有足够的资源给每个教师配备三个人类助教。然而,我们现在能够为教育工作者提供具有同等能力的人工智能。
在某些方面,人工智能所能完成的将超越人类助教。这些人工智能助教全天候待命,并与教室里的每个学生进行一对一辅导。更重要的是,他们可以完成教学中涉及的所有繁重工作——编写规则、向学生提供论文反馈以及为家长起草学生课业进展报告。
除了长久以来主张的个性化学习,许多教师都渴望让学生做到主动学习,但他们很快就发现,在一个 30 人的班级里,这些理想是很难实现的。少数能够做到这一点的教师是因为他们花了无数时间来调整教学计划和创建个性化问题集。生成式人工智能助教可以通过更全面地回答细致入微的问题来为学生提供支持。
从教师的角度来看,人工智能带来的最大改变可能是它可以在几分钟内帮助制订课程计划。在此基础上,教师可以进一步完善教学计划,或者要求人工智能通过快速调查开始课程,使教学计划更加精彩。
沃顿商学院的伊桑 · 莫里克坦言,由于有了生成式人工智能,教师们现在必须做三个调整:
第一个调整是,教师必须对学生有更高的期望。一些教师正在改变他们布置作业的方式,比如让学生在课堂上写作以防止作弊。另一些则会让学生使用生成式人工智能来完成更复杂的项目。
第二个调整可能有点违反直觉。莫里克要求他的学生使用生成式人工智能来审查和评判他们的作品,并提供可操作的反馈。学生在提交作业之前必须先做一次预演。如果学生能想象到项目会如何失败,项目就能更好地成功,这让学生在莫里克看到他们的作品之前就能反思并解决这些问题。
至于第三个教学调整是最大的一个——翻转所有的课堂。当有了 ChatGPT 这样的工具,可能单纯的讲课就没有多大意义了。如果孩子们能够按照自己的时间和节奏学习,那么课堂时间就可以用于苏格拉底式对话、合作完成作业和为学生作业提供支持。
许多人担心人工智能会导致大规模裁员,而人工智能驱动的新工具能比人类更快、更便宜、更高效地完成工作。一些公司已经暂停招聘他们认为人工智能将在未来几年取代的岗位。2023 年, IBM宣布将在五年内暂停或放缓 30% 的后台招聘,以应对最终可能由人工智能完成的工作。
未来的工作将以不同的方式展开,后台或中台的工作将消失,非直接面对客户的工作也将消失,这些工作包括编制预算、管理数据、完成办公室维修和整理记录等。
通过这些信息,我们可以看到未来的发展方向。在人工智能充斥的市场中,工作将会是什么样子?我们该如何让学习者做好准备?
使用人工智能的作家和撰稿人的工作效率可能会提高三到五倍;平面设计师将能够通过调整一系列基于文本的提示,制作出 50 种不同的徽标。软件工程师也将如此,他们正在使用人工智能助手来调试和编写他们的大部分代码。鉴于生产力的提高,我们还需要那么多文案人员、平面设计师和工程师吗?
这将是一个喜忧参半的局面。因为我们正处于这样一个技术逻辑拐点,它让我们能够利用生成式人工智能做更多的事情,所以对工程师的需求,尤其是对那些生产力高出 5~10 倍的工程师的需求,只会有增无减。能够生存下来的文案和技术撰稿人也将是那些深度依赖人工智能来提高工作效率的人,但除了这些人之外,余下 90% 的人将不得不另谋出路。
好消息是,生成式人工智能将需要新的类型的工作。当今最热门的工作之一是提示语撰写人或提示工程师。在ChatGPT 诞生前,没有人知道这些工作是什么。事实证明,思想开放、富有创造力的文案撰稿人可以很好地胜任其中的一些职位。随着越来越多的企业开始研究如何应用这项技术,新的机遇将会不断涌现。
就像教师利用人工智能来帮助他们完成更多机械、烦琐的工作一样,从人力资源到管理等各个岗位都将开始让人工智能负责制作招聘信或会议报告。从表面上看,这很不错,也很有帮助,但也有可能造成难以想象的后果。
这不仅仅是个人工作的问题,人工智能引发的自然选择也将在企业层面发生。如果我们有两家公司,一家规模更小、更精简、自动化程度更高,另一家规模更大、速度更慢、更依赖人力。
随着时间的推移,小公司将能够以更低的价格提供同等或更好的产品,并开始从大公司那里获得更多的市场份额,最终导致大公司工作岗位的流失。这是我们在许多行业看到的共同趋势,随着自动化和技术的飞速发展,这种趋势还将继续。
人工智能对每个行业、每个人、每份工作的影响都会不同。当开发出能够理解语言、识别模式和解决问题的人工智能,以及能够诊断疾病、进行股市交易、谱曲、打官司、理解情绪、分析遗传密码、处理保险理赔、喷洒杀虫剂、进行工程设计和撰写文章的人工智能时,不难相信,更多的变化即将到来。
人工智能可能已经改变了一切,但现代教育的历史也不过 200 年的时间。成功的策略不是抵制,而是适应。
文章来源:元界微信公众号

4 个月前
KI-Marktplatz.com:德国AI平台公司业务介绍 AI-Marktplace(也称为KI-Marktplatz)是一家德国AI平台公司,总部位于德国(与帕德博恩大学和弗劳恩霍夫研究所等机构紧密合作),专注于为工程领域的产品开发者和团队提供定制化的AI解决方案。该平台于2020年代初推出(由联邦经济和能源部BMWk资助的“AI作为生态系统驱动者”竞赛项目),旨在通过生成式AI(GenAI)加速工业创新,帮助企业从产品构想到市场推出的全过程实现效率提升、开发时间缩短和成本降低。公司将前沿研究与实用工程经验相结合,强调无缝集成AI到现有IT系统中,避免业务中断。 业务模式 AI-Marktplatz.com 采用数字市场平台模式,连接AI解决方案提供商、专家和用户。核心是通过咨询、实施和合作伙伴生态变现: 收入来源:定制咨询服务、PoC(概念验证)开发、部署支持,以及市场交易(如AI模型和技术授权)。 价值主张:端到端支持,从用例识别到规模化部署,通常在4周内从idea到PoC,帮助企业自动化例行任务、标准化设计并提升创新潜力。 主要服务 平台的服务分为三个阶段,覆盖工程全生命周期: 用例识别(Use Case Identification):系统分析过程痛点,提供AI专家访问和个性化推荐,帮助企业识别KI应用机会(如需求工程中提升50%生产力)。 用例实施(Use Case Implementation):快速开发和测试PoC,验证AI益处并降低风险,聚焦于机械、电子、软件和系统建模。 用例 rollout(Use Case Rollout):无缝扩展和集成AI解决方案到现有系统中,支持产品生命周期管理(PLM),如变体管理和追溯性搜索。 其他扩展服务包括: AI在需求工程中的应用(生成规格文档)。 聊天助手辅助系统工程。 生成式AI在机械设计(标准化零件)、电子(SPS代码生成)和软件开发中的集成。 目标受众 主要针对工业工程团队和产品开发者,包括制造业、汽车、机械和电子行业企业(如Claas、Hella Gutmann、Diebold Nixdorf)。适合希望通过AI自动化设计、减少制造成本并加速市场引入的中型企业。 关键平台功能 AI市场:汇集AI模型、技术、基础设施和用例库,支持云端(如领先云提供商)或本地部署。 技术栈:基于客户需求选择基础模型、GenAI框架(如最新生成技术),并集成IDS(International Data Spaces)参考架构,确保数据安全和主权。 创新支持:访问研究网络,保持趋势前沿;覆盖领域包括系统建模、学科特定开发和PLM优化。 独特卖点:工业级AI集成(非通用工具),强调安全、效率和可扩展性;通过网络连接研究(如帕德博恩大学HNI)和行业实践。 合作伙伴与独特优势 合作伙伴:与研究机构(如帕德博恩大学HNI、弗劳恩霍夫IEM、ITS-OWL)和行业协会(如prostep ivip、KI Bundesverband、International Data Spaces Association)紧密合作。实际案例包括Westaflex、Übermetrics Technologies等企业的AI集成。 背书:获得acatech成员Prof. Dr.-Ing. Jürgen Gausemeier、KI Bundesverband的Vanessa Cann等专家认可,突出平台的可靠性和创新性。 独特优势:结合学术研究与企业实践,提供“即插即用”AI解决方案;强调数据主权(通过IDS),适合对隐私敏感的德国工业。 整体使命 KI-Marktplatz.com 的使命是为产品开发者提供工业适用的AI工具,解锁生成式AI在工程中的潜力。通过加速开发、提升产能和降低风险,帮助企业更快地将创新推向市场,最终推动德国工业的数字化转型。

1 年前
德国在人工智能研究领域处于领先地位,这里介绍三门具有前瞻性的大学课程。

2 天前
OpenClaw 本质是“开发者基础设施”,而非面向大众的 SaaS 产品。

21 天前
用 OpenClaw 搭建一个本地 Agent 中枢(完整方案) 不是再做一个 ChatGPT,而是建立一个真正“可控、可组合、可扩展”的本地 AI Agent 中枢。 当越来越多团队开始意识到: 云端 LLM 成本不可控 数据隐私存在风险 单一 Agent 无法解决真实业务 “本地 Agent 中枢” 正在成为一个更现实的选择。 本文将完整讲清楚: 👉 如何用 OpenClaw 搭建一个真正可用的本地 Agent 中枢 👉 它适合谁,不适合谁 👉 与 LangGraph / CrewAI 的核心差异 什么是「本地 Agent 中枢」? 先明确一个概念,避免误解。 ❌ 不是: 一个本地 ChatGPT 一个简单的 Prompt 管理器 ✅ 而是: 一个能够统一管理多个 Agent、模型、工具和任务流程的本地系统 一个合格的本地 Agent 中枢,至少要解决 5 件事: 多 Agent 协作(不是单轮对话) 任务调度与状态管理 模型可替换(本地 / API) 工具调用(搜索、代码、文件等) 可长期运行、可追溯 OpenClaw 的定位,正是这个“中枢层”。 为什么选择 OpenClaw? 在进入部署前,必须先回答一个现实问题: 为什么不是 LangGraph / CrewAI / AutoGen? 简要结论(非常重要) 框架 更适合 LangGraph 开发者写 Agent 流程 CrewAI 小规模角色协作 AutoGen 对话驱动实验 OpenClaw 长期运行的 Agent 中枢 OpenClaw 的核心优势 1️⃣ 架构清晰,不是“脚本拼装” 有明确的 Agent 管理层 有任务执行与状态机制 不是写完一次就丢的 Demo 2️⃣ 原生支持多模型策略 本地模型 云 API fallback / 优先级策略 3️⃣ 更接近“生产环境思维” 可持续运行 可复用 Agent 可演进 如果你的目标是: “做一个长期使用的 AI 中枢,而不是一段实验代码” 那 OpenClaw 是目前更合理的选择之一。 整体架构:OpenClaw 本地 Agent 中枢怎么搭? 这是一个最小可用但可扩展的架构方案。 🧩 架构拆解 ┌─────────────────────────┐ │ 用户 / 系统 │ └──────────┬──────────────┘ │ ┌──────────▼──────────┐ │ OpenClaw 中枢层 │ │ - Agent Registry │ │ - Task Orchestrator│ │ - Memory / State │ └──────────┬──────────┘ │ ┌─────────▼─────────┐ │ Agent 集群 │ │ - Research Agent │ │ - Coding Agent │ │ - Planning Agent │ │ - Tool Agent │ └─────────┬─────────┘ │ ┌─────────▼─────────┐ │ 模型 & 工具层 │ │ - 本地 LLM │ │ - API LLM │ │ - Search / FS / DB │ └───────────────────┘ 部署准备(实战级) 1️⃣ 基础环境 推荐环境(已验证): Linux / WSL / macOS Docker + Docker Compose Python 3.10+ 2️⃣ 模型选择建议(非常现实) 场景 推荐 本地推理 Qwen / LLaMA 稳定输出 GPT / Claude API 混合方案 本地 + API fallback 👉 关键不是模型多,而是“可切换” 核心步骤:搭建 OpenClaw 本地 Agent 中枢 Step 1:部署 OpenClaw 核心 git clone https://github.com/xxx/openclaw cd openclaw docker compose up -d 启动后,你将拥有: Agent 管理入口 任务调度服务 统一配置中心 Step 2:定义你的第一个 Agent 一个 Agent ≠ 一个 Prompt 而是一个职责明确的“角色” 示例: agent: name: research_agent role: 信息调研 model: local_llm tools: - web_search - file_reader 建议起步 Agent: Research Agent(信息收集) Planner Agent(任务拆解) Executor Agent(执行) Step 3:建立 Agent 协作流程 例如一个典型任务: “调研某行业 → 输出分析 → 给出建议” 流程是: Planner 拆解任务 Research Agent 收集信息 Executor Agent 输出结果 中枢保存状态与结果 👉 这一步,才是“中枢”的价值所在 一个真实可用的示例场景 🎯 场景:AI 工具评估中枢 你可以搭一个 Agent 中枢来做: 自动收集 AI 工具信息 对比功能 / 定价 输出结构化报告 长期更新 这类系统: 人工成本极高 用 Agent 非常合适 总结:什么时候该用 OpenClaw? 当你意识到:AI 不再是“一次性回答”,而是“持续协作的系统” 那你就已经走在 OpenClaw 这条路上了。 OpenClaw 不是让你“更快用 AI”,而是让你“真正拥有 AI 能力”。

25 天前
Asking User Question Tool(AI智能体版) 这是AI智能体必备的交互式工具,让Agent在执行任务时主动向用户提问、澄清需求、收集信息,避免瞎猜、减少返工、提升准确率。 一、核心定位 本质:Agent的“人在回路”交互接口,让AI在模糊/信息不足时暂停执行,向用户要明确输入。 作用:把“模糊指令→AI瞎做→反复修改”变成“AI提问→用户明确→一次做对”。 常见名称: AskUserQuestion 、 AskUserQuestionTool 、 ask_user_question 。 二、核心工作流(极简) 1. Agent判断信息不足:发现需求模糊、缺少参数、需要决策 2. 调用工具生成结构化问题:单选/多选+自定义输入+说明 3. 用户作答:在聊天/弹窗/终端选择或输入 4. Agent接收答案:解析结构化结果,补全上下文 5. 继续执行任务:基于完整信息推进,不再猜 三、关键能力(标配) 结构化提问:标题+问题+2–4个选项+单选/多选+ Other 自定义输入 上下文澄清:自动追问,直到需求完全明确 结构化返回:输出JSON,方便前端渲染(按钮/表单/弹窗) 人在回路:强制用户确认,避免AI自主决策风险 多轮交互:可连续提问,形成“需求访谈”流程 四、主流实现(你会遇到的版本) Claude Code(Anthropic) 原生内置,最成熟 支持多轮、单选/多选、自定义输入 常用于代码生成、需求梳理 Qwen-Agent(通义千问) 开源工具: qwen_agent/tools/ask_user_question.py 支持参数: question / options / explanations / multiSelect / allowFreeform Spring AI AskUserQuestionTool ,Java生态 模型无关,可对接GPT/Claude/Gemini OpenClaw / EasyClaw 集成到本地智能体,用于任务执行前确认 本地运行,隐私优先 五、典型使用场景(高频) 需求澄清:“做一个登录页”→AI问:技术栈?风格?是否第三方登录? 偏好收集:“写报告”→AI问:正式/ casual?长度?受众? 决策点确认:“部署服务”→AI问:云厂商?实例规格?环境? 复杂任务拆解:多轮提问,把模糊需求变成可执行步骤 六、与普通聊天的区别 普通聊天:用户主动说,AI被动答;信息靠用户自己补全 AskUserQuestion:AI主动问、结构化问、按任务节点问;用户只需点选/填空,效率高、歧义少 七、为什么要用(价值) 减少返工:一次做对,节省时间与Token 提升准确率:AI不瞎猜,结果更贴合需求 降低门槛:用户不用写长Prompt,点选即可 安全可控:关键决策必须用户确认,避免误操作 八、一句话总结 Asking User Question Tool = AI智能体的“需求访谈官”,让Agent从“猜着做”变成“问清楚再做”,是构建可靠、实用AI助手的核心工具。

27 天前
部署本地 OpenClaw 主要有两种主流且资料详尽的方式,你可以根据自己的技术背景和需求来选择。 我把这两种方式的流程整理成了一个概览表格,方便你快速对比和决策: 特性 方案一:Docker 部署(推荐新手) 方案二:Node.js 源码部署(适合开发者) 核心依赖 Docker, Docker Compose, Git Node.js (≥22), npm, Git 优点 环境隔离,部署和卸载干净,失败率低,适合快速体验 配置灵活,方便二次开发和调试,可直接运行最新源码 缺点 需要了解基本的 Docker 命令 对系统环境要求较高,可能遇到依赖冲突 适用人群 希望快速、稳定运行OpenClaw的用户 开发者、希望修改源码或深度定制OpenClaw的用户 方案一:使用 Docker 部署(推荐) 这种方法将 OpenClaw 运行在容器中,与你的系统环境隔离,最为稳妥。 第1步:准备工作与环境检查 在开始之前,请确保你的电脑满足最低要求:CPU ≥ 2核,内存 ≥ 4GB,磁盘空间 ≥ 20GB 。 第2步:安装通用依赖 你需要安装 Docker、Git 等工具。以下是 Linux (Ubuntu/Debian) 的示例命令,Windows 用户请手动下载安装 Docker Desktop 和 Git 。 # 1. 安装 Docker (使用阿里云镜像加速) curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun # 2. 启动 Docker 并设置开机自启 sudo systemctl start docker sudo systemctl enable docker # 3. 验证 Docker 安装 docker --version && docker compose version # 4. 安装 Git sudo apt update && sudo apt install git -y git --version 第3步:获取 OpenClaw 源码与镜像 创建工作目录,并拉取汉化版的源码和预构建的 Docker 镜像 。 # 1. 创建并进入部署目录 mkdir -p /opt/openclaw && cd /opt/openclaw # 2. 拉取2026版OpenClaw源码(汉化版) git clone https://github.com/openclaw-community/openclaw-zh.git . # 3. 拉取OpenClaw核心镜像(国内加速源) docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/openclaw/openclaw-core:2026-zh docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/openclaw/openclaw-web:2026-zh # 4. 验证镜像拉取结果 docker images | grep openclaw 第4步:初始化配置文件 复制配置文件模板并进行修改,填入你的 API Key 等重要信息 。 # 1. 复制默认配置文件 cp config/example.yaml config/config.yaml # 2. 编辑配置文件 (这里使用nano,你也可以用vim) nano config/config.yaml 找到文件中的对应部分,修改为以下内容。请务必将 你的阿里云百炼API-Key 替换为你自己的密钥 。 # ① 模型配置(替换为你的API-Key) models: providers: bailian: apiKey: "你的阿里云百炼API-Key" # <-- 在这里填入你的Key model: "bailian/qwen3-max-2026-01-23" # ② 服务端口配置 server: port: 18789 host: "0.0.0.0" # 监听所有网络接口,方便局域网内访问 # ③ 数据存储配置(本地路径) storage: local: path: "/opt/openclaw/data" 保存文件 (nano 中按 Ctrl+X,然后按 Y 确认,再按 Enter)。 第5步:启动 OpenClaw 服务 使用 Docker Compose 启动服务,并检查运行状态 。 # 1. 启动服务(后台运行) docker compose up -d # 2. 查看服务启动状态(所有容器应为 "Up" 状态) docker compose ps # 3. (可选)查看启动日志,确保无错误 docker compose logs -f 第6步:访问并完成初始化 打开浏览器,访问 http://127.0.0.1:18789 (如果在本机) 或 http://你的局域网IP:18789。首次访问时,页面会引导你设置管理员密码,之后就可以开始使用你的 OpenClaw 了 。 方案二:使用 Node.js 从源码部署 这种方式更贴近开发环境,适合需要定制功能的用户。 第1步:安装 Node.js 环境 OpenClaw 需要 Node.js 22 或更高版本 。推荐使用 NodeSource 仓库进行安装。 # 1. 添加 NodeSource 仓库 (以 Node.js 22 为例) curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash - # 2. 安装 Node.js sudo apt install -y nodejs # 3. 验证安装 node -v # 应显示 v22.x.x 或更高 npm -v # 4. (可选) 配置 npm 国内镜像加速 npm config set registry https://registry.npmmirror.com 第2步:安装 OpenClaw 官方提供了一个一键安装脚本,会自动完成全局安装 。 # macOS / Linux 系统执行 curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash 安装脚本执行完成后,会自动进入一个名为 onboard 的交互式设置向导。如果向导中断,你可以随时通过 openclaw onboard --install-daemon 命令重新启动 。 第3步:处理可能遇到的问题 command not found 错误: 安装后如果找不到 openclaw 命令,通常是因为 npm 的全局安装目录不在系统的 PATH 环境变量中。你可以通过 npm prefix -g 找到该目录(例如 /usr/local),然后将 export PATH="$(npm prefix -g)/bin:$PATH" 添加到你的 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 文件中,并执行 source ~/.bashrc 使其生效 。 sharp 模块安装失败: 在某些系统上,可能会遇到图像处理库 sharp 的安装错误。可以尝试设置环境变量绕过本地编译:SHARP_IGNORE_GLOBAL_LIBVIPS=1 npm install -g openclaw@latest 。 第4步:运行 OpenClaw 完成配置后,你可以通过以下命令启动 OpenClaw 的 Gateway 核心服务 : openclaw gateway 然后,打开浏览器访问 http://127.0.0.1:18789 即可看到 Web 控制台界面 。 总的来说,对于大多数想要本地尝鲜的朋友,我强烈建议使用 Docker 方案,它足够简单且不容易把系统环境弄乱。如果你是个喜欢折腾的开发者,希望深入定制 OpenClaw 的能力,那么 Node.js 源码部署会更适合你。

28 天前
2026年2月,维也纳这座古典音乐之都意外成为AI开源社区的焦点。继旧金山ClawCon之后,OpenClaw(中文社区昵称“小龙虾”或“龙虾”)的欧洲首场线下盛会——ClawCon Vienna顺利举办,吸引了约500名开发者、创业者、AI爱好者和非技术背景的“蟹教徒”齐聚一堂。现场能量爆棚,原定场地直接爆满,主办方紧急加开直播点,线上线下同步狂欢。这场聚会不仅是技术分享,更是“养龙虾”亚文化的一次集体高光。 Peter Steinberger:家乡英雄的“衣锦还乡” OpenClaw创始人Peter Steinberger(中文圈常称“虾爸”或“龙虾之父”)是奥地利本地人,曾就读维也纳工业大学,早年创办PSPDFKit(移动PDF解决方案公司),2021年以高价出售大部分股份后一度“退休”。2025年底,他重出江湖推出Clawdbot(后更名为OpenClaw),一个完全本地运行、开源的自主AI Agent框架,支持多模型调用、工具集成和复杂任务执行。 在维也纳大会上,Peter以“回家”姿态登台,分享了项目从车库原型到全球现象的历程。他强调OpenClaw的核心理念:让普通人也能轻松拥有强大AI能力,无需编程门槛,就能让Agent完成从酿啤酒配方生成到模拟小型公司运营的各种任务。现场开发者分享真实案例,有人用它自动化职场周报,有人构建个人知识库,还有人让它24小时监控市场情报。企业家和开发者一致认为,“Agent经济”已在悄然成型,而OpenClaw正成为这场革命的先锋。 从聊天框“逃离”:3D可视化与具身进化 大会最亮眼的Demo之一来自开发者Dominik Scholz。他基于OpenClaw打造了一个3D交互界面(使用Three.js + Electron),将Agent的推理过程从线性文本“解放”到三维空间:思考路径如星云扩散、决策节点如能量流,用户可以从“驾驶舱视角”直观观察AI内部逻辑,避免传统黑盒体验。 这一展示呼应了社区共识:未来的AI Agent不应永远困在对话框里,而应向更沉浸、更具情绪价值的形态进化。有人开玩笑说,早期的“soul.md”文件被删是为了“净化灵魂”,但也反映出大家对AI具身化、元宇宙式交互的热情探索。 史上首款“龙虾手机”亮相:25美元实现廉价具身AI 另一个重磅炸场的是开发者Marshall的ClawPhone项目。他在一台仅售25美元的廉价手机上安装OpenClaw,并授予完整硬件权限。Agent可直接调用麦克风、摄像头、短信、打印机等,实现实时TTS(语音合成)、浏览器自动化、短信预约、设备远程控制等功能。 现场演示中,ClawPhone通过打印机错误音“哔哔”反馈任务状态、WhatsApp审批流程、甚至自主预约日程。Marshall认为,这种极客玩具预示未来:每个房间、实验室或小型机器人可能都配备类似廉价“龙虾终端”——断网也能运行,极端情况下“一锤砸掉”即可关停,形成分布式、去中心化的具身AI节点。 全球“养龙虾”浪潮:从旧金山到维也纳,再到亚洲 ClawCon Vienna是OpenClaw全球化扩张的又一里程碑。上周旧金山首场ClawCon已吸引超1000人,韩国AI女友项目Clawra上线后一夜爆火。全球开发者正围绕OpenClaw构建技能市场、Prompt库、多Agent协作系统,从单一工具演变为活跃开源生态。 维也纳的狂欢证明:OpenClaw已超越技术本身,成为一种社区文化现象。“蟹教徒”“虾粮”“蜕皮进化”“龙虾大逃杀”等梗在中文圈刷屏,英文社区也同步玩梗。项目从本地运行到硬件具身、从聊天框到3D空间,正在以惊人速度进化。 结语:小龙虾的下一个蜕皮 维也纳ClawCon不是终点,而是OpenClaw“征服全世界”叙事的又一章。Peter Steinberger的回归、社区的狂热、硬件的创新,都在告诉我们:开源AI Agent的春天来了,而“小龙虾”正以最意想不到的方式,搅动整个行业。

1 个月前
Xiaomi-Robotics-0 预训练了大量跨身体机器人轨迹和视觉语言数据,使其能够获得广泛且可推广的动作生成知识,同时保持强大的VLM能力。
Minimax(海螺AI)已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI