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这段时间，大家提到的最多的大概就是OpenClaw了。OpenClaw的出现真正带来了人们日常办公模式的改变，基于OpenClaw，很多人都能轻松完成各种传统的模式化工作，让人们从大量重复、低效、耗时长的琐碎中解脱出来，让OpenClaw成为个人的全能助理，提高工作效率，本篇将介绍并演示如何在本机快速部署OpenClaw服务，并接入聊天工具QQ，然后通过客户端完成各种日常任务。
OpenClaw是2026年初火爆全球技术圈的开源AI助手项目。它之所以备受关注，是因为它重新定义了AI助手的角色——从一个只能被动回答问题的“聊天机器人”，进化成了能主动在电脑上帮你干活的“数字员工”。官网：
在生成式 AI 全面普及的今天，AI Agent 早已不是互联网大厂、算法工程师的专属玩具，也不是需要动辄数万行代码、复杂分布式架构才能落地的黑科技。恰恰相反，只要你能写清楚一份基础的工作清单，就能在 10 分钟内搭建出一个能真正为你节省数百小时重复劳动的 AI Agent。 很多人对 AI Agent 的认知陷入了误区：总想着做一个无所不能的通用智能体，最终却因为需求模糊、流程复杂而半途而废。但 AI Agent 的核心价值，从来不是复刻一个通用大模型，而是解决一个具体、重复、有明确标准的工作流。本文将基于完整的 9 步落地框架，从需求定位到上线测试，全流程拆解 AI Agent 的搭建逻辑，哪怕是零代码基础，也能跟着步骤完成属于自己的第一个可落地 AI Agent。 一、第一步：锁定一个「无聊重复的工作」——AI Agent 落地的核心前提
IntelliJ IDEA 中可免费使用的 AI 代码提示插件推荐 * **1. Alibaba Cloud AI Coding Assistant** * **2. Fitten Code** * **3. CodeGeex** * **4. Codeium** * **5. 通义灵码（TONGYI Lingma）** * **6. Bito AI** * **7. aiXcoder** * **其他推荐** * **注意事项** 1. Alibaba Cloud AI Coding Assistant * 功能：代码智能补全、海量代码示例搜索、技术文档集成、离线模式保障隐私。 * 特点：完全本地化运行，无需注册或联网，支持离线使用，避免代码泄漏风险。未来可能集成阿里云的通义千问大模型。 * 安装方式：在 IDEA 插件市场搜索“
这是「OpenClaw 实操指南」的第 3 篇。踩过2个月的坑，终于敢说：选对AI Agent工具，能省80%的力；选错了，越折腾越心累。 我花了2个月试遍4款主流AI Agent工具，踩过的坑能写满3页纸： 用Coze做长期选题，每天要重新跟它说“我是做科技号的”； 用n8n筛选优质文章，直接把广告文全选进来； 直到摸透它们的底层逻辑，才发现：选工具不是选“最好的”，是选“适配你场景的”——选错了，越努力越白费。 先问自己3个问题，比看100篇测评有用 选工具前，先把这3个问题砸在脑门上，答案直接锁死方向： 1. 你要的是“机器流水线”，还是“有脑子的数字员工”？ 2. 数据敢上云吗？敏感信息碰不得的话，自托管是刚需吗？ 3. 你愿意花多少时间折腾？是“半小时上线”，还是“一周搭系统”
作为一名长期奋战在一线的AI应用工程师，我在技术选型中最头疼的问题就是：“这个模型服务的真实性能到底如何？” 官方的基准测试总是在理想环境下进行，而一旦投入使用，延迟波动、吞吐下降、高峰期服务不可用等问题就接踵而至。 直到我发现了由清华系团队打造的AI Ping，这个平台号称能提供真实、客观的大模型服务性能评测。经过一段时间的深度体验，我来分享下自己的使用感受和发现。 一、为什么我们需要大模型服务性能评测？ 随着大模型应用开发的爆发式增长，MaaS（Model-as-a-Service）已成为开发者调用模型能力的首选方式。然而，面对众多服务商和模型版本，开发者在选型时往往陷入“性能不透明、数据不统一、评测不客观”的困境。正是在这样的背景下，AI Ping 应运而生。 二、AI Ping 是什么？ AI Ping 是由清华系AI Infra创新企业清程极智推出的大模型服务性能评测与信息聚合平台。它通过延迟、吞吐、可靠性等核心性能指标，对国内外主流MaaS服务进行持续监测与排名，为开发者提供客观、实时、可操作的选型参考。 官网直达：https://aiping.cn/