龙虾机器人（OpenClaw）本地部署完全技术指南

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龙虾机器人（OpenClaw）本地部署完全技术指南

龙虾机器人（OpenClaw）本地部署完全技术指南

前言：什么是“龙虾机器人”？

在开始部署之前，我们需要明确部署的对象。通常所说的“龙虾机器人”指的是开源项目 OpenClaw（曾用名：Clawdbot、Moltbot）。它由程序员彼得·斯坦伯格开发，是一个开源的、可本地部署的通用型AI代理系统。与ChatGPT等对话式AI不同，OpenClaw被赋予了操作系统的权限：它可以执行终端命令、读写文件、操控浏览器、安装软件，甚至通过MCP协议调用外部工具。

由于其强大的系统操控能力，安全性是部署时需关注的首要问题。官方及社区普遍建议：不要在主力机或存有敏感数据的生产环境直接裸奔部署，最好使用虚拟机、Docker容器或专用硬件（如Mac Mini或AI开发盒子）进行隔离。

第一章：环境准备与核心依赖

在安装OpenClaw之前，必须准备好运行环境。OpenClaw的核心由TypeScript编写，因此Node.js是必不可少的运行环境。此外，根据安装方式的不同，可能还需要Git、Docker或Python环境。

1.1 硬件建议与系统选择

  • Linux (Ubuntu 22.04/24.04 或 Debian 12)：最推荐的生产环境，资源占用小，易于配置守护进程。
  • macOS

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FPGA 在大模型推理中的应用

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我在之前详细讲过FPGA在AI中的优势，如果我们要利用它的优势，去优化大模型推理过程，应该有哪些方案（只是理论推导）。下面简单罗列一下： 方案一：OffLoad  MoE Expert MLP         MoE的MLP阶段，有一个重要的运算特点。         因为专家多（DeepSeek V3.1 的MoE有 256个专家，每个专家需要运算的batch就相对较小，因为路由后分散了，运算就变成一个细太碎的运算。此时，运算的瓶颈不在计算而在调度，权重读取上。         在这种情况下，如果使用GPU来完成，按GPU运算的特点，它强在并行大数据，多批次的运算。此时，每个运算依赖于SM，而SM可以需要有Kernel的准备，大量的时间会花在kernel的准备上，而好不容易准备好，但要处理的数据量极少，读取权重数据的时间反而显得更长，真正的运算并行很少（可能一个专家就算一个token)，因为数据量小(注意：不同网络层的运算是不能并行的。唯一可以并行的是路由计算得到的N个专家)。 这时，有点象大饭店的大锅炒菜，最合理的方式是，一锅同时炒多份，但现在来的人少，一个大锅每次只能

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LangFlow政府服务场景：政策咨询机器人部署全流程

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【Part 4 XR综合技术分享】第一节｜技术上的抉择：三维实时渲染与VR全景视频的共生

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《VR 360°全景视频开发》专栏 将带你深入探索从全景视频制作到Unity眼镜端应用开发的全流程技术。专栏内容涵盖安卓原生VR播放器开发、Unity VR视频渲染与手势交互、360°全景视频制作与优化，以及高分辨率视频性能优化等实战技巧。 📝 希望通过这个专栏，帮助更多朋友进入VR 360°全景视频的世界！ Part 4｜XR综合技术分享 最后一Part了，我将分享一些关于当前常用的XR综合技术，内容涵盖三维实时渲染与全景视频的共生、多模态交互体验的融合，以及AI如何深度赋能XR应用，推动智能化发展。同时畅想通向全感知XR智能沉浸时代的未来，探索如何通过更先进的技术不断提升用户体验。毕竟，360°全景视频仅是XR应用中的冰山一角。 第一节｜技术上的抉择：三维实时渲染与VR全景视频的共生 文章目录 * 《VR 360°全景视频开发》专栏 * Part 4｜XR综合技术分享 * 第一节｜技术上的抉择：三维实时渲染与VR全景视频的共生 * 1、VR内容形态的分化与融合 * 1.1 三维实时渲染的发展 * 1.2

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