免费部署openClaw龙虾机器人(经典)

免费部署openClaw龙虾机器人(经典)

前几天出了个免费玩龙虾的详细教程,很多小伙伴觉得不错,但是还有一些新手留言反馈内容不够详细,这次我将重新梳理一遍,做一期更细致的攻略,同时扩展补充配置好之后的推荐(我认为是必要)操作,争取一篇文章让大家可以收藏起来,随时全套参照复用。

先看效果测试

部署完成基础运行效果测试,你可以直接问clawdbot当前的模型:

1.Token平台准备

首先,还是准备好我们可以免费撸的API平台

这里我找到了两个可以免费使用的API,测试之后执行效率还可以,下面将分别进行细致流程拆解。

1.1 硅基流动获取ApiKey (相对免费方案 推荐)

硅基流动地址:https://cloud.siliconflow.cn/i/6T57VxS2

如果有账号的直接登录,没有的注册一个账号,这个认证就送16元,可以直接玩收费模型,真香。认证完成后在API秘钥地方新建秘钥。

硅基流动里面很多模型原来是免费的,有了16元注册礼,很多收费的模型也相当于免费用了,我体验一下了原来配置免费模型还能用,也是值得推荐的。建议使用截图的第一个模型体验一下,我一直用它。

1.2 推理时代Api  (绝对免费方案 纯免费但没有上面的好用)

推理时代地址:https://aihubmix.com/?aff=DJ5f

注册之后也是创建自己的key备用,如果已经搭建好的龙虾可以直接用这个key,后面会讲如何在可视化搭建龙虾中应用。

推理时代有很多模型是直接免费的,我认为以后会越来越卷,免费的也会越来越多。

准备好key之后,可以回到首页看一下免费的模型有哪些,推理时代的模型还是很友好的,免费的后面都会给你标注一个-free这在我们配置的时候很容易识别。

2.必要软件及下载安装配置

cherry-studio 下载地址:https://www.cherry-ai.com/download

node.js 下载地址:https://nodejs.org/zh-cn/download/

git 官方下载地址:https://git-scm.com/

其中git比较慢,我在评论区把下载好的网盘地址分享给大家。

Cherry的安装没有太多技巧,直接下一步即可,但要根据自己的系统情况进行下载。

Node.js下载的时候千万别选错芯片类型:

然后安装时勾选自动安装依赖:

几个必要的安装包安装完成之后,下面就是一键安装clawbot。

先确认自己的cherry设置导航栏是在左侧的。

图片

点左侧龙虾机器人图标,开始安装:

装完成之后,就可以进行模型配置了。

3.模型配置

打开cherryStudio的设置,然后将刚才准备的key填入对应的平台地址。

图片

注意一定要先添加免费模型:

还是当前操作界面,翻到最下面点管理,然后将免费模型加一些进来。这个是支持gemini和chatGPT的,很香。

图片

添加完测试一下, 选国内的模型厂商一般都是通的:

这样就可以开始体验clawdbot了。

回到clawdbot小图标,然后选择对应的模型启动。

图片

启动之后,我们就可以给自己的龙虾派任务了,你也拥有了直接免费的龙虾,当然,免费不是目的,如果你的投入产出理想的话也可以使用更强大的模型。

对于小白现在就可以用了,下面是进阶应用,需要懂点命令行的。

================================================

4. 推荐操作(建议全文保存)

4.1 安装clawhub并更换clawhub源到阿里云国内镜像

安装clawhub命令:

    npm i -g clawhub

    配置国内镜像源命名:

      openclaw config set --global registry https://openclaw.registry.aliyuncs.com

      4.2 安装必要skill

      安装skill的命令

        clawhub install <技能名称>

        推荐安装的基础技能

        序号

        技能名称

        必装理由

        1

        tavily-search

        联网实时搜索,支持精准问答/热点查询,解决AI信息滞后问题

        2

        self-improving-agent

        让Agent记录错误并自我优化,交互越久越智能

        3

        find-skills

        AI自动检索ClawHub并推荐适配技能,解决「装什么」痛点

        4

        clawhub-update

        一键更新所有已装技能,同步官方最新版本

        5

        session-manager

        管理OpenClaw会话,支持一键保存/恢复对话内容

        5.连接飞书或钉钉远程调度机器人

        很多人推荐安装飞书,可能出于办公自动化需要,但是我实际测试发现飞书限流,很多语句会丢包,所以最终选择了钉钉,基本上面配置很简单。

        先安装钉钉依赖插件:

          openclaw plugins install https://github.com/soimy/clawdbot-channel-dingtalk.git

          (如果访问不了,直接问一下找一找内地镜像下载下来,告诉你openclaw自己装,然后把必要的key直接发给机器人,机器人可以自己装)

          然后:

          登录钉钉开放平台(https://open.dingtalk.com),切换到你的企业。

          创建企业内部应用

          获取应用凭证

          添加并配置机器人

          发布应用与机器人

          (可选)开启 AI 卡片流式输出

          效果:

          这样,你就可以远程指挥自己的机器人了,随时随地给他发命令让他干活儿。

          6.记忆增强(节省Token消耗)

          节省token的最佳方式是增强机器人的记忆,所以我这里使用的是memOS,key是免费的,我还是觉得有key的更好一点。

          安装命令(也可以把你的密钥丢给机器人让他自己装)

            openclaw plugins install github:MemTensor/MemOS-Cloud-OpenClaw-Plugin

            这样你的Token消耗就可以大幅节省,据说可以达到75%以上的账单压缩。

            后续相关新的小技巧就在本页评论区更新了,大的玩法攻略会单独更新到AI Agent专题中。

            Read more

            Flutter 三方库 anthropic_sdk_dart 的鸿蒙化适配指南 - 让 Claude 3.x 尖端 AI 能力深植鸿蒙应用架构

            欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 三方库 anthropic_sdk_dart 的鸿蒙化适配指南 - 让 Claude 3.x 尖端 AI 能力深植鸿蒙应用架构 在鸿蒙(OpenHarmony)系统的智能终端、智慧座舱或分布式办公应用中,如何高效调用顶级大模型(LLM)Claude 3.x 执行深度文本理解、视觉分析或复杂任务编排?anthropic_sdk_dart 做为官方级的 Dart 客户端,为鸿蒙开发者提供了分钟级集成 Claude 的能力。本文将带您深入实战其在鸿蒙生态中的适配细节。 前言 什么是 Anthropic SDK?它是访问 Claude 模型簇(如 Opus, Sonnet,

            By Ne0inhk

            Qwen3.5-MoE 多模态大模型架构深度解析

            Qwen3.5-MoE 多模态大模型架构深度解析 文档版本: v1.0 分析日期: 2026-02-22 分析来源: config.json + quant_model_weights.safetensors.index.json 架构标识: Qwen3_5MoeForConditionalGeneration 1. 模型全局概览 维度值架构类型Qwen3_5MoeForConditionalGeneration模型类别多模态(Vision-Language)MoE权重总量~420.7 GB(量化后)分片文件99 个 safetensors权重条目279,374 条上下文窗口262,144 tokens(256K)词表大小248,320精度bfloat16(部分组件量化为低精度)Transformers 版本4.57.0.dev0 1.1 模型四大模块 ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Qwen3.

            By Ne0inhk
            【MySQL飞升篇】分库分表避坑指南:垂直分库vs水平分表,分片键选对才不踩雷

            【MySQL飞升篇】分库分表避坑指南:垂直分库vs水平分表,分片键选对才不踩雷

            🍃 予枫:个人主页 📚 个人专栏: 《Java 从入门到起飞》《读研码农的干货日常》 💻 Debug 这个世界,Return 更好的自己! 引言 当业务数据量突破千万、亿级门槛,单库单表的性能瓶颈会如期而至——查询卡顿、写入超时、扩容困难,每一个问题都足以让后端开发者头大。分库分表(Sharding)作为核心解决方案,却常常让人陷入纠结:垂直分库和水平分表该怎么选?分片键选错会有什么后果?分表后分布式ID、跨库分页、跨库JOIN这些难题又该如何破解?本文从核心概念到实战难题,带你吃透分库分表全流程策略。 文章目录 * 引言 * 一、分库分表核心认知:为什么必须做? * 1.1 单库单表的性能瓶颈根源 * 1.2 分库分表的两大核心方向 * 二、核心拆分策略:垂直分库 vs 水平分表实战 * 2.1 垂直分库:按业务“瘦身”

            By Ne0inhk