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

            【保姆级教程】无成本零门槛安装配置OpenClaw龙虾AI全能助手

            【保姆级教程】无成本零门槛安装配置OpenClaw龙虾AI全能助手

            哈喽大家好!最近爆火的 OpenClaw(龙虾AI)全能助手大家体验了吗?它不仅能帮你自动整理邮件、查询天气,还能全自动写小红书笔记并发布,简直是打工人和自媒体人的摸鱼神器! 很多小伙伴想玩但又怕配置太复杂、花销太大。今天给大家带来一篇零门槛、保姆级的安装配置教程!教你如何低成本获取云服务器,轻松实现 AI 大模型自由。全程图文指引,小白也能轻松搞定,赶紧跟着操作起来吧! 一、获取云服务器 想要畅玩 OpenClaw,首先我们需要一个服务器。这次教大家如何获取腾讯云轻量服务器来进行配置。 ⏰ 活动时间:2026年1月21日 - 3月31日 腾讯推出了登录 CodeBuddy 送 2C2G4M 轻量服务器的限时活动:登录先送1个月,活跃7天再送2个月。 👉 【官方地址】:https://www.codebuddy.cn/promotion/?ref=ie2rwhd1loq 根据页面提示安装好软件并登录账号后,直接选择一个月的轻量应用服务器即可。 之后只要累计活跃7天就能续费两个月(每天和 AI

            收藏!只为就业:纯LLM、多模态大模型、AIGC该选哪条路?

            收藏!只为就业:纯LLM、多模态大模型、AIGC该选哪条路?

            这绝对是2025年计算机应届生及算法方向求职者最焦虑的问题,没有之一。 过去几年,我从一线技术面试官做到团队负责人,面过的候选人从海外大厂博士到985硕士,累计不下八百人。聊得多了,也摸清了行业招聘的底层逻辑,今天就抛开虚言,从实战角度给大家盘清这三条赛道的利弊。 我不跟大家扯虚无的行业报告、千亿级市场规模这些空话——这些数据对普通人找工作毫无意义。核心只从「看简历、面候选人、拍板发offer」的一线视角,帮你判断哪条路更适合长期就业、薪资更高、更难被替代。 先定时间坐标:2026年1月。 大模型领域技术迭代太快,去年的最优解今年可能就成了内卷重灾区,这个时间点的行业现状,对求职决策至关重要。 先给结论,不绕弯子:优先all in多模态大模型 如果你的目标是拿下高质量算法岗,追求长期职业价值、低替代风险和高薪资天花板,别犹豫,直接深耕多模态领域。至于为什么这个方向是最优解,我把逻辑拆透,大家听完自己判断。 先看清三条赛道的真实现状 1. 纯语言大模型(LLM):基建化定型,算法岗内卷加剧 2025年的纯LLM领域,核心特征就四个字:基建化、工程化。现在想从零训练一个

            从思考到实现:在 VS Code 中集成 MiniMax M2.1,解锁 AI 编程新范式

            从思考到实现:在 VS Code 中集成 MiniMax M2.1,解锁 AI 编程新范式

            在 AI 辅助编程(AI Coding)百家争鸣的今天,开发者们一直在寻找那个既能理解复杂逻辑、又能精准产出代码的“神队友”。最近,MiniMax M2.1 凭借其独特的 Interleaved Thinking(交错思考) 机制,在编程圈引起了广泛关注。 为什么选择 MiniMax 进行编程? 1. 逻辑严密的“交错思考”:不同于普通模型直接输出代码,M2.1 会先在 <think> 标签内进行深度推理,分析架构后再下笔,极大地减少了逻辑断层。 2. 超大上下文支持:在处理大型项目或重构复杂函数时,M2.1 能够精准捕捉全局上下文信息。 3. 极速中文理解:作为国产大模型的佼佼者,它在中文注释理解和响应速度上有着天然优势,拒绝“小作文”式的废话。 选购指南:主流

            【AI】高效交互的艺术:AI提示工程与大模型对话指南

            【AI】高效交互的艺术:AI提示工程与大模型对话指南

            🔥小龙报:个人主页 🎬作者简介:C++研发,嵌入式,机器人等方向学习者 ❄️个人专栏:《AI》 ✨ 永远相信美好的事情即将发生 文章目录 * 前言 * 一、ChatatGPT介绍 * 二、什么是提示工程? * 三、大语言模型的底层原理 * 四、AI的相关术语 * 五、如何与AI(以ChatatGPT为例)更好交流 * 5.1 使用AI的核心 * 5.2 提示组成结构 * 5.3 创建好的提示的策略 * 5.4 提示的类别 * 5.5 创建在和AI提示的进阶框架 * 5.6如何减少AI回答的空洞无味感 * 5.7 如何提高AI回答的可读性 * 六、使用AI的更多技巧 * 6.1 高效提示的原则 * 6.