OpenClaw 多机器人多 Agent 模式:打造你的 AI 助手团队

OpenClaw 多机器人多 Agent 模式:打造你的 AI 助手团队

OpenClaw 多机器人多 Agent 模式:打造你的 AI 助手团队

完整教程:https://awesome.tryopenclaw.asia/docs/04-practical-cases/15-solo-entrepreneur-cases.html

16.1 为什么需要多 Agent?

作为超级个体创业者,你可能需要不同类型的 AI 助手来处理不同的工作:

  • 主助理:使用最强大的模型(Claude Opus)处理复杂任务
  • 内容创作助手:专注于文章写作、文案创作
  • 技术开发助手:处理代码开发、技术问题
  • AI 资讯助手:快速获取和整理 AI 行业动态

传统的单 Agent 模式需要频繁切换模型和上下文,效率低下。多 Agent 模式让你可以同时拥有多个专业助手,各司其职。

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自建文件格式转换平台:VERT 开源 Web 工具服务器部署指南

自建文件格式转换平台:VERT 开源 Web 工具服务器部署指南

只要你经常处理文件,一定遇到过下面这些情况: 📄 Word 要转 PDF,Excel 要转 CSV 🖼️ 图片格式杂乱:PNG、JPG、WEBP 来回换 🎥 视频、音频格式不兼容,软件打不开 😵 每次转换都要找工具、装软件,非常零碎 🔒 有些文件不想上传到第三方网站 后来我开始用 VERT 这种开源的文件格式转换 Web 工具,并把它部署在服务器上之后,文件转换这件事一下子顺畅了很多: 👉 一个页面,解决大多数格式转换需求。 这篇文章我就按真实部署和使用思路,教你用 莱卡云服务器 搭建 VERT,打造一套随时可用、格式齐全、数据可控的文件转换服务。 一、VERT 是什么?适合解决什么问题? 一句话说明白: 👉 VERT 是一款用于文件格式转换的开源 Web 工具,支持多种常见文件类型之间的相互转换,通过浏览器即可完成操作。 它非常适合这些场景: * 📄 文档格式转换(

用Qwen3Guard-Gen-WEB做的第一个项目,附详细操作步骤

用Qwen3Guard-Gen-WEB做的第一个项目,附详细操作步骤 你刚拿到一台预装了 Qwen3Guard-Gen-WEB 镜像的服务器,心里有点期待又有点忐忑:这到底是个什么模型?它真能帮我把关内容安全吗?不用写代码、不配环境、不调参数,能不能三分钟就跑通第一个检测任务? 答案是——完全可以。而且比你想象中更直观、更轻量、更“所见即所得”。 这不是一个需要你先学完大模型原理、再啃完安全分类论文才能上手的工具。它是一套开箱即用的安全审核工作台,专为内容运营、AI产品、合规团队和中小技术团队设计。今天我们就从零开始,完成你的第一个真实项目:搭建一个可随时粘贴文本、一键获取风险评级与解释的网页检测入口,并用三段典型文本验证它的判断逻辑。 整个过程不需要改一行代码,不碰任何配置文件,不查文档手册——所有操作都在终端和浏览器里完成,每一步都有明确反馈。你只需要跟着做,就能亲眼看到:当输入一句带诱导性的话、一段含敏感隐喻的文案、甚至是一句看似无害但语境危险的提问时,系统如何给出“安全/有争议/不安全”的三级判断,并附上人类可读的推理依据。 1. 镜像基础认知:它不是过滤器,而是一

绿联云NAS配置webdav

绿联云NAS配置webdav

前言         zotero使用webdav服务时使用绿联自带的webdav服务只能使用http协议,并且只能在局域网内传输,故而尝试自行配置,以期实现公网文献同步。 注:非专业,自己在配置的时候也是根据前人的分享实现的,可能有很多不准确的地方,请见谅。 1. 大致思路         购买域名(腾讯云)→配置DDNS-go(docker)→获取SSL证书(乐此加密)→配置natfrp(docker) ①域名:固定域名,后续内网穿透时可以使用自定义域名; ②DDNS-go:自动更新域名解析到公网IP; ③SSL证书:https协议需要; ④natfrp:内网穿透需要,这里使用的是Sakura Frp。 2.参考文献 (31 封私信 / 80 条消息) 绿联 NAS 域名直连 DDNS-Go+IPv6 内网穿透并开启 HTTPS - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/

RexUniNLU前端联动:Vue组件库封装+Schema可视化编辑器+实时效果预览

RexUniNLU前端联动:Vue组件库封装+Schema可视化编辑器+实时效果预览 1. 为什么需要一套“看得见、调得动、信得过”的NLU前端方案? 你有没有遇到过这样的场景:后端模型已经跑通,analyze_text("查明天北京天气", ["查询天气", "城市", "时间"]) 能准确返回结构化结果,但业务同学盯着命令行输出直摇头——“这怎么嵌进我们App里?”“客户要改个标签得找我改代码再发版?”“能不能让我自己拖拽试试效果?” RexUniNLU本身是轻量、零样本、开箱即用的,但它默认只提供Python接口。真正落地到产品中,光有test.py远远不够。用户需要的是:能直观定义Schema的界面、能即时看到识别效果的预览区、能一键集成到Vue项目的可复用组件。 这不是锦上添花,而是把NLU能力从“技术验证”推向“业务可用”的关键一跃。本文不讲模型原理,不堆参数配置,