如何在 Ubuntu 上安装 OpenClaw (AI 龙虾)

如何在 Ubuntu 上安装 OpenClaw (AI 龙虾)

如何在 Ubuntu 上安装 OpenClaw (AI 龙虾)

OpenClaw 近期备受关注,它是一个能够进行对话、浏览网页和管理文件的 AI 助手。以下是在 Ubuntu 系统上安装 OpenClaw 的步骤,帮助用户避免常见问题,快速完成安装。

img

1. 准备工作:设置环境

OpenClaw 基于 Node.js。建议 Ubuntu 用户安装最新的 Node.js v22 以确保稳定性。

# 更新系统 sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install -y curl git # 安装 Node.js curl -fsSL https://deb.nodesource.com | sudo -E bash - sudo apt install -y nodejs 

检查node版本

img

2. 一键安装 OpenClaw

使用官方 CLI 工具进行全局安装。

sudo npm install -g openclaw@latest 

3. 配置向导

openclaw onboard 

Step 1:安全提醒

提醒 OpenClaw 是实验性软件,会访问你的文件和网络,问你是否了解风险。

img

用键盘左箭头**←**选择yes下一步

Step 2:选择安装模式

img

直接QuickStart(快速开始)

Step 3:选择大模型

img

这里使用kimi,注册有免费额度https://platform.moonshot.cn/console/api-keys | 注册送 ¥15 额度

先点击地址申请api后复制api后续需要使用

img
img

选择模型

img
img

复制刚才生成的api key即可


另外也可以尝试其他模型,配置方式也是大同小异

🦞OpenClaw 适配模型对比表

模型名称厂商/平台核心优势推荐理由注册/获取链接
Claude 3.5 SonnetAnthropic最强逻辑官方演示首选,极其稳定,极少出错,理解复杂指令最强。Anthropic Console
Gemini 1.5 FlashGoogle免费额度高响应极快,支持 1M 超长上下文,每天免费额度充足。Google AI Studio
DeepSeek-V3DeepSeek (深度求索)极致性价比中文逻辑极佳,API 价格极低,Function Calling 适配好。DeepSeek Platform
Qwen 2.5 Coder 7B/32B阿里/硅基流动代码/工具最强开源界的天花板,专门强化了代码编写和工具调用。SiliconFlow
Llama 3.1 70BMeta / Groq极速响应开源标杆,在 Groq 平台上运行速度快到离谱。Groq Cloud
GPT-4oOpenAI全能选手各项指标最均衡,生态支持最广,但价格相对昂贵。OpenAI Platform

Step 4:配置聊天渠道(可跳过)

img

暂时不用后续可通过openclaw onboard修改

Step 5:配置搜索(可跳过)

img

Step 6:配置技能(可跳过)

img

Step 7:启动并在浏览器打开

img
img

打开这个页面就完成了,可以在聊天框聊天了。


总结

OpenClaw 代表了 Agentic Workflow 的新趋势。 在 Ubuntu 上部署后,用户可以利用它编写代码或监控网页变化。

Read more

OpenDroneMap (ODM) 无人机影像三维模型重建安装及使用快速上手

OpenDroneMap (ODM) 无人机影像三维模型重建安装及使用快速上手

1 文档概述 本文档是指导用户从零开始,使用 OpenDroneMap 对无人机采集的影像数据进行处理,生成三维点云、数字表面模型(DSM)、正射影像图(Orthomosaic)等成果。 本文档的预期读者为拥有无人机航拍影像(JPG/PNG格式)并希望进行三维建模的用户。 2.1 系统运行环境要求 - 操作系统:Windows 10/11, macOS, 或 Linux (推荐 Ubuntu)。 - CPU:多核心处理器(4核以上推荐,8核或更多更佳)(处理200张以上影像建议16GB+)。 - 内存 (RAM):至少 16GB,处理大面积区域建议 32GB 或以上。 - 硬盘空间:预留充足的存储空间。原始影像、中间文件和最终成果会占用大量空间。建议准备 影像大小的10-20倍

【保姆级教程】从零入手:Python + Neo4j 构建你的第一个知识图谱

【保姆级教程】从零入手:Python + Neo4j 构建你的第一个知识图谱

摘要: 大数据时代,数据之间的关系往往比数据本身更有价值。传统的 SQL 数据库在处理复杂关系(如社交网络、推荐系统、风控分析)时显得力不从心,而 知识图谱 和 图数据库 Neo4j 正是为此而生。本文将带你从 0 基础出发,理解知识图谱核心概念,安装 Neo4j 环境,并手把手教你用 Python 代码构建一个生动的人物关系图谱。拒绝枯燥理论,全是实战干货! 一、 什么是知识图谱与 Neo4j? 在动手写代码之前,我们先用大白话把两个核心概念捋清楚。 1. 什么是知识图谱 (Knowledge Graph)? 不要被高大上的名字吓到。知识图谱本质上就是把世界上的事物(节点)和它们之间的联系(关系)画成一张巨大的网。 * Excel 思维: 罗列数据。例如:张三,25岁;李四,

iOS开发针对苹果新系统iOS26的兼容适配UITabBarButtonItem & UITabBar的液态玻璃效果/当前wifi ssid获取

1. UITabBarButtonItem液态玻璃效果         兼容处理:         第一种方式(不推荐):把所有的UITabBarButtonItem关闭液态玻璃效果: if (@available(iOS 26.0, *)) { self.navigationItem.rightBarButtonItem.hidesSharedBackground = YES; self.navigationItem.leftBarButtonItem.hidesSharedBackground = YES; } else { // Fallback on earlier versions }         第二种方式:所有导航栏按钮全部采用UITabBarButtonItem,支持液态玻璃效果。         第三种方式:降低Xcode版本到Xcode25及以下版本,然后再打包         第四种方式:使用兼容模式显示传统UI风格,也就是取消TabBar液态玻璃效果:         打开info.plist,添加一个Boolean键值对,取消液态玻璃效果,

若依(RuoYi)低代码框架全面分析

若依(RuoYi)低代码框架全面分析

文章目录 * 一、框架概述与技术背景 * 技术架构全景 * 二、核心特长分析 * 1. 完备的权限管理体系 * 2. 高度模块化的系统设计 * 3. 强大的代码生成器 * 4. 丰富的功能组件 * 三、显著短板与局限性 * 1. 技术栈相对保守 * 2. 代码生成器的局限性 * 3. 性能瓶颈与扩展性挑战 * 4. 学习曲线与定制成本 * 四、实际应用场景分析 * 适合场景 * 不适用场景 * 五、与其他框架对比 * 六、总结与展望 一、框架概述与技术背景 若依(RuoYi)是基于Spring Boot的权限管理系统,是中国Java低代码领域的代表性开源框架。其名称"若依"取自"若你"的谐音,体现了"