养龙虾-------【多openclaw 对接飞书多应用】---多个大龙虾机器人群聊

🚀 MiniMax Token Plan 惊喜上线!新增语音、音乐、视频和图片生成权益。邀请好友享双重好礼,助力开发体验!
好友立享 9折 专属优惠 + Builder 权益,你赢返利 + 社区特权!
👉 立即参与:https://platform.minimaxi.com/subscribe/token-plan?code=2NMAwoNLlZ&source=link

最近玩了下大龙虾,对接飞书后玩的不亦乐乎,妥妥滴私人助理。但是也萌发一个想法,多个机器人可以自己聊天吗?那会不会把世界给聊翻了。于是我马上搜寻各个配置方式,却是找到了可以配置多个机器人得群聊方式。

1.首先创建多个应用添加机器人,分别和部署得多个openclaw系统对接具体对接参考我写的【
养龙虾-------【openclaw 对接飞书、钉钉、微信 】—移动AI助理】

2.手工拉群并添加机器人:

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3.把群id配置进各个龙虾配置文件里面

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

接下来就可以群聊了 你自己可以让龙虾自己聊。这边我另外一个龙虾服务器不在家,所以没让龙虾自己了,我手工和他聊得哈,证明群里聊天没问题了,接下来看大家得龙虾聊天奇迹了

在这里插入图片描述


飞书群聊“群英荟萃” 我补上机器人聊天情况实际截图:

如截图,当我抛出议题后,他们就开始讨论了,虽然不是很有逻辑的对话,但是确实是可以群英荟萃 哈哈哈哈,以后搞不好真可以他们自己聊天创造世界。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Read more

browser-agent:AI驱动的浏览器代理工具使用指南

browser-agent:AI驱动的浏览器代理工具使用指南 【免费下载链接】browser-agentA browser AI agent, using GPT-4 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/br/browser-agent 一、核心功能解析:它能帮你做什么? 1.1 理解浏览器代理的AI能力 browser-agent是一款基于GPT-4的浏览器AI代理工具,它能够模拟人类在浏览器中的操作行为,自动完成网页浏览、信息提取、表单填写等任务。与传统自动化工具不同,其核心优势在于通过AI理解网页内容和上下文,而非简单执行固定脚本。 1.2 适用场景与典型应用 * 信息聚合:自动从多个网页收集并整理数据 * 流程自动化:重复的网页操作(如定期报表下载) * 智能交互:模拟用户行为与网页元素互动 二、快速上手:3分钟启动你的AI浏览器代理 2.1 环境准备与安装 首先确保你的环境已安装Rust工具链,然后执行以下命令获取项目: git

从“敲代码”到“说需求”:AI到底如何改变应用开发?

前言 2023-2025 这短短 24 个月,生成式 AI 完成了从“一本正经地胡说八道”到“可信赖生产力”的跨越 。伴随幻觉率大幅下降、模型能力跃迁,以及向量数据库、AI 云原生、低代码等配套技术的成熟,应用开发方式正在发生一场“范式级”革命: * 开发单元从“代码文件”变成“模型能力”; * 开发者角色从“编码者”变成“需求描述者 + AI 训练师”; * 交付流程从“需求 → 设计 → 编码 → 测试 → 运维”变成“自然语言提示 → AI 生成 → 人工微调 → 一键部署”。 本文将从技术栈、工程流程、组织形态、商业模式四个维度,系统拆解这场变革的来龙去脉与未来走向。 技术栈迁移:从“

Trae 高峰排队太难受?让 AI 编码从此告别等待!

手把手教你配置无问芯穹,享受丝滑 AI 编程体验 最近在使用 Trae 进行 AI 辅助编程时,遇到了一个让人抓狂的问题——高峰期模型排队。相信很多 Trae 用户都有同感,当灵感迸发想要快速实现一个功能时,却要面对“前方排队 X 人的提示,这感觉就像写代码写到一半突然断网一样难受。 今天,我就来教大家如何通过接入无问芯穹这个强大的 AI 聚合厂商,彻底解决这个痛点。文章最后还有专属福利,千万别错过! 痛点:Trae 高峰期的“模型春运” Trae 作为一款优秀的 AI 编程助手,用户量增长非常快。每天下午和晚上,尤其是工作日的 14:00-17:00可以说是模型调用的“高峰期”。 当你遇到以下场景时: * 调试一段怎么也找不到 bug 的代码 * 想要重构一个冗长的模块 却只能对着屏幕干等,那种感觉真的很影响开发效率。排队等待不仅打断了思路,

2026年医疗AI的可信革命全栈实现(下)

2026年医疗AI的可信革命全栈实现(下)

9.3 向量索引构建示例 文档进入向量库前,应先清洗、切分、打标签、嵌入,再写入索引。以下示例展示一种最简流程,真实环境中可替换为Milvus或Qdrant SDK。 代码清单 9-2 文档切分与索引写入 from dataclasses import dataclass from typing import Iterable import hashlib @dataclass class Chunk:     chunk_id: str     text: str     metadata: dict def chunk_document(doc_id: str, title: str, text: str, source_type: str) ->