在ESP32-S3部署mimiclaw,基于deepseek并用飞书机器人开展对话-feishu

在ESP32-S3部署mimiclaw,基于deepseek并用飞书机器人开展对话-feishu

最近mimiclaw火爆,其开发团队也在密集更新,我看3天前已经可以用“飞书机器人”对话交互了。

目前网络上能查到的部署资料相对滞后,现在将飞书机器人的部署整理如下:

1. 前提

已经安装好ESP-IDF,并支持vscode编译esp32固件。

2. api-key准备

  • 注册deepseek,
  • 创建APIkey,
  • 并充值,新注册的用户余额为零,无法使用

3. 飞书机器人

我是在飞书个人版中,创建的机器人。

  1. 访问飞书开放平台,单击创建企业自建应用,填写应用名称和描述,选择应用图标,单击创建
  2. 左侧导航栏单击凭证与基础信息 页面,复制App ID(格式如 cli_xxx)和App Secret
  3. 配置事件订阅。
    1. 在飞书开放平台左侧导航栏单击事件与回调,在事件配置页签中单击订阅方式,选择使用 长连接 接收事件,单击保存
    2. 在事件配置页面,单击添加事件,搜索事件im.message.receive_v1(接收消息),单击确认添加

左侧导航栏中单击添加应用能力, 选择按能力添加页签,找到机器人卡片,单击配置

4. 启用网页搜索 api key

官方推荐使用Tavily API key,其官网: Tavily API 平台  https://app.tavily.com/home,

注册成功后,主页即有默认的APIkey。

5. 下载固件

github地址:memovai/mimiclaw: MimiClaw: Run OpenClaw on a $5 chip. No OS(Linux). No Node.js. No Mac mini. No Raspberry Pi. No VPS. Hardware agents OS.https://github.com/memovai/mimiclaw

下载固件后直接用vscode打开,打开main目录下的mimi_config.h文件

#ifndef MIMI_SECRET_WIFI_SSID #define MIMI_SECRET_WIFI_SSID "your wifi ssid" #endif #ifndef MIMI_SECRET_WIFI_PASS #define MIMI_SECRET_WIFI_PASS "your wifi password" #endif #ifndef MIMI_SECRET_TG_TOKEN #define MIMI_SECRET_TG_TOKEN "" #endif #ifndef MIMI_SECRET_API_KEY #define MIMI_SECRET_API_KEY "sk-bdb85222222222222222" //deep-seek的api-key #endif #ifndef MIMI_SECRET_MODEL #define MIMI_SECRET_MODEL "deepseek-chat" #endif #ifndef MIMI_SECRET_MODEL_PROVIDER #define MIMI_SECRET_MODEL_PROVIDER "openai" #endif #ifndef MIMI_SECRET_FEISHU_APP_ID #define MIMI_SECRET_FEISHU_APP_ID "cli_a92038b7" //飞书机器人的app-id #endif #ifndef MIMI_SECRET_FEISHU_APP_SECRET #define MIMI_SECRET_FEISHU_APP_SECRET "Md0gW97OP76" //飞书机器人的app-secret #endif #ifndef MIMI_SECRET_SEARCH_KEY #define MIMI_SECRET_SEARCH_KEY "tvly-dev-2jdvwG-am" //启用网页搜索,Tavily API key #endif //定义deep-seek的api请求地址 #define MIMI_OPENAI_API_URL "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions" 

6. 烧录固件

先清除配置,再编译,再烧录。

7. 飞书机器人对话

8.参考资料

ESP32-S3 部署 MimicLaw 完整教程:从零到成功调用 DeepSeek-ZEEKLOG博客

mimiclaw GitHub主页说明资料:

mimiclaw/README_CN.md at main · memovai/mimiclaw

mimiclaw/main/channels/feishu/README.md at main · memovai/mimiclaw

Read more

小米 “养龙虾”:手机 Agent 落地,智能家居十年困局被撬开

小米 “养龙虾”:手机 Agent 落地,智能家居十年困局被撬开

3月6日,小米正式推出国内首个手机端类 OpenClaw Agent 应用 ——Xiaomi miclaw,开启小范围邀请封测。这款被行业与网友戏称为小米 “开养龙虾” 的新品,绝非大模型浪潮下又一款语音助手的常规升级,而是基于自研 MiMo 大模型、具备系统级权限、全场景上下文理解能力的端侧智能体。 作为深耕智能家居领域的行业媒体,《智哪儿》始终认为:智能家居行业过去十年的迭代,始终没能跳出 “被动执行” 的底层困局。而 miclaw 的落地,不止是小米在端侧 AI 赛道的关键落子,更是为整个智能家居行业的底层逻辑重构,提供了可落地的参考范本。需要清醒认知的是,目前该产品仍处于小范围封测阶段,复杂场景执行成功率、端侧功耗表现、第三方生态适配进度等核心体验,仍有待大规模用户实测验证。本文将结合具象场景、量化数据与多维度视角,客观拆解 miclaw 的突破价值、现实挑战,以及它对智能家居行业的长期影响。 01 复盘行业困局:智能家居十年 始终困在 “被动执行”

程序员的自我修养:用 AR 眼镜管理健康

程序员的自我修养:用 AR 眼镜管理健康

欢迎文末添加好友交流,共同进步! “ 俺はモンキー・D・ルフィ。海贼王になる男だ!” * 一、从一次体检说起 * 二、为什么是 AR 眼镜? * 三、技术选型:CXR-M SDK vs 灵珠平台 * 四、项目架构设计 * 五、从配置开始:Gradle 和权限 * 5.1 添加 SDK 依赖 * 5.2 权限配置 * 六、数据层实现 * 6.1 数据模型 * 6.2 数据仓库 * 七、SDK 封装层 * 7.1 发送提醒到眼镜 * 7.2 TTS 语音播报

Cesium(二) 实现无人机巡检、无人机扫描地面动画效果、无人机喷洒农药、低空经济效果

Cesium(二) 实现无人机巡检、无人机扫描地面动画效果、无人机喷洒农药、低空经济效果

随着低空经济的快速崛起和智慧农业的普及,无人机在农田巡检、农药喷洒、地面扫描等场景中的应用越来越广泛。Cesium 作为一款强大的 3D 地理空间可视化引擎,能够完美还原无人机作业的真实场景,为智慧农业、低空经济相关系统提供直观的可视化支撑。 本文将基于 Vue3 + Cesium,通过核心代码片段快速实现无人机沿指定区域飞行、喷洒农药可视化、已喷洒区域标记等核心效果,打造完整的智慧农业无人机作业 3D 场景。 一、场景需求与核心技术栈 1. 核心需求 1. 加载天地图卫星底图,构建真实地理空间环境 2. 加载无人机 3D 模型,实现沿农田区域匀速飞行 3. 可视化无人机喷洒锥,同步跟随无人机移动 4. 实时标记已喷洒区域,提供开始 / 暂停交互控制 5. 优化性能,避免内存泄漏 2. 核心技术栈 * 前端框架:Vue3(<script setup>

无人机 5.8G 模拟图传电路设计方案及性能分析

一、什么是 5.8G 模拟图传? 简单说,5.8G 模拟图传就是无人机的 “千里眼”,能把天上拍的画面实时传到地面。你在遥控器上看到的无人机视角,全靠它来实现。 为啥是 5.8G?因为这个频段干扰少,就像高速路上车少,信号跑起来更顺畅。而且模拟信号传输快,延迟低,特别适合 FPV 竞速这种需要快速反应的场景 —— 总不能无人机都撞墙了,你才在屏幕上看到障碍物吧? 二、工作原理:信号的 “旅行记” 2.1 信号采集:无人机的 “眼睛” 无人机上的摄像头就像手机相机,能把看到的景象变成电信号。但这时候的信号很弱,还带着 “杂音”,就像说话含着口水,听不清。 这时候会经过两步处理: * 过滤杂音:用低通滤波器 “过滤” 掉高频噪音,就像用滤网把水里的沙子去掉。 * 信号放大:放大器把信号变强,