这回真的“装”到了!来OpenClaw全国纵深行,你只需要带一台电脑……

这回真的“装”到了!来OpenClaw全国纵深行,你只需要带一台电脑……

AI Agent 的风,已经从 GitHub 吹到了线下。

过去几个月,越来越多开发者开始讨论一个问题:

当 AI 不再只是聊天,而是可以执行任务,软件会变成什么样?

在这股浪潮中,一个开源项目迅速进入开发者视野——OpenClaw,在 GitHub 上获得大量关注,相关教程、实践案例不断出现。有人用它自动整理资料,有人用它管理开发流程,还有人尝试让它执行复杂的工作流。

很多开发者第一次意识到:

AI 不只是工具,它可能成为“执行者”。

不过,在技术社区之外,大多数人对 Agent 的理解仍停留在概念层面。

  • AI Agent 到底是什么?
  • 如何在自己的电脑上运行?
  • 普通开发者能否真正用起来?

带着这些问题,一场围绕
OpenClaw 的开发者城市行动正在展开。

ZEEKLOG 发起的OpenClaw 全国纵深行将走进 20 个城市,用最直接的方式回答一个问题——如果 AI Agent 是下一代开发工具,我们应该从哪里开始?

而答案,可能只需要一个命令。

从围观到上手,AI Agent 从概念走向现实

如果说过去两年的 AI 浪潮改变的是 信息获取方式,那么 AI Agent 正在改变的是 软件执行方式。

  • 过去的开发流程往往是: 人 → 写代码 → 工具执行。
  • 而 Agent 的出现后,形成一种新的路径:人 → 描述目标 → AI 调度工具 → 自动完成任务。

OpenClaw 是近年来出现的一类 Agent 框架实践之一。

它通过模块化架构,将大语言模型与各种工具、平台和接口连接起来,让 AI 可以调用外部能力完成任务,比如处理文档、管理邮件、调用 API 或执行自动化脚本。

更重要的是,它并不是一个封闭产品,而是一个 完全开源、可本地运行的 Agent 系统。开发者可以在自己的电脑或服务器上部署,并根据需求接入不同模型和插件。

这也是它迅速走红的重要原因之一。

但现实情况是——很多人看到 GitHub 项目之后,第一步就卡住了。

  • 环境配置复杂
  • 工具依赖不清晰
  • Agent 工作方式难以理解

因此,线上教程再多,也很难替代一次真正的现场安装体验。

除了开发者,OpenClaw 在更多人的电脑上“跑通”

这正是OpenClaw 全国纵深行的核心设计。

与传统技术会议不同,并不仅是布道,更重要的是一个非常具体的环节——

现场安装 OpenClaw

从基础环境准备开始,一步步完成 OpenClaw 的安装与运行。从系统配置到启动第一个 Agent 实例,整个过程都会在现场完成。

更重要的是,这个过程并不只面向程序员。

OpenClaw 的安装流程被设计得尽量简化,在现场引导下,即使没有开发经验,也可以完成基础部署。

这也意味着——普通用户、产品经理、设计师,甚至 AI 爱好者,都可以参与体验。

当程序真正跑起来的时候,很多人会第一次直观理解:

  • AI 如何接收任务
  • 如何调用工具
  • 如何一步步完成目标这种体验往往比任何介绍都更直接

很多人会发现,AI Agent 并不像想象中那么遥远,它可能就运行在自己的电脑上。

从某种意义上说,这种体验就像十几年前第一次运行本地 Web 服务,或者第一次搭建个人博客。

技术的门槛,往往在 “第一次跑通” 的时候被真正打破。

而很多新的尝试,也正是从这里开始。

    20 座城市,一场关于 AI Agent 的实践行动

    OpenClaw 全国纵深行并不是一次单点活动。

    按照计划,这场活动将在接下来一段时间里走进 20 个城市,连接不同地区的开发者社区。

    本周,第一轮活动将在四座城市率先举行:

    • 3 月 14 日 · 杭州
    • 3 月 15 日 · 深圳
    • 3 月 15 日 · 广州
    • 3 月 15 日 · 上海

    杭州拥有活跃的互联网与 AI 创业生态;深圳以极客精神与硬件创新著称;广州沉淀了务实的技术落地土壤与庞大的开发者社群;上海则凭借国际化视野和深厚的企业级应用场景,为前沿技术的碰撞提供了无限可能。

    接下来的几个月里,OpenClaw 全国纵深行还将走进更多技术社区——

    • 可能是开发者聚集的科技园区
    • 也可能是高校实验室
    • 或者是一个普通的技术沙龙空间

    但无论在哪个城市,活动都会围绕一个共同的核心:

    让更多人亲手安装一个 AI Agent。

    因为真正改变技术生态的,从来不是概念本身,而是 越来越多人开始尝试使用它。

    AI 的下一阶段,也许不只是更强大的模型。

    而是能够真正执行任务的系统。

    当 AI 开始连接工具、参与流程、承担任务,软件世界的结构也会随之改变。

    OpenClaw 全国纵深行,或许只是这个变化中的一个小小开始。

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    Java:关于哈希表

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    目录 哈希表 概念 冲突 负载因子调节 冲突的解决 哈希桶的实现 完整代码 哈希表 概念 哈希表是一种理想的从顺序表以及平衡树中查找元素的方式,它可以不经过任何比较,一次直接从表中得到想要搜索的元素。如果构造一种存储结构,通过某种函数使元素的存储位置与它的关键码之间能够建立一一映射的关系,那么在查找时通过该函数可以很快找到该元素。 * 插入元素:根据待插入元素的关键码,根据函数计算出存储位置并进行存放 * 搜索元素:对元素的关键码进行计算,把求得的数据当作元素的存储位置,在结构中按此位置取元素比较,若关键码相等,则搜索成功 该种方法即为哈希(散列)方法,哈希方法中使用的转换函数称为哈希(散列)函数,构造出来的结构称为哈希表 例如:数据集合{1,7,6,4,5,9}; 哈希函数设置为:hash(key) = key % capacity; capacity为存储元素底层空间总的大小。 上面这种存放元素的方式,不用多次进行关键码的比较,搜索速度比较快,但是上面所取的集合只是一个普通情况,

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    飞算JavaAI赋能企业级电商管理系统开发实践——一位资深开发者的技术选型与落地总结

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    目录 * 一、背景与选型考量 * 二、开发环境与工具适配 * 1. 基础环境搭建 * 2. 飞算JavaAI插件配置 * 3. 版本控制与协作配置 * 三、核心模块设计与实现 * 1. 需求分析与模块拆分 * 2. 核心代码实现与技术亮点 * (1)实体类设计(带审计字段与枚举约束) * (2)服务层实现(带事务控制与业务校验) * (3)控制器实现(带权限控制与参数校验) * (4)网页端 * 四、系统架构与扩展性设计 * 1. 分层架构设计 * 2. 接口设计规范 * 3. 扩展性保障 * 五、资深开发者视角的工具评价 * 1. 代码规范性与可维护性 * 2. 对企业级业务的理解深度 * 3. 与资深开发者工作流的适配性 * 六、项目成果与经验总结 一、背景与选型考量 作为一名从业20余年的开发者,我亲历了从JSP+

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