周红伟:告别 API 费用!Ollama + OpenClaw 本地 AI 部署全攻略

周红伟:告别 API 费用!Ollama + OpenClaw 本地 AI 部署全攻略

🔥 告别 API 费用!Ollama + OpenClaw 本地 AI 部署全攻略

💡  零成本、零门槛、断网也能用的私人 AI 助手,从此数据只属于你自己

🤔 为什么你需要本地 AI?

还在每月花几十美元订阅 ChatGPT Plus?还在担心敏感数据上传到云端?是时候改变了!

通过 Ollama + OpenClaw 这对黄金组合,你可以:

✅ 完全免费 - 不花一分钱,告别 API 账单
✅ 绝对隐私 - 所有数据本地处理,不上传云端
✅ 断网可用 - 飞机、地铁、偏远地区照常使用
✅ 模型自由 - GPT-OSSQwen 3、GLM 4.7 随心切换

🎯  一句话:这是你真正拥有的 AI,而不是租来的!

🚀 三步快速上手

第一步:环境准备(5 分钟)

1️⃣ 安装 Git

管理员身份打开 PowerShell,一键安装:

winget install git.git

遇到问题?执行这两行命令解决权限:

Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass

2️⃣ 安装 Ollama

👉 点击下载 Ollama(支持 Windows/Mac/Linux)

💡  提示:最新版 Ollama 已原生支持 OpenClaw,无需额外配置!

第二步:选择你的专属模型

🏆 官方推荐模型清单

OpenClaw 建议选用 64k+ 上下文 的模型,体验更佳:

模型特点适合场景
qwen3-coder代码能力超强编程、Debug
glm-4.7通用能力强日常对话、写作
glm-4.7-flash速度极快实时交互
gpt-oss:20b平衡之选本地运行无压力
gpt-oss:120b性能怪兽高配电脑首选

📥 下载示例

# 下载 20B 版本(推荐入门) ollama run gpt-oss:20b # 或下载 Qwen Coder(编程首选) ollama run qwen3-coder

第三步:部署 OpenClaw

🖥️ Windows 用户

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

🍎 Mac/Linux 用户

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

⚡ 启动服务

# 直接启动 ollama launch openclaw # 或先配置再启动 ollama launch openclaw --config
🎉  看到启动成功的提示?恭喜你,本地 AI 已就绪!

💬 进阶玩法:对接 Telegram 机器人

想用手机随时随地聊天?5 分钟搞定 Telegram 对接:

1. 创建机器人

  1. Telegram 搜索 @BotFather
  2. 发送 /newbot
  3. 命名机器人(如:MyLocalAI
  4. 设置用户名(必须 bot 结尾,如:mylocalai_bot
  5. 复制 Token(类似:8123...:AAE...

2. 获取配对码

进入你的机器人,会显示:

Pairing code: DLW7HQ69

3. 执行配对

新打开 PowerShell:

openclaw pairing approve telegram DLW7HQ69

✅ 配对成功!现在可以在 Telegram 里和本地 AI 聊天了!


📋 常用命令速查

场景命令
启动 OpenClawollama launch openclaw
配置模式ollama launch openclaw --config
Telegram 配对openclaw pairing approve telegram <配对码>
重启后启动ollama launch openclaw

🎊 现在,你可以…

  • ✍️ 写文章 - 本地 AI 帮你头脑风暴、润色文案
  • 💻 写代码 - 接入 Qwen Coder,秒变编程助手
  • 🔒 处理敏感数据 - 财务报表、商业计划,完全离线处理
  • 🌍 随时随地 - 飞机上、地铁里、山区露营,AI 随叫随到

🚦 常见问题

Q: 我的电脑能跑吗?
A: 20B 模型需要 8GB+ 显存,没有独显也能用 CPU 运行(稍慢)。

Q: 真的完全免费?
A: 100% 免费!所有模型都是开源的,无隐藏费用。

Q: 可以切换模型吗?
A: 可以!随时下载新模型,OpenClaw 支持一键切换。

Read more

Visual Components Robotics OLP:一站式机器人离线编程解决方案

Visual Components Robotics OLP:一站式机器人离线编程解决方案

这是一份详尽全面的机器人离线编程(OLP)指南。本文在介绍该技术主题后,将逐一厘清相关常见误区、阐述其解决的核心问题、分析技术优势,并结合实际落地案例展示其成功应用效果。 机器人离线编程(OLP)的概念虽已被探讨多年,但我们认为制造企业仍未充分认识到其价值,在工业机器人应用于焊接、加工、喷涂等作业的生产场景中,这一问题尤为突出。本文将通过以下主题,全面破除关于 OLP 的各类认知误区: • 何为 OLP? • 机器人离线编程发展简史 • 关于 OLP 的常见认知误区 • 未应用 OLP 的典型工作流程痛点 • OLP 的优势 • OLP 的应用场景 • 对小批量生产的影响 • OLP 成功应用案例 • 为何 OLP 应成为机器人应用制造企业的标配工具 • 机器人 OLP 解决方案 何为 OLP? 机器人离线编程(OLP)是一种基于三维 CAD 数据,在计算机软件(

FPGA通信——实现串口通信(Uart)

FPGA通信——实现串口通信(Uart)

一、串口通信介绍 1.1、核心概念 并行通信 (Parallel):像高速公路,8车道同时跑8辆车。速度快,但占用引脚多,且在长距离传输时容易出现“时钟偏差(Skew)”导致数据错位。 串行通信 (Serial):像单行道,车必须一辆接一辆地排队走。引脚少,成本低,且现代高速串行技术(如PCIE, SATA)通过差分信号解决了速度问题。 我们常说的“串口”通常特指 UART (Universal Asynchronous Receiver/Transmitter,通用异步收发传输器)。 1.2、逻辑层面 UART 是一种异步通信协议。 * 异步 (Asynchronous):发送方和接收方之间没有公共的时钟线(不像 SPI 或 I2C 有 CLK 线)。 * 约定:

OpenClaw(Clawdbot)插件更新,新增支持在面板一键QQ和飞书机器人

OpenClaw(Clawdbot)插件更新,新增支持在面板一键QQ和飞书机器人

这次,OpenClaw 插件迎来了一次重要更新。 现在,你可以直接在插件中配置 飞书机器人或 QQ 机器人,让 OpenClaw 真正走出 Web 界面,进入你日常使用的消息工具中。 无需额外部署服务,配置完成后即可开始对话。 重要提示:由于官方更改包名,不支持直接升级,如需更新请卸载旧版插件,安装新版OpenClaw插件,已有数据会丢失,请您评估是否需要更新,新安装不受影响。 配置QQ机器人1. 打开QQ开放平台,注册账号,如已注册可直接登陆 点击编辑 IP 白名单,填写服务器 IP 并保存 点击开发管理,获取APPID、AppSecret 创建完成后点击刚刚创建的机器人 填写机器人基础信息 登录后点击机器人,创建机器人 按提示完成登录 8.将获取到的信息填写到插件,并保存启用 添加后即可在群聊中进行对话 在此处添加完成后回到QQ-群管理-添加机器人,在其他页面找到机器人 选择需要使用的群聊 回到QQ机器人平台,

【无人机追踪】基于 0-1 整数规划实现「能耗最小」的无人机联盟选取,完成目标攻击任务的同时,让所有无人机的总能耗达到最优附Matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室  👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料  🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 🔥 内容介绍  一、背景 在现代军事作战或特定的工业应用场景中,常常需要多架无人机协同完成目标攻击任务。然而,无人机的能源储备有限,能耗问题成为制约其任务执行效率和持续时间的关键因素。如何在众多无人机中选取合适的无人机组成联盟,使其在成功完成目标攻击任务的同时,将所有参与无人机的总能耗控制在最优水平,是一个亟待解决的重要问题。 传统的无人机任务分配方式可能没有充分考虑能耗因素,或者只是简单地基于距离、速度等单一指标进行分配,这往往无法实现总能耗的最优控制。基于 0 - 1 整数规划的方法为解决这一问题提供了一种有效的途径,它能够综合考虑多种约束条件,精确地对无人机进行筛选和组合,以达到能耗最小化的目标。 二、原理 (一)0 - 1 整数规划基础