组建龙虾团队——OpenClaw多机器人构建

组建龙虾团队——OpenClaw多机器人构建

成功搭建了OpenClaw,也成功建立的自己的每日服务,这时候发现,似乎不太敢在当前的机器人中让他做别的事情,生怕会话太多会让他出现遗忘。(尽管我们配置了QMD记忆增强,但毋庸置疑任何技术都是有上限的)。

换做同样的情况,比如在DeepSeek或者豆包之类的对话窗口,我们会习惯性地新建一个对话。那么我们是否可以新建一个机器人,或者多个机器人,让他们各司其职,各尽所能,形成一个相互配合的团队呢~开干吧,没什么不可能的!!

🦞新建一个机器人

来到飞书开发者后台,新创建一个应用,在这里我们以短视频剪辑脚本应用为例。

创建之后,由于我们的openclaw绑定的是之前的飞书渠道,并没有链接到这个应用的APP ID,所以暂时不做其他操作,只需要记录一下他的APP ID和APP Secret。

🦞配置OpenClaw

如果还是按照claw的命令行安装,每一步都有些让人担心害怕,毕竟我们先前已经配置过一次了,接下来的操作,需要小心是否会把以前的配置给覆盖掉。

为了避免这样的不确定性,我们直接去操作他的配置文件

在WSL2终端中进入openclaw目录

cd .openclaw/ 

别着急,首先我们先备份一份配置文件,避免一次失误导致全局崩盘

cp openclaw.json openclaw.json.backup

以任何你喜欢的方式打开openclaw.json,在这里以nano为例。

nano openclaw.json

找到关于Channels的版块

在这里,你的json构造和图中的构造多半是不一样的,因为再在此之前我已经创建了两个机器人,一个名为“claw_deepseek”,一个名为“咨询获取”(已经无所畏惧了直接上中文吧)

接下来我将完整的配置粘贴到下方,大家只需要根据自己应用的APP ID 和Secret进行填写就好。

"channels": { "feishu": { "enabled": true, "domain": "feishu", "groupPolicy": "allowlist", "accounts": { "main": { "appId": "【cli_ID1】", "appSecret": "【Secret1】", "botname": "【机器人名1】", }, "feishu-work":{ "appId": "【cli_ID2】", "appSecret": "【Secret2】", "botName": "【机器人名2】", } }, "dmPolicy": "pairing" } }, "bindings": [ { "agentId": "main", "match": { "channel": "feishu", "accountId": "main" } }, { "agentId": "work", "match": { "channel": "feishu", "accountId": "feishu-work【这个可以自己命名一下】" } } ],

保存之后回到终端,执行以下最简单的检查命令

openclaw-cn gateway

如果你的json有问题的话,就会出现报错,像这样

按照指引去看看哪里写错了。

如果没有问题的话,就会像这样,告诉我们网关已经在跑了。

🦞启动新员工

回到飞书后台,开启订阅方式为长连接

如果没有去配置openclaw就试图开启长连接的话,之类会提示【没有会话对象】之类的

接下来就比较熟悉, 订阅一个消息接收的事件,im.message.receive_v1

在这里我加了一个消息已读,没什么关系,后续我们都可以修改。根据引导开启机器人功能就好。

下一步就是要给他授予权限,除了下面批量导入的权限外,也可以把关于文档的权限尽可能给它开通,避免生成文档出现问题。

{ "scopes": { "tenant": [ "aily:file:read", "aily:file:write", "application:application.app_message_stats.overview:readonly", "application:application:self_manage", "application:bot.menu:write", "cardkit:card:write", "contact:contact.base:readonly", "contact:user.employee_id:readonly", "corehr:file:download", "docs:document.content:read", "event:ip_list", "im:chat", "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read", "im:chat.members:bot_access", "im:message", "im:message.group_at_msg:readonly", "im:message.group_msg", "im:message.p2p_msg:readonly", "im:message:readonly", "im:message:send_as_bot", "im:resource", "sheets:spreadsheet", "wiki:wiki:readonly" ], "user": ["aily:file:read", "aily:file:write", "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read"] } }

接下来就让我们发布一个版本,正式上线吧~

发布成功后,我们去飞书的消息栏看一下,【打开应用】

我们向新建的应用发送一句“你好”,有时候飞书回复会很慢,这个时候我们可以去claw的后台去看,访问你本机地址的18789端口(默认)。根据消息在命令行执行配对命令

当再次打招呼时,就会发现它可以正常的跟我们对话了。

🦞做个测试

首先我对他的身份进行了定义,他是专门用于输出短视频剪辑脚本的,我将另一个机器人生成的每日资讯作为输入,让其生成脚本文件,结果是比较惊讶的。

其不仅建立了独立的工作空间,而且创建了完整版和快速版两种,十分高效。

🦞总结

到现在为止我们成功创建了多个龙虾员工,下一步我们将探索如何将他们的工作关联起来,形成一个整体~加油~

Read more

AMD显卡终极兼容指南:llama.cpp Vulkan后端快速解决方案

AMD显卡终极兼容指南:llama.cpp Vulkan后端快速解决方案 【免费下载链接】llama.cppPort of Facebook's LLaMA model in C/C++ 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llama.cpp 你是否在AMD显卡上运行llama.cpp时遇到过Vulkan初始化失败或推理速度异常的问题?本文为你提供一套完整的AMD显卡兼容性解决方案,让你轻松解决llama.cpp在AMD设备上的各种疑难杂症。通过本指南,你将掌握从驱动优化到性能调优的全套技巧,让大语言模型在AMD显卡上流畅运行。 AMD显卡兼容性问题深度解析 AMD显卡用户在使用llama.cpp的Vulkan后端时,主要面临三大挑战: 驱动版本不匹配:不同世代的AMD显卡对Vulkan API的支持程度存在差异,特别是RDNA架构的RX 6000/7000系列。 内存管理冲突:AMD的显存分配策略与llama.cpp的预期存在偏差,导致模型加载失败。 着色器编译异常:特定驱动版本在编译SPIR-V着色器时会产生无效

机器人逆运动学——以六自由度机器人为例(详解、易懂,附全部Matlab代码)

机器人逆运动学——以六自由度机器人为例(详解、易懂,附全部Matlab代码)

前言 前面机器人正运动学主要讲关节变量到末端执行器位姿的关系,也就是知道了关节变量与连杆参数就可以利用D-H参数表来表达末端位姿。而逆运动学就是已知末端的位姿与连杆参数,来求得关节变量的过程。本文首先介绍何为逆运动学,再以例子的形式利用D-H参数表与齐次变换矩阵对机器人进行逆解。 **阅读提醒1:在运动学逆解前,需要掌握运动学正解的相关知识,也要掌握一定的矩阵运算规则。(相关知识点有在我之前的文章提到,我也在本文进行了引用,如有需要可以查阅;我对机器人正运动学相关的matlab分析单独发了一篇博客,有需要也可以查阅) **阅读提醒2:下文灰色补充块是用于解释正文的,用来补充正文没讲到的知识或细节。 一、运动学逆解 上面提到,已知末端执行器的位姿来求解这一位姿对应的全部关节变量就是逆解,然而由于机械结构的差异,有些时候一个末端位姿可能对应着不同的反解情况(多解)。逆运动学问题实质就是非线性超越方程组的求解问题,其解法分为两大类(封闭解法和数值解法),本文主要讲封闭解法。 1.【 封闭解法 】概述 封闭解法是指具有解析形式的解法,其计算速度快、效率高,更便于实时控制,具

AIGC时代编程新宠!如何让孩子通过DeepSeek成为未来的编程大师?

AIGC时代编程新宠!如何让孩子通过DeepSeek成为未来的编程大师?

文章目录 * 一、激发编程兴趣:从游戏开始 * 二、个性化学习计划:DeepSeek的智能推荐 * 三、项目式学习:动手实践,学以致用 * 四、AI精准辅导:即时解答,深度学习 * 五、全面发展:平衡技术与人文 * 六、家长的陪伴与鼓励 * 《信息学奥赛一本通关》 * 本书定位 * 内容简介 * 作者简介 * 目录 在AIGC(Artificial Intelligence Generative Content,人工智能生成内容)技术蓬勃发展的今天,教育领域正经历一场深刻的变革。DeepSeek作为一款由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司倾力打造的大语言模型工具,正以其卓越的性能和广泛的应用前景,在编程教育领域大放异彩。 一、激发编程兴趣:从游戏开始 孩子的兴趣是学习的最好驱动力。DeepSeek能够生成一系列基于AI的互动编程游戏,这些游戏通过简单的拖拽式编程界面,让孩子在玩乐中学习编程基础。 示例游戏:制作一个简单的“躲避障碍”小游戏 // 使用Scratch风格的伪代码说明 when green

Paperzz 本科文献综述全流程指南:从选题到成稿的智能写作新体验

Paperzz 本科文献综述全流程指南:从选题到成稿的智能写作新体验

Paperzz-AI官网免费论文查重复率AIGC检测/开题报告/文献综述/论文初稿paperzz - 文献综述https://www.paperzz.cc/journalsReviewed 在本科毕业论文的写作中,文献综述往往是最令人头疼的环节。从选题构思、文献检索到框架搭建和内容填充,每一步都考验着学生的学术能力和耐心。而 Paperzz 平台的文献综述功能,正是为了系统性解决这些痛点而设计的。本文将结合平台界面,为你详细拆解 Paperzz 如何实现从 “输入标题” 到 “生成 AI 原创范文” 的全流程智能辅助,让本科文献综述写作不再是难题。 一、直击痛点:本科文献综述的四大拦路虎 在开始介绍功能前,我们需要先明确本科学生在文献综述写作中普遍面临的困境,这也是 Paperzz 功能设计的出发点。 1. 选题无方向:面对宽泛的研究领域,不知道如何聚焦到一个具体、有研究价值的选题,常常陷入 “大而空” 或 “小而偏” 的误区。 2. 文献难筛选: