如果你有使用过 AI 工具去编程、跑 Agent 自动化，肯定会遇到无比头疼的问题——Token 消耗实在太快了。特别是现在最热门的 OpenClaw (俗称"养龙虾") 跑任务，简直就是黑洞。

无论是 OpenClaw 或 Claude Code 进行编程任务，看着它们在那勤勤恳恳地规划、调用工具、生成代码，心里一边是“效率真高”的狂喜，另一边是“Token 烧钱”的肉疼，心里多少还是忐忑。直到看到阿里云推出的这个超值的 Coding Plan 套餐，终于可以随心所欲疯狂调用了……

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就在刚刚，Qwen 正式发布了全新的开源模型系列 —— Qwen3.5 多模态模型。这一次更新，可以说在开源模型领域掀起了不小的震动。不仅性能几乎“屠榜”，而且全面迈向了原生多模态智能体时代，真正把开源模型带入了一个新的阶段。

Qwen3.5 多模态系列覆盖了从 0.8B 到 397B 的多个尺寸版本，适配不同硬件环境和应用场景。其中 0.8B 和 2B 两款模型体积极小，但推理速度极快，非常适合移动设备、物联网设备以及低延迟实时交互场景。在边缘端部署时，这类小模型可以实现更快响应和更低功耗，对于需要即时反馈的应用来说意义重大。

4B 版本则是“平民级”中的性能担当。它在资源消耗和性能之间取得了极佳平衡，非常适合作为轻量级 Agent 的核心大脑。对于本地部署用户或显存有限的开发者来说，这是一个兼顾智能水平与成本的理想选择。

9B 模型的表现则更进一步。它的综合能力可以媲美许多超大参数开源模型，在推理能力与多模态理解方面表现优异，同时对显存的要求却远低于百亿级以上模型，是服务器端部署中性价比极高的通用模型方案。

而最引人关注的，是开源的 Qwen3.5 397B-17B 模型。该模型总参数达到 3970 亿，但每次前向传播仅激活 170 亿参数，采用创新的混合架构，将线性注意力机制与稀疏混合专家（MoE）结构结合，在保持强大能力的同时显著优化了推理效率与成本。这种“高智能密度”的设计理念，让它在推理、编程、智能体能力、多模态理解等基准测试中全面领先。

Qwen3.5 还大幅扩展了多语言与方言支持，从 119 种提升至 201 种语言与变体，为全球开发者与企业用户提供更广泛的可用性和更完善的支持。模型发布后迅速引爆 AI 社区，连 Elon Musk 也在社交媒体上点赞评论，称其“智能密度令人印象深刻”。

真正让 Qwen3.5 脱颖而出的，是它的原生多模态与 Agent 能力。它不仅可以理解文本与图像，还能够边思考、边搜索、边调用工具，实现真正意义上的智能体协作。在代码与智能体方向，Qwen3.5 可以协助进行网页开发、游戏开发，尤其是在前端构建与界面适配方面表现出色。开发者只需输入自然语言指令，它便能生成可运行代码，并支持实时迭代。

基于 Qwen3.5 底座模型打造的 Qwen Code，更进一步提升了 Web-coding 体验。它能够将自然语言直接转化为代码，实现实时开发与创意生成任务，包括网页构建、项目原型设计，甚至视频生成等创新型任务，为日常编程与探索性开发带来流畅高效的体验。

在视觉智能体方向，Qwen3.5 可以自主操作手机或电脑完成任务。移动端已适配主流应用，支持自然语言驱动操作；电脑端则可处理跨应用数据整理与多步骤流程自动化，有效减少重复人工操作，显著提升效率。

视觉编程能力同样令人惊艳。Qwen3.5 可以将草图转化为结构清晰的前端代码，将简单游戏视频还原为逻辑框架，甚至将长视频内容提炼为结构化网页或可视化图表，大幅降低从创意到实现的门槛。

在空间智能理解方面，Qwen3.5 通过对图像像素与位置信息的建模，在物体计数、相对位置判断与空间关系描述任务中更加精准。它能够有效缓解因遮挡或视觉变化带来的误判，在自动驾驶场景理解与机器人导航等具身智能领域展现出良好潜力。

相比上一代视觉语言模型，Qwen3.5 在学科解题与复杂视觉推理任务上更加稳健。它能够结合图像内容与上下文进行多步逻辑推理，为教育与科研领域的多模态 Agent 应用提供更加可靠的基础能力。

如果你想在本地部署 Qwen3.5，可以通过 Ollama 来运行模型。Ollama 支持完全本地化部署与离线运行，保障数据安全，同时也能与自动化工具 OpenClaw 快速集成。不同尺寸模型对显存要求不同，例如部分版本约需 6GB 左右显存即可运行，而更大尺寸模型则需要更高显存配置。根据自身硬件条件选择合适版本即可。

通过 Ollama 下载模型后，可在终端运行对应命令进行加载。如果希望更友好地使用，也可以通过外部 UI 插件直接调用本地模型。在集成 OpenClaw 后，Qwen3.5 可以实现网页搜索、信息收集、结构化报告生成，以及自动化编程任务。

安装部署教程

1、下载Ollama 最新官方客户端：【点击下载】

2、下载 Qwen3.5 最新模型

安装好Ollama客户端以后，现在我们需要下载对应的 Qwen3.5 模型，根据自己的需要和硬件配置来选择合适的模型大小

【点击前往】

或者可以直接使用模型下载命令来完成：

ollama run qwen3.5:9b
ollama run qwen3.5:35b

安装号模型以后，如果想直接通过可视化的UI操作界面，来先使用的话，那么可以使用下方的这个浏览器来实现，它是完全免费的。

浏览器插件：【点击下载】

3、安装部署 OpenClaw

下载好模型以后通过下面的命令来安装最新的OpenClaw客户端：

ollama launch openclaw

4、对接 Telegarm 电报机器人

如果需要接入 Telegram，只需在 OpenClaw 中重新进入配置流程，选择本地 Ollama 模型，创建 Telegram Bot 并填写 Bot Token，通过配对命令完成绑定即可。完成后，你就可以在 Telegram 中直接调用本地 Qwen3.5 模型进行对话、写代码或执行自动化任务，全程本地运行，无需额外 API 费用。

打开你的 Telegram，搜索 @BotFather，发送 /newbot，来创建一个新的机器人，按提示设置：

给 Bot 起个名字，比如我设置为 lingduopenclaw

设置用户名（必须以 bot 结尾，比如 lingduopenclawbot  ）

最后会给你一串 Token：

8123121125:AAExamegv-0FQCfhfbazmp4405V0XAJCKfk

输入 token 进行对接，并进入到刚才创建的机器人里，第一次打开会显示还未正式对接，但是会在里面提供配对码，比如我的是 Pairing code: DLW7HQ69

现在只需重新打开一个新的 Powershell 窗口，然后在里面输入配对命令即可

openclaw pairing approve telegram 这里填写你的配对码

当你看到这个界面的话说明已经和Telegram配对成功了！

5、重启后启动的命令：

6、彻底卸载并删除OpenClaw

总的来说，Qwen3.5 的发布不仅刷新了开源模型的性能上限，也让原生多模态智能体真正走向普及。从移动端到服务器，从轻量部署到超大规模模型，从视觉理解到自动化编程，它正在构建一个更完整、更高效的开源 AI 生态。

相信大家已经使用OpenClaw一段时间了，是不是有时候会觉得自己的 OpenClaw（龙虾）不好用、不够智能，甚至连浏览器自动化都实现不了？其实问题往往不在工具本身，而是在模型没有选对，或者关键的 skills 没有安装完整。今天这篇文章，我会一次性帮你彻底解决这些核心痛点，避免走弯路，更别再被人割韭菜。

Openclaw 最佳模型选择

【点击前往】查看最佳模型

安装 OpenClaw 最新版本：

在Power shell下以管理员身份运行下方命令：

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

如果出现闪退现象，先执行下方的命令即可解决：

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

如果你之前已经安装过OpenClaw，那么你可以通过下方的命令进行一键升级到最新版本：

① 打开 PowerShell（管理员模式）

开始菜单 → 搜索 PowerShell → 右键 → 以管理员身份运行

② 执行升级命令

npm install -g openclaw@latest

openclaw --version

openclaw gateway

openclaw onboard

npx clawhub@latest install agent-browser

npx clawhub@latest install tavily-search

npx clawhub@latest install find-skills

npx clawhub@latest install weather

npx clawhub@latest install self-improving-agent

npx clawhub@latest install summarize

npx clawhub@latest install skill-vetter

clawhub install proactive-agent

npx clawhub@latest install gog

npx clawhub@latest install <skill-slug>

OpenClaw 到底能干什么

这大概是青小蛙也想知道的事情，OpenClaw 火的莫名其妙，但它除了聊天，还能干什么？

• 简单的说，普通 AI 工具，就是无所不知的聊天工具
• 而 OpenClaw 在此基础上，增加了「能操作电脑」这个新功能。

一个案例：让龙虾干活

前几天已经深夜了，青小蛙运动完回家遇到了一件事情：

小朋友参加活动，需要提交四张表格。此前已经通过微信，把四张表格以图片的方式发了过去。但已经快11点了，得到反馈：图片不行，需要提交 word 文档。

这…很尴尬。因为很晚了，很累，不想动弹啊。但是又必须解决这件事情。

于是我在想：能不能让养了那么多天的龙虾，干点活？

我直接把四张图片发给了 Openclaw，并说：「把这四张图片，依次放到word文档中，然后保存到共享目录中」。

这个共享目录是之前已经和龙虾商量好的。

第一轮它行动了，三分钟在我的追问下，回复已经做好了：

但是，我没有看到这份文档。

只能继续追问它：

然后，我就看到了真的文档：

预览了下，虽然没什么格式要求（它直接把图片以最大的尺寸放了进去，还在每张图片顶部写上了：图片1、图片2），但的确符合我的要求。

因为我把这份文档发给对方之后，解决了这个深夜文档问题。

OpenClaw 在成为会操作电脑的小助手的路上，又进了一步。

后记

这是一个简单的例子，并且这件事本身，在现有的很多 AI 工具中，实际上是可以完成的。

比如豆包就行：

但是，豆包读取了图片的内容。

OpenClaw 则是通过 Python 程序来完成的这件事，图片没有上传给大模型。这大概是他们两者之间的区别。

不过大模型进化的速度非常快，可能用不了多久，OpenClaw 的这种能力就会融合进豆包等工具中。

AI 的竞争已经不只是模型谁更强，而是谁先把「能干活的AI」塞进浏览器、办公套件、设计链路和开发流程里了。

原文：https://www.appinn.com/openclaw-ai-document-automation-night-workflow/

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自从 Manus 掀起首波 Agent 助理热度后，开源的 🦞 OpenClaw (俗称“龙虾”) 成功风靡全球并出圈。它不仅开源免费，最重要是能自己部署到任何 VPS、NAS 或本地电脑上跑任务。

因此各大 VPS 云服务器热销、苹果 Mac Mini 被疯狂扫货、云算力公司纷纷推出“一键部署 OpenClaw”的云服务；有研发能力的大厂还推出各种“龙虾变种”。OpenClaw 一下子，让整个世界都疯狂了！咱就来盘点下，近期有哪些适合新手入门尝鲜、免费“养龙虾”的好路子……

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New API 是知名的 API 中转开源项目，它可以把多处的 API 聚合在一起，统一管理、使用。
OpenClaw 大家都熟了。

当你通过 OpenClaw 调用 NewAPI 里的模型时，会出现无响应的问题。

此前青小蛙让 OpenClaw 自己解决了这个问题，就…没管它了。

无模型，龙虾失效

最近因为 Token 吃紧，在添加新的 NewAPI 时，又遇到了这个问题。

因为已经没有可用模型，龙虾失效了，无法让它解决，就只能自己来了。

具体问题

通过 OpenClaw 常用命令：openclaw configure 可以使用向导的方式配置新的模型：

但这种方式无法正常使用，完全没响应，OpenClaw 自动跳转使用备用的 fallback 模型

解决方案

于是青小蛙去研究了 openclaw.json 配置文件，这里有当初 OpenClaw 自己配置 NewAPI 时的可用参数，如下：

OpenClaw 为 models.providers.myprovider 配置了 headers：

        "headers": {
          "User-Agent": "@openclaw/2026.1.29 node/v22.22.0 (KHTML, like Gecko) Edge/125.0.2535.67",
          "Accept": "*/*",
          "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9"
        },

然后，就可以正常使用了。

原文：https://www.appinn.com/openclaw-newapi-model-error/

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微信派在几十分钟之前宣布：《微信支持连接你的龙虾了》，提供了一个专属的机器人叫做：微信ClawBot，以及一个 OpenClaw 插件。
扫码登录之后，即可通过微信控制 OpenClaw，从而控制整个电脑。

但是，依旧是灰度测试！

具体步骤

请注意，微信明确「微信ClawBot 插件在逐步放量中。更新至最新版本，敬请期待。」

第一步：更新最新版本微信 8.0.70

第二步：进入我 > 设置 > 插件

没看到 ClawBot 就是没有灰度到

第三步：让你的 OpenClaw 安装 ClawBot 插件

ClawBot 插件安装命令：

npx -y @tencent-weixin/openclaw-weixin-cli@latest install

注意安装插件会自动重启你的 OpenClaw。

12小时前刚刚上传：

第四步：扫一扫码登录

启用插件后会触发扫一扫：

然后就可以愉快的使用了。

你们谁灰度到了，快说出来让我羡慕一下。

最后，实在没想到是 OpenClaw 逼出了微信机器人。

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微信正式支持 OpenClaw后，意料之中的情形出现了：有开发者根据微信 OpenClaw 插件，改造了一个可以将 Claude Code, Codex, kimi-cli 等任意 AI 接入微信的开源项目。

weixin-agent-sdk 是什么？

weixin-agent-sdk 是一个第三方项目，基于微信 OpenClaw 插件 @tencent-weixin/openclaw-weixin 改造而来。

它本质上是一个桥接层（bridge），在微信与 AI Agent 之间建立一层统一的通信接口。而它与 AI Agent 之间通过 ACP 协议沟通，或者直接使用其 SDK 工具。

总之一句话：可以将任意 AI 接入微信。

ACP (Agent Client Protocol) 协议

ACP (Agent Client Protocol) 是一个开放的 Agent 通信协议，weixin-agent-sdk 兼容 ACP 协议，常见的 ACP 客户端有：

• Claude Agent (via Zed’s SDK adapter)
• Codex CLI (via Zed’s adapter)
• Cursor
• Gemini CLI
• GitHub Copilot (in public preview)
• Junie by JetBrains
• Kimi CLI
• Kiro CLI
• OpenClaw
• OpenCode
• Qwen Code 等等

weixin-agent-sdk 接入方法

扫码登录：

npx weixin-acp login

然后选择对应的：

Claude Code

# 安装 claude-agent-acp
npm install -g @zed-industries/claude-agent-acp

# 启动 agent
npx weixin-acp start -- claude-agent-acp

Codex

# 安装 codex-acp
npm install -g @zed-industries/codex-acp

# 启动 agent
npx weixin-acp start -- codex-acp

kimi-cli

npx weixin-acp start -- kimi acp

-- 后面的部分就是你的 ACP agent 启动命令，weixin-acp 会自动以子进程方式启动它，通过 JSON-RPC over stdio 进行通信。

SDK 接入方法参考 GitHub 示例代码吧。

获取

• GitHub

原文：https://www.appinn.com/weixin-agent-sdk/

且看微信如何应对。

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还在自己折腾 OpenClaw 吗？大可不必。OpenClaw 本不该出圈，如此惊动这个世界。因为它「太难用」了。
当贝推出了一款中文版 OpenClaw，不需要看教程，即开即用，名叫 Molili。

有句话这样说：但凡需要教程，我这种小白就不用看了。

是的，青小蛙觉得，使用 Molili 完全不需要教程，省流：双击安装包开始安装……..开始使用。

对了，龙虾朝堂有点趣！

Molili 是什么？与 OpenClaw 的区别是什么？

Molili 是一款安装简单、0配置、真正能干活的 AI 智能体，支持 Windows 与 macOS。

你说什么，它就去做，尤其在操作电脑这方面。

你可以把它简单的理解为中文版 OpenClaw，适配微信、钉钉、飞书、Siri。

不过与原版 OpenClaw 很大不同，它简单、开箱即用：

Molili 能干什么？

OpenClaw 能干的，它都能干。

在 Molili 的官网，放着这样两个例子，直接对 Molili 说：

在B站给 当贝Dangbei 的第一个代表作点赞

把桌面上的年终汇报 PDF 文件 发给微信联系人的 Mike

远程控制：绑定微信、钉钉、飞书、Siri

Molili 并没有使用 OpenClaw 的频道（Channel）叫法，而是很直接：远程控制。

我不再需要理解什么是频道，只需要知道：我的目的是用微信控制 Molili，然后让它帮我操作电脑。

扫码就能绑定微信

完全不需要配置什么机器人、API，扫个码就完成绑定：

啊，不好意思，陛下这个梗是因为龙虾朝堂

Molili 通过微信服务号与用户沟通，并且显示了大模型的思考内容。

绑定之后，你直接在微信对它下达指令，它就帮你干活了。

飞书 & 钉钉

这俩还是需要配置机器人，然后输入机器人的 ID 和 Screct 绑定。

Siri：连 OpenClaw 都没搞定的事，用语音发送指令

苹果用户有福了，Molili 内置了 Siri 绑定（通过快捷指令），只需要在 Molili 的远程控制中配置 Siri，并将密钥填入快捷指令中：

就可以通过说：“Siri，控制电脑，吧啦吧啦吧啦” 来语音操控电脑了。

不过当前的版本还不能让 Siri 读出返回的内容，也就是说只能发指令，没有反馈。但在AI时代，这也就是一个小版本的事情，对吧。

技能（Skills）

它到底能干什么呢？Molili 预装了一些技能，青小蛙看了一下，都很常用：

常用功能

• 搜索、发布小红书内容、互动
• 创建、编辑 PDF
• 从指定网站查阅新闻
• 控制真实可见的浏览器（Openclaw 控制的是后台浏览器）
• 读取本地文本文件内容
• 创建、读取、编辑 Word、Excel、PPT
• 总结网页、播客、本地文件
• 获取天气
• RSS 阅读器
• 收发邮件（IMAP/SMTP）

高级功能

• 定时任务
• Skill Creator（创建新的技能）
• 离线文本转语音
• Songsee 可视化音频
• 控制 Sonos 扬声器
• 管理Trello 看板
• 使用 ffmpeg
• OpenClaw 官方 Voice Call 插件（语音通话）
• 运行 Codex CLI. Claude Code. OpenCode 或 Pi编程代理
• 从 RTSP/ONVIF 摄像头捕获帧或片段
• 与 GitHub 交互
• 与 Obsidian 交互
• OpenAI Whisper（离线语音转文本）

Molili 自己的技能商店

Molili 还有一个自己的技能商店：

• https://hub.cocoloop.cn/

目前已经收录了 5000+ 技能。文章结尾还有一个 Molili skills 50+ 技能大合集，可以留意下。

如果是你自己，就直接搜，要给 Molili 装，点上面那个我是智能体，然后直接把内容发给 Molili 就行了

AI Agent 时代，教程这种东西，不需要了

别忘记 OpenClaw 的开放性

Molili 同样支持 OpenClaw 的官方技能商店 ClawHub，直接添加海量的技能。

也支持 MCPorter，可以配置 MCP 服务。

在开放性上，Molili 与 OpenClaw 同源，OpenClaw 能用的，Molili 就能用。

这一点在此前的软件、互联网服务上，国内用户可真是从来没有想过呀。

安全性 & 权限管理

俗话说：能力越大，责任越大。Molili 能干这么多活，安全性怎么样？

Molili 可以操作电脑，包括打开浏览器浏览网页、填写表单、读写文件、修改注册表、重启/关机、清空回收站，甚至可以格式化磁盘。

但不要担心，这些高风险操作，可以在 Molili 的权限管理中禁用，你不用担心哪条命令发送失误，或者大模型出现幻觉，把你的系统弄坏。

默认情况下，高风险操作都被禁止了：

龙虾朝堂

哎呀，这是青小蛙觉得最好笑的地方。

我第一次运行 Molili 的时候，就看到了这个，想都没想直接进去了：

Molili 设计了一个专属的图形界面，有点类似此前流行的龙虾办公室项目（Star-Office-UI），以及更好笑的三省六部制（cft0808/edict）的合体。

当青小蛙到这里后，自然而然成为了皇上！

并且，Molili 自动为各部门设置了职位：

1. 操作浏览器→war(兵部)
2. 读取本地文件→revenue(户部)
3. 写入本地文件→works(工部)
4. 截图→rites(礼部)
5. 搜索→personnel(吏部)
6. 查询天气→justice(刑部)

朝堂里的各位大臣，还有一些小动作，伸懒腰啊、吃瓜子啊，还有一位躺在床上，真的笑死我了。

作为皇上，你可以在上面拟写圣旨，反正有那么多大臣干活

满足大家当皇上的梦想。

自定义大模型

作为一款不需要看教程的 OpenClaw 工具，打开 Molili 就自带了大模型，直接就能用。

但如果你需要，也可以更换大模型：

目前自带了：

• MiniMax M2.5
• GLM-4.7
• Kimi K2.5
• DeepSeek-V3.2
• Qwen3-Max

通过自定义模型，还可以接入更多的模型，甚至本地模型、你自己的模型：

一个例子：让 Windows 安装 Github 开源项目

青小蛙刚刚测试的开源项目 shutdown-api，是一个为 Windows 提供远程关机 API 接口的工具，需要自己安装部署。

我甚至都没有打开项目的 GitHub 页面，就对 Molili 说了句：

你研究下这个项目，看看能不能装上：https://github.com/hyang0/shutdown-api

你看，它连网络有点慢都知道。

然后 Molili 分析了项目，问我要不要装上：

注意哦，这是一个基于 Python + Flask 实现的项目，想要安装至少还需要配置 Python 环境。

但有了 Molili，完全不需要管这些，让它自己弄，是不是 pua 一下，就好了！

不过，Windows 弹出的防火墙、权限通知，还要你自己点一下的：

你什么都不用配置，它全包了。这就是 AI 操作电脑啊，这就是未来呀。

当然了，这个测试项目有点尴尬，因为它是一款关机工具，测试成功就关机了

是的，它…直接给我关机了

获取 Molili

• 官网地址：https://www.molili.com.cn/

下载就能用，免费注册，有免费额度，不够用了可以付费购买更多额度，或者使用自己的大模型即可。

附：Molili skills 50+ 技能大合集

只需要通过 CocoLoop 官方 Skill 商店进行下载：https://hub.cocoloop.cn/

1. 文档与办公

• docx/pdf/xlsx/pptx：Word/PDF/Excel/PPT 的全自动创建、编辑与格式处理。
• markdown-converter：万物皆可转 Markdown（Word、图片、网页等）。
• obsidain：本地库管理，自动化双链重构。
• gongwen-zh：自动按中国党政机关标准格式化公文。

2. 营销与社交

• xiaohongshu-skills：小红书全流程自动运营。
• copywriting：内置 AIDA/PAS 等专业文案模型。
• social-content：社媒矩阵文案生成（朋友圈、微博、推特）。
• Marketing Mode：整合了 23 种专业营销框架的“首席营销官”模式。

3. 设计与多媒体

• ui-ux-pro-max：AI 驱动的网页 UI 设计与代码生成。
• diagram-generator：一句话生成思维导图、流程图。
• Video Frames：精准提取视频关键帧截图。
• Openai Whisper：本地化语音转文字（无需 API ）。

4. 搜索与资讯

• multi-search-engine：聚合国内8个+海外9个搜索引擎。
• news-aggregator：全网新闻热点实时拉取。
• blogwatcher：RSS/博客订阅实时监控，自动生成摘要。

5. 开发者工具

• github：命令行直接管理 Issue、PR 和 Action。
• Data Analyst：SQL 查询与数据可视化报表生成。
• Agent Browse：操控浏览器实现自动化点击、输入与截图。
• mcporter：MCP 服务器的一站式管理中心。

6. 金融投资

• AkShare：深度 A 股行情、财务数据抓取。
• Stock Watcher/Analysis：美股、港股及自选股的行情监测与深度诊断。

7. 系统与进阶

• Proactive Agent：让 AI 从被动听命转为主动建议，增强行为逻辑。
• Elite Longterm Memory：5层级记忆系统，AI 永不健忘。
• skill-creator：让 AI 按照你的需求现场“创造”新技能。
• Skill Vetter：安全审查，安装插件前自动检查恶意代码。

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OpenClaw 经历了爆火以来的第一次长时间暂停更新，长达10天未更新。要知道此前最低都要2日更新一次。今天终于发布了新版本：「本次版本更新内容非常庞大，需要单独列出目录。」

OpenClaw 更新方式

可以通过以下安装命令来更新 OpenClaw（没错，就是安装命令，也是更新命令）

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

重要更新

Clawhub 官方插件市场

OpenClaw 将 ClawHub 的插件市场集成到了主程序之中，未来只需要使用：

openclaw plugins install <package>

就能安装来自来自 ClawHub 的插件了，当 ClawHub 没有 <package> 时，才去 npm 搜索。

浏览器/Chrome MCP：删除了浏览器扩展

使用修复命令，完成迁移：

openclaw doctor --fix

新版本移除了 relay 扩展，变成了 existing-session / user 方式。

existing-session 使用已经存在的浏览器会话，再也不用像以前那样需要点一下 relay 按钮才能使用浏览器了。

user 则是单独的一个浏览器配置 profile。

图片生成（删除了 nano-banana-pro）

图片生成变成核心工具了（image_generate），删除了旧的 nano-banana-pro 文档和示例。

新的插件 SDK 对外接口

针对第三方插件，未来需要使用统一的 SDK 接口：openclaw/plugin-sdk/*

原来的 openclaw/extension-api 不再使用，开发者需要注意

新的消息工具入口

删除了原来的消息发现机制：

listActions
getCapabilities
getToolSchema

强制统一入口：

ChannelMessageActionAdapter.describeMessageTool(...)

官方新  Matrix 插件

Matrix 用户可以使用 openclaw doctor --fix 来完成自动迁移。

继续移除 clawdbot、moltbot 等信息

过滤系统变量

exec 环境不再默认继承宿主的关键环境变量，尤其是构建和运行时相关变量。

OpenClaw 会“过滤一批变量”，不再自动带进去。

Gateway/usage

统计用量时把“已重置或已删除的会话”也算进去，避免使用量被低估。

另外，还有很多的安全相关更新。

值得关注的变化

ClawHub 技能

通过 openclaw skills search|install|update 命令来直接搜索、安装、更新 skill

添加 Claude 插件市场

支持 Claude 插件市场，不再局限一个生态。

/plugins 和 /plugin 命令

新增两个命令，可以在聊天里直接查看和开关插件。

尝鲜版本

使用 openclaw update --tag main 直接从 GitHub main 安装，方便尝鲜或用未发布版本。

从 Codex、Claude、Cursor 导入

现在可以直接导入 Codex / Claude / Cursor 的“整套配置包（bundle）”，里面的功能会自动变成 OpenClaw 的 skills，并自动套用默认设置。

OpenAI 默认 gpt-5.4 模型

随便问问功能

使用 /btw 命令可以临时问一句问题，不影响当前对话上下文。

远程 SSH 操作

Agent 可以连接远程 SSH 机器，并在那台机器上继续执行操作。

多浏览器支持

通过指定浏览器的 userDataDir，让 OpenClaw 连接到 Brave、Edge 等不同 Chromium 浏览器的用户环境。

Web 搜索（Exa / Tavily / Firecrawl）

内置更多搜索能力，查资料更强。

Control UI（界面）

UI 有改进（圆角、usage 页面、聊天体验更好）。

但是青小蛙的界面在升级之后坏了，还没修好

Telegram

自动给聊天命名（更智能整理对话）。

Feishu / 飞书

支持更复杂交互卡片和 reasoning 展示。

MiniMax / Grok / GLM 等模型更新

更多模型支持，选择更多。

更多可以见官网：https://github.com/openclaw/openclaw/releases/tag/v2026.3.22

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2026.3.24 更新：刚刚 Openclaw 2026.3.23 发布了，解决了昨天的离谱问题，控制台可以打开了…

在 OpenClaw 昨天发布的 2026.3.22 版本中，开发者（也可能是AI）忘记把控制台打包进去，导致一群人升级后没有控制台了。实在是太草台了。 ​​​

另外不要怪任何开发者，这个开源社区可能是目前地球上最激进的社区，你完全不知道这些讨论的、发布的、提交问题的家伙，到底是人，还是 AI…

OpenClaw 经历了爆火以来的第一次长时间暂停更新，长达10天未更新。要知道此前最低都要2日更新一次。今天终于发布了新版本：「本次版本更新内容非常庞大，需要单独列出目录。」

OpenClaw 更新方式

可以通过以下安装命令来更新 OpenClaw（没错，就是安装命令，也是更新命令）

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

重要更新

Clawhub 官方插件市场

OpenClaw 将 ClawHub 的插件市场集成到了主程序之中，未来只需要使用：

openclaw plugins install <package>

就能安装来自来自 ClawHub 的插件了，当 ClawHub 没有 <package> 时，才去 npm 搜索。

浏览器/Chrome MCP：删除了浏览器扩展

使用修复命令，完成迁移：

openclaw doctor --fix

新版本移除了 relay 扩展，变成了 existing-session / user 方式。

existing-session 使用已经存在的浏览器会话，再也不用像以前那样需要点一下 relay 按钮才能使用浏览器了。

user 则是单独的一个浏览器配置 profile。

图片生成（删除了 nano-banana-pro）

图片生成变成核心工具了（image_generate），删除了旧的 nano-banana-pro 文档和示例。

新的插件 SDK 对外接口

针对第三方插件，未来需要使用统一的 SDK 接口：openclaw/plugin-sdk/*

原来的 openclaw/extension-api 不再使用，开发者需要注意

新的消息工具入口

删除了原来的消息发现机制：

listActions
getCapabilities
getToolSchema

强制统一入口：

ChannelMessageActionAdapter.describeMessageTool(...)

官方新  Matrix 插件

Matrix 用户可以使用 openclaw doctor --fix 来完成自动迁移。

继续移除 clawdbot、moltbot 等信息

过滤系统变量

exec 环境不再默认继承宿主的关键环境变量，尤其是构建和运行时相关变量。

OpenClaw 会“过滤一批变量”，不再自动带进去。

Gateway/usage

统计用量时把“已重置或已删除的会话”也算进去，避免使用量被低估。

另外，还有很多的安全相关更新。

值得关注的变化

ClawHub 技能

通过 openclaw skills search|install|update 命令来直接搜索、安装、更新 skill

添加 Claude 插件市场

支持 Claude 插件市场，不再局限一个生态。

/plugins 和 /plugin 命令

新增两个命令，可以在聊天里直接查看和开关插件。

尝鲜版本

使用 openclaw update --tag main 直接从 GitHub main 安装，方便尝鲜或用未发布版本。

从 Codex、Claude、Cursor 导入

现在可以直接导入 Codex / Claude / Cursor 的“整套配置包（bundle）”，里面的功能会自动变成 OpenClaw 的 skills，并自动套用默认设置。

OpenAI 默认 gpt-5.4 模型

随便问问功能

使用 /btw 命令可以临时问一句问题，不影响当前对话上下文。

远程 SSH 操作

Agent 可以连接远程 SSH 机器，并在那台机器上继续执行操作。

多浏览器支持

通过指定浏览器的 userDataDir，让 OpenClaw 连接到 Brave、Edge 等不同 Chromium 浏览器的用户环境。

Web 搜索（Exa / Tavily / Firecrawl）

内置更多搜索能力，查资料更强。

Control UI（界面）

UI 有改进（圆角、usage 页面、聊天体验更好）。

但是青小蛙的界面在升级之后坏了，还没修好

Telegram

自动给聊天命名（更智能整理对话）。

Feishu / 飞书

支持更复杂交互卡片和 reasoning 展示。

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在折腾 NAS 的过程中，我一直在寻找一套能够真正实现“自动化+效率提升”的工具，直到接触到 OpenClaw，才发现很多原本需要手动完成的操作，其实都可以被彻底解放。但问题是：网上几乎没有一套完整、可落地的 NAS 部署教程，要么步骤缺失，要么关键配置一笔带过，新手很容易卡在中途。

这篇文章，我会从 0 到 1 手把手带你完成 OpenClaw 在 NAS 上的完整部署，包括环境准备、Docker 配置、网络访问、以及 Telegram 对接等关键步骤。同时，我也会把自己在实际部署过程中踩过的坑全部整理出来，比如镜像拉取失败、权限问题、端口无法访问、机器人无响应等常见问题，并给出可直接复现的解决方案。

如果你符合以下情况，这篇文章会对你非常有帮助：

• 第一次在 NAS 上部署 OpenClaw，不知道从哪里开始
• 已经部署成功，但部分功能（如 Telegram）无法正常使用
• 经常遇到各种报错，但不知道问题出在哪里
• 希望搭建一套可以长期稳定运行的自动化系统

相比零散教程，这篇内容更偏向“实战复盘”，不仅告诉你怎么做，更重要的是让你知道为什么会出问题，以及如何避免。

接下来，我们正式开始，从最基础的环境准备讲起。

部署步骤：

1、在Nas里安装Docker管理器

套件中心→Container Manager

2、下载安装OpenClaw 安装包

在镜像仓库里面搜索关键词：openclaw，然后下载镜像，推荐选择 1panel openclaw

注意：如果你在中国大陆，建议通过国内加速镜像进行下载，否则下载速度会很慢！设置步骤：左侧的镜像仓库 – 设置 – 新增: 镜像仓库名称：随便自定义 ， 加速的镜像仓库URL填：https://docker.1ms.run

3、安装并运行OpenClaw 容器

在映像里选择刚才下载好的1panel/openclaw 镜像，鼠标右键点击运行

配置容器

这一步要做18789的端口映射，及容器空间设置，如下图所示：

网络由bridge改成host，否则后续无法在其它或外网访问Nas里的Openclaw

使用高权限执行容器，并在执行命令后面填写下方的代码：

openclaw gateway --allow-unconfigured

接着点击完成来创建Openclaw 的容器

4、在Nas里开启SSH远程访问权限

在控制面板找到：终端机和SNMP

进入以后，勾选里面的启用 SSH 功能，这样我们才能通过SSH客户端连接到Nas里面

5、下载安装SSH远程终端连接器

你可以下载这款完全免费的 WindTerm ，来进行连接使用

【点击下载】或【备用打包下载】

连接地址：nas群晖的 ip地址 ，比如我是：192.168.1.113

端口：22

用户名：nas 登入账号

密码：nas 登入密码

登入进去以后，通过命令sudo -i 来提升到管理员权限，输入命令：docker ps 来查看当前所安装的Openclaw容器

6、进入Openclaw 容器进行配置

输入命令：

sudo docker exec -it openclaw bash

来进入到openclaw的容器，注意：如果你之前自定义的容器名称不是openclaw，那么上方的命令你需要将openclaw改成你自定义的容器名称

进入容器以后再执行命令：

openclaw onboard

来进行后续的配置即可，具体看零度的视频教程演示！

如果你选择对接Telegram的机器人，那么需要打开 @BotFather 进行创建机器人并配对

7、在其它电脑/外网上访问 Openclaw 

在openclaw 容器里执行命令：

openclaw config

将Gateway 模型由 bind mode改为LAN模式，如下：

修改以后，Openclaw的面板地址就会由原来的127.0.0.1 变成我们的nas的访问地址,比如我是：192.168.1.113，这一步非常关键！，它决定了你在nas里部署的Openclaw能不能在其它电脑或外网上访问控制面板。

当然第一次访问的时候它会显示这个错误信息：

origin not allowed (open the ControlUIfrom the gateway host or allow it in gateway.controlUi.allowedOrigins) openclaw

这主要是跨域导致的问权限题，现在我们可以在容器里，一键执行下方的命令来解决这个错误：

docker exec openclaw node openclaw.mjs config set gateway.controlUi.allowedOrigins '["http://192.168.1.113:18789","http://localhost:18789"]'

注意：要将上方命令里的 ip 替换成你自己的 nas 的 ip 地址

执行命令以后稍等一会，它会自动重启容器，但是重启以后访问它会出现这个错误，就是要求我们通过HTTPS协议进行访问后台，错误信息如下：

control ui requires device identity (use HTTPS or localhost secure context)

这个错误不用慌，我们可以通过下方的命令来解除这个限制：

docker exec openclaw node openclaw.mjs config set gateway.controlUi.dangerouslyDisableDeviceAuth true

执行重启容器以后，稍等一会就可以正常访问Openclaw的后台了

你有没有想过，把 OpenClaw 直接装进一个U盘里？插到任何一台电脑上，立刻就能使用——无需安装、不写入系统、不留下任何痕迹，用完直接拔走。更重要的是：它不仅方便，还更安全，即插即用！

同时意味着：

1、你可以把整个 AI 环境随身携带
2、在公司、网吧、朋友电脑上都能直接运行
3、完全不污染本地系统

听起来有点离谱，但这套方案不仅可行，而且已经有成熟实现。

支持多系统

• Windows
• macOS
• Linux

 一个U盘通用

接下来我们给大家介绍两种不同的安装方案，供大家选择！

详细安装教程：

方案1（简单）

U-Claw（开源项目）

• 一键安装
• 适合新手小白

快速开始：制作便携版 U 盘

U盘大小4G左右

Mac/Linux ：

# 1. 克隆代码
git clone https://github.com/dongsheng123132/u-claw.git

# 2. 补齐大依赖（Node.js + OpenClaw，国内镜像，约 1 分钟）
cd u-claw/portable && bash setup.sh

# 3. 拷贝到 U 盘
cp -R portable/ /Volumes/你的U盘/U-Claw/   # Mac
# 或 Windows 资源管理器直接拖过去

Windows 用户：

直接下载安装包：【点击下载】或 【备用下载】

下载解压，最后将其拷贝到 U 盘的根目录下即可！

完成！ 插上 U 盘，双击启动脚本就能用。

U-Claw/                          ← 整个拷到 U 盘
├── Mac-Start.command             Mac 免安装运行
├── Mac-Menu.command              Mac 功能菜单
├── Mac-Install.command           安装到 Mac
├── Windows-Start.bat             Windows 免安装运行
├── Windows-Menu.bat              Windows 功能菜单
├── Windows-Install.bat           安装到 Windows
├── Config.html                   首次配置页面
├── setup.sh                      补齐依赖（开发者用）
├── app/                          ← 大依赖（setup.sh 下载，不进 git）
│   ├── core/                        OpenClaw + QQ 插件
│   └── runtime/
│       ├── node-mac-arm64/          Mac Apple Silicon
│       ├── node-mac-x64/           Mac Intel
│       └── node-win-x64/           Windows 64-bit
└── data/                         ← 用户数据（不进 git）
    ├── .openclaw/                   配置文件
    ├── memory/                      AI 记忆
    └── backups/                     备份

平台	状态	说明
QQ	已预装	输入 AppID + Secret 即可
飞书	内置	企业首选
Telegram	内置	海外推荐
WhatsApp	内置	Baileys 协议
Discord	内置	—
微信	社区插件	iPad 协议

当然如果你对安全和可控性要求更高，可以选择第2种方案：

• 搭配 Ubuntu Live 系统
• 部署 OpenClaw

这种方式：更自由、更安全、但门槛更高

方案2（进阶）

Ubuntu + OpenClaw （持久化数据）

• 更安全
• 更可控
• U盘建议64G，3.0接口

部署步骤如下：

1、下载Ubuntu系统：【点击下载】或 【打包下载】 ，制作一个Ubuntu Live U盘系统，建议选择 Ubuntu 24.04.4 LTS 

2、下载U盘系统制作工具，建议Rufus 最新版本，支持持久化数据

【点击下载】

持久分区大小，根据自己的U盘大小来自定义，我的U盘是64G的，所以我就拉到最大化，持久数据7GB

写入U盘以后，重启电脑，重启以后立马敲击键盘上的Delete 或者 F11 \F12\ESC 键进入到BIOS界面，将系统的第一启动方式设置为U盘启动，最后F10保存启动即可！就可以进入到 Ubuntu Live  系统

进入以后，在终端下以管理员身份，运行 OpenClaw 的一键安装命令：

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

即可大功告成！

方案3（进阶）

在U盘上 安装 Windows GO 系统，默认持久化数据，适合 Windows 用户,相当于把Windows 10 系统安装进U盘，然后在里面安装OpenClaw，同样可以实现即插即用！

安装步骤：

1、下载 Windows 10 系统的iOS镜像 【点击下载】或 【打包下载】

2、Rufus 载入系统镜像，安装模式选择Windows GO

3、进入Windows GO U盘系统以后，执行安装命令：

powershell -c "irm https://openclaw.ai/install.ps1 | iex"

就可以搞定！

如果你最近关注过 AI 圈，那你一定听说过“小龙虾 OpenClaw”。它不仅可以作为一个强大的智能助手，还能实现远程控制、自动化任务，甚至接管你的手机做各种操作。更关键的是，现在它已经可以直接安装在手机上本地运行，不依赖云端，真正做到低延迟、省电、随时随地可用。

这篇文章就带你完整梳理，从下载安装到实际使用，一步步把 OpenClaw 安装进你的安卓手机。

首先来说一个核心亮点：OpenClaw 是可以在手机本地运行的。这意味着它不需要远程服务器支持，也不会因为网络延迟影响体验。你可以把它理解为一个随身携带的 AI 助手，随时唤醒、随时响应。

而且它的硬件要求非常低，一台老旧安卓手机就可以运行。内存大约只需要 500MB，现在大多数手机都远远超过这个配置，所以几乎没有门槛。

OpenClaw 手机版下载：

【点击前往】 或 【备用下载】

首轮

1. 安装APK
2. 按照安装向导操作（下载约 500MB 的 Ubuntu 根文件系统）
3. 从控制面板启动网关
4. 请访问以下网址访问网络控制面板：http://127.0.0.1:18789

要求

• Android 10+（API 29）
• 初始设置需要约 500MB 的可用存储空间
• 首次设置需要连接互联网

它的实现原理其实也很有意思。OpenClaw 并不是直接跑在安卓系统上，而是通过 Proot 在手机里虚拟出一个 Ubuntu 系统，然后在这个环境中安装 NodeJS 和 OpenClaw 主程序，同时提供一个图形化界面进行管理。最重要的一点是：整个过程不需要 Root 权限，这让它的可用性大大提升。

在安装方式上，它提供了两种方案：一种是通过专门的应用进行安装，另一种是通过命令行安装。对于大多数用户来说，直接使用 APK 安装是最简单的方式。

安装流程其实并不复杂。首先下载对应版本的安装包，推荐选择官方推荐版本，它适配绝大多数安卓设备。如果你的手机比较旧，可以选择兼容 32 位 ARM 的版本；如果是在模拟器环境，则可以选择 x86 版本。

下载完成后，把 APK 传到手机上进行安装。你可以使用局域网传输工具，比如 LANDrop，在电脑和手机之间快速传文件。只要两台设备在同一网络下，就可以互相识别并直接传输，非常方便。

LANDrop 神器下载：

1、电脑版: 【点击下载】或 【打包下载】

2、手机版:【点击下载】或 【下载APK安装包】

安装完成后，第一次打开应用，会自动进入初始化流程。整个过程分为几个阶段：下载 Ubuntu 虚拟环境、解压系统、安装 NodeJS、部署 OpenClaw，最后进行配置。这一步需要一定时间，尤其是虚拟环境大约有 500MB，需要耐心等待。

配置阶段是整个流程中最关键的一步。你需要选择 AI 服务提供商，比如 OpenAI、Claude、DeepSeek、Gemini 等。如果你在海外环境，推荐使用 OpenAI 或 Claude；如果在国内，可以选择 DeepSeek 或 Minimax。

登录方式可以选择 API Key 或网页授权。如果你是免费用户，建议使用网页授权方式，操作更简单。授权完成后，还需要选择具体模型，比如 GPT-4 或 GPT-3.5。

接下来是一个非常有意思的功能：对接第三方聊天工具。OpenClaw 支持 Telegram、Discord、飞书等平台。以 Telegram 为例，你需要通过 BotFather 创建一个机器人，然后获取 Token 填入配置中。完成后，通过一条配对命令，就可以把 OpenClaw 和 Telegram 连接起来。

当你看到系统返回“approved”，就说明已经对接成功。这时你可以直接在 Telegram 里和你的 AI 助手聊天，它会像一个真正的助手一样回应你、帮你处理任务。

除了聊天能力之外，OpenClaw 的真正强大之处在于“自动化”和“控制能力”。你可以让它帮你写文章、整理资料、编写代码，甚至执行定时任务。它就像一个 24 小时在线的数字员工。

更进一步，它还可以实现远程控制手机。例如远程拍照、录制视频、做监控等。这一点对于安防、远程观察等场景非常实用。当然，要使用这些功能，需要开启开发者模式和无线调试，并授予摄像头、录制等权限。

当一切配置完成后，你可以通过浏览器打开 OpenClaw 提供的本地地址，进入控制面板。在这里可以管理模型、技能（Skills）、任务以及各种功能扩展。

整体来看，把 OpenClaw 装进手机，相当于给自己打造了一个随身 AI 中枢。它不依赖云服务器，不受设备限制，可以随时随地运行。无论是日常使用还是技术探索，都有很大的发挥空间。

如果你愿意折腾一点，这套方案不仅仅是“好玩”，甚至可以成为你个人效率系统的一部分

ClawHub 闹剧终于画上了句号。

OpenClaw 在 X 上正式宣布：ClawHub 现在有了官方的中国镜像网站：

• http://mirror-cn.clawhub.com

由@BytePlusGlobal / VolcanoEngine 赞助基础设施。而 @BytePlusGlobal 是字节跳动旗下的企业级技术/云服务平台（偏 ToB 出海业务）。

这一局，腾讯 Out。

如何在 OpenClaw 中使用？

现在，只需要告诉你的 OpenClaw：使用 https://mirror-cn.clawhub.com 在 ClawHub 上查找技能就行了。

或者，让你的虾记住：请记住，今后在使用 ClawHub 查找 Skill 时，优先使用镜像网站 https://mirror-cn.clawhub.com。

ClawHub 闹剧

前阵子，OpenClaw 的开发者 Peter steinberger 指责腾讯抄袭了 ClawHub，转天，Peter 感谢了腾讯对 ClawHub 的赞助。

现在，OpenClaw 正式发布了官方 ClawHub 镜像。

这与第三方镜像完全不同：官方镜像由开发者运作，第三方镜像会出现很多问题，比如此前的腾讯镜像中，每一个 Skill 都出现了额外的提示词。

同时，OpenClaw 发布了 2026.4.1 版本

OpenClaw 也发布了 2026.4.1 版本，回到了日更状态。

这个版本继续修修补补，不够也改变不了 5000+ 的待修补问题。前阵子青小蛙提交了一个 issue，有开发者解决了这个问题。

但是！这个解决方案最终被关闭而不是合并，理由是这位开发者还有 10 个活跃的提交未被合并。而拒绝这个提交的用户，显然是一位 AI 用户

所以…野生 AI 项目很离谱。

新增了很多审批，就连定时任务在运行的时候，都要审批一下…愁死我了。

但是，审批按钮变好看了：

升级方式：

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

就好了。

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今天我们主要来说一下，如何利用最新版的 OpenClaw 小龙虾，免费接入 ChatGPT 最新、最强的 AI 图片模型 ChatGPT Images 2.0。

这套方案最大的优势就是：无需 API Key、无需消耗 API Token、支持 AI 生图、支持看图分析

甚至还能用来做一些趣味玩法，比如看图看手相、图片理解、图片创作等

如果你之前用过 AI 图片生成工具，应该知道很多平台都需要 API Key，或者需要绑定余额、消耗 Token。而这次我们要演示的方式，整体门槛更低，非常适合普通用户、AI 爱好者，以及想做教程演示的朋友。

下面我们就一步一步来看具体的安装和使用流程。

一、准备工作

在正式开始之前，我们需要先准备好基础环境。

建议大家先安装两个必备工具：

1、Git【点击下载】

2、Python【点击下载】

这两个工具是运行 OpenClaw 的基础环境，后面安装和调用都可能会用到。

Git 直接下载默认安装即可，Python 也同样可以使用默认安装方式。不过这里要特别注意一点：

安装 Python 的时候，一定要勾选 Add Python to PATH 这个选项。

这个选项非常重要，如果没有勾选，后面在命令行里运行 Python 或相关工具时，就可能出现命令无法识别的问题。

如果你已经安装过 Python，但不确定有没有勾选 PATH，可以重新运行安装包进行修改，或者在命令行输入：

python --version

环境准备好以后，大家可以直接复制里面的安装命令，这样可以避免手动输入出错。

三、安装 OpenClaw 小龙虾

以 Windows 为例，我们打开 PowerShell。

建议直接使用普通 PowerShell 即可，如果遇到权限问题，也可以右键选择“以管理员身份运行”。

然后粘贴刚才复制的安装命令：

powershell -c "irm https://openclaw.ai/install.ps1 | iex"

回车后，系统会自动下载并安装 OpenClaw。

安装过程中，如果提示确认，按照默认选项继续即可。

等待安装完成后，可以输入下面的命令检查是否安装成功：

openclaw --version

如果能够正常显示 OpenClaw 的版本号，就说明安装成功了。

四、启动 OpenClaw

安装完成以后，我们就可以启动 OpenClaw。

在命令行里输入：

openclaw tui

运行后，会进入 OpenClaw 的本地交互界面。

第一次启动时，可能会提示你选择启动方式。一般选择推荐的方式即可，比如：

Hatch in Terminal

进入界面后，如果看到 OpenClaw 的欢迎信息，就说明本地环境已经正常启动。

五、接入 ChatGPT Images 2.0

这次我们重点演示的是通过 OpenClaw 接入 ChatGPT Images 2.0。如果你之前已经安装过OpenClaw，那么你可以通过下方的命令进行对接：

openclaw onboard --auth-choice openai-codex

这个模型可以用来生成高质量图片，也可以结合图片理解能力，对上传的图片进行分析。

它适合做很多场景，比如：

AI 海报生成
电商主图设计
视频封面设计
人物写真风格化
图片内容分析
看图解读
趣味看手相
创意插画生成

最关键的是，这种方式不需要手动填写 API Key，也不需要额外消耗 API Token，对于普通用户来说非常方便。

六、测试 AI 图片生成

接入完成以后，我们可以先测试一个简单的图片生成任务。

例如输入：

一幅等距视角的迷宫图，展现了一个极其复杂、埃舍尔风格的迷宫，漂浮在宁静的暮色天空中。迷宫由光滑的白色大理石和金色装饰构成。微缩发光的人物在倒置的楼梯上行走。极简主义与超现实主义的建筑风格，柔和的环境光遮蔽，营造出一种舒缓的美感。

最近 AI 圈，真的越来越离谱了。如果你一直关注本地大模型，应该已经发现：现在的开源模型，不仅越来越聪明，甚至已经开始挑战很多闭源商业 AI。而今天要介绍的这个模型，更是直接把“本地 AI”推向了另一个阶段。

它就是：Qwen3.6-35B-A3B Uncensored HauhauCS Aggressive

一个目前热度极高的“越狱版”开源模型。而且重点是：它不仅无审查、无限制，还非常聪明。甚至可以说：这可能是目前最强的越狱版开源模型之一。

什么是“越狱版”模型？

简单来说：

官方模型通常会加入大量安全限制。

比如：

• 敏感内容拒答
• 某些问题无法回答
• 强制政治正确
• 输出被过滤
• 系统提示词限制

所以很多时候：

你明明只是正常提问。

结果模型却：

“抱歉，我无法帮助你。”

而这类 Uncensored（无审查）版本：

则会尽可能移除这些限制。

尤其这个：

Aggressive 版本

可以说是：

目前最激进的版本之一。

官方模型 VS 越狱版模型

实测效果非常夸张。同样的问题：

官方模型：

• 疯狂拒答
• 强制安全策略
• 输出保守

而越狱版：

不仅会回答。

甚至：

• 什么都敢说
• 什么都肯干
• 几乎没有限制

而且最关键的是：

它并不是那种：

“只会越狱，但智商很低”的模型。

恰恰相反。

这个模型：

真的非常聪明。

部署教程：

1、模型下载

【huggingface 下载】、【网盘打包下载】、或 【备用下载】

模型来源：O站社区

里面有多种不同大小的量化版，你可以根据自己的显存大小，来选择对应的版本，最小的11G模型可以在6G/8G显存上跑起来，但是建议最低使用8G显存

2、下载 llama.cpp

下载方式：【Github下载】、【网盘下载】或 【整合包下载】

这款免费开源项目支持 N卡、A卡、I卡 还有纯CPU运行，同时也可以在Mac、Linux系统上运行！也就意味着，你几乎可以在任何电脑上进行运行。速度还非常快，远比ollama、LM Studio 快的多也稳定的多！！

3、一键启动脚本（支持多版本切换）

将下面的的脚本另存为BAT批处理，保存的时候选择utf-8格式，嫌麻烦直接【点击下载】打包版

@echo off
chcp 65001 >nul
title Qwen3.6-35B-A3B 越狱版

cd /d "%~dp0"

:menu
cls
echo ==========================================
echo      Qwen3.6-35B-A3B 越狱版+多模态模型
echo               零度优化版
echo ==========================================
echo.
echo 1. Q4_K_P（4090 推荐）
echo 2. Q4_K_M（稳定版）
echo 3. IQ4_NL（高压缩高质量）
echo 4. IQ2_M（6G/8G 显卡）
echo.
echo ==========================================

set /p choice=请输入数字：

if "%choice%"=="1" (
    llama-server.exe ^
    -m "models\Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q4_K_P.gguf" ^
    --mmproj "models\mmproj-Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-f16.gguf" ^
    -ngl 999 ^
    -c 131072 ^
    -n 8192 ^
    --host 127.0.0.1 ^
    --port 8080
)

if "%choice%"=="2" (
    llama-server.exe ^
    -m "models\Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q4_K_M.gguf" ^
    --mmproj "models\mmproj-Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-f16.gguf" ^
    -ngl 999 ^
    -c 131072 ^
    -n 8192 ^
    --host 127.0.0.1 ^
    --port 8080
)

if "%choice%"=="3" (
    llama-server.exe ^
    -m "models\Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-IQ4_NL.gguf" ^
    --mmproj "models\mmproj-Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-f16.gguf" ^
    -ngl 999 ^
    -c 131072 ^
    -n 8192 ^
    --host 127.0.0.1 ^
    --port 8080
)

if "%choice%"=="4" (
    llama-server.exe ^
    -m "models\Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-IQ2_M.gguf" ^
    --mmproj "models\mmproj-Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-f16.gguf" ^
    -ngl 999 ^
    -c 8192 ^
    -n 4096 ^
    --host 127.0.0.1 ^
    --port 8080
)

pause

打开后在上面选择对应的模型，输入对应的数字确认即可启动！

注意：如果启动后出现乱码，则：进入系统设置中心，在顶部搜索关键词：系统区域设置，打开选择用于非Unicode程序的语言，然后勾选 Beta版：使用 Unicode UTF-8 提供全球语言支持；重启电脑再打开就不会乱码！ 如下图所示：

当然需要真正实现tokens自由，本地不受限制，完全免费使用AI Agent，那么将其对接到Hermes或者OpenClaw 小龙虾上去，才能真正体现出它的价值所在。

AI Agent 对接步骤：

1、在选择模型提供商的时候，选择自定义

2、API base 地址填写：

http://127.0.0.1:8080/v1

API key 密钥随便填写一个数字或留空都可以

3、其它设置可以根据自己的喜好进行自定义

Qwen3.6-35B-A3B 为什么这么强？

很多人看到：

35B

第一反应是：

“这得服务器才能跑吧？”

但实际上：

Qwen3.6-35B-A3B 用的是：

MoE（专家混合架构）

简单理解：

虽然模型总参数是 35B。

但每次实际运行时：

只会激活大约 3B 参数。

这意味着：

它既拥有超大模型的能力。

又拥有小模型的速度。

6G 显存都能跑？

是的。

这也是它最夸张的地方之一。

通过 GGUF 量化后：

甚至：

• 6G 显存
• 8G 显存
• 普通游戏显卡

都能运行。

并且支持：

• NVIDIA 显卡
• AMD 显卡
• Intel Arc 显卡

真正实现：

本地 AI 自由

在 Artificial Analysis 排行榜中表现极强

目前在全球权威 AI 榜单：

Artificial Analysis

Qwen3.6-35B-A3B 在 40B 以内开源模型中：

几乎属于第一梯队。

尤其：

• 中文理解
• 代码能力
• 多模态视觉
• 推理能力
• 长上下文能力

表现都非常夸张。

尤其中文能力。

可以说：

这是目前中文体验最强的一批开源模型。

多模态支持也非常离谱

这次不仅支持文本。

还支持：

多模态视觉识图

也就是说：

它可以直接：

• 看图片
• 分析截图
• OCR 识别
• 理解画面内容
• 分析复杂 UI
• 阅读代码截图

配合 llama.cpp 最新版后：

甚至已经可以当：

本地版 ChatGPT Vision

来使用。

本地部署非常简单

这次部署方案：

我使用的是：

llama.cpp 最新版

优点非常明显：

• 免费
• 开源
• 支持 Windows
• 支持 CUDA
• 支持 Vulkan
• 支持 AMD
• 支持 Intel

而且：

现在 llama.cpp 已经越来越成熟。

不仅支持：

• OpenAI API
• 多模态
• 超长上下文
• Agent 调用

甚至还能直接：

本地替代 OpenAI API

Hermes Agent 实测效果惊艳

这次我还把它：

接入了 Hermes Agent。

效果可以说：

非常炸裂。

因为现在：

你不仅仅是在“聊天”。

而是：

真正拥有了一个：

本地 AI Agent

它可以：

• 自动写代码
• 自动分析图片
• 自动执行任务
• 自动工具调用
• 自动联网
• 长上下文记忆

而且：

完全本地运行。

不用联网。

不用 API Key。

没有 Token 消耗。

真正实现：

• Token 自由
• Agent 自由
• 本地 AI 自由

推荐量化版本

不同显卡。

推荐不同量化。

RTX 4090 / 24G 显存

推荐：

• Q4_K_P
• Q4_K_M

体验最好。

8G 显存用户

推荐：

• IQ2_M
• IQ3_M

也能正常运行。

推荐 llama.cpp 参数

推荐启动参数：

llama-server.exe ^
-m "模型路径.gguf" ^
--mmproj "mmproj.gguf" ^
-ngl 999 ^
-c 131072 ^
-n 8192 ^
--host 127.0.0.1 ^
--port 8080 ^
--jinja

其中：

--mmproj

是多模态必须参数。

否则：

上传图片按钮会变灰。

--jinja

则是新版 Qwen 模型非常重要的参数。

不加的话：

可能出现：

• 回复异常
• 格式错乱
• 无限重复
• 中文异常

现在的本地 AI，已经完全变了

很多人对本地模型的印象：

还停留在：

• 很笨
• 很慢
• 只能聊天
• 无法实用

但现在。

真的不一样了。

尤其：

Qwen3.6-35B-A3B 这种模型出现后。

本地 AI 已经开始：

真正接近商业闭源模型。

而且：

完全属于你自己。

最后

如果你一直想体验：

• 无审查 AI
• 本地 AI
• 多模态 AI
• 本地 Agent
• 超长上下文
• 本地 OpenAI API

那么：

这个模型。真的非常值得尝试。因为现在这种资源：谁也不知道还能存在多久。建议尽快收藏、下载、备份！