OpenClaw联网工具完全指南:让AI获取实时信息的能力最大化

OpenClaw联网工具完全指南:让AI获取实时信息的能力最大化

手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定!
最近很多人都在玩OpenClaw(就是那个挺火的AI助理,大家都叫它“龙虾”),部署完后就兴冲冲地给它派活。
比如有位朋友让小助理查查AI硬件的最新进展,结果折腾半天,AI最后回了一句:办不到。甚至查一些国内的信息也经常碰壁。

Image


我也吃过这种亏,这几天花时间钻研了一下,总算把这事搞明白了。今天就来跟大家唠唠,OpenClaw的联网搜索能力到底是怎么一回事?
手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定!

一、自带的工具(其实挺鸡肋)

OpenClaw出厂自带了三个联网工具:web_search、web_fetch和browser。
web_search这玩意儿本质是个搜索接口
,但它非得要Brave的API KEY才能动。这KEY特别难搞,所以大部分人的小助理搜不到东西,主要是因为有枪没子弹。
web_fetch是用来读网页的。你直接甩给它一个链接,它能把里面的内容抓出来。这个功能倒还算靠谱,能正常干活。
手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定!

Image


至于那个browser工具,虽然号称能像真人一样操作浏览器,登录、点按钮什么的,但实际用起来挺拉胯,连读个网页都经常翻车。
手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定!

Image


如果真要玩浏览器自动化,我更推荐agent-browser这个技能。如果是腾讯云部署版基本都自带了,没有的话可以去clawhub装一个。这玩意儿才是真的强,能让AI真正上手浏览器,不管是填表、截图还是抠数据,样样精通。
手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定!

Image

二、更好用的搜索插件(Skill或MCP)

给大家推荐几个亲测好用的搜索方案,大家按需认领:

Tavily Search是专门给AI定制的搜索服务。它不像普通搜索引擎给你一堆乱七八糟的链接,而是直接把网页内容精简、整理好后再喂给AI,非常干净。
它分通用搜索和新闻模式,还能做深度调研。如果你想让AI自动化工作流跑得更顺溜,选这个准没错。
手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定!

Image

2. Multi Search Engine

Multi Search Engine简直是个大杂烩,一口气集成了17个搜索引擎。国内的百度、微信、头条,国外的Google、Brave全都有。
它支持各种高级玩法,比如限定文件类型或者特定时间段。像DuckDuckGo这种不跟踪隐私的引擎也在里面。最关键的一点是:不用申请API Key,拿来就能用,特别适合需要多方比对信息的时候。

Image

3. ddgr

ddgr是一个在终端里跑的DuckDuckGo搜索工具。你不用打开浏览器,也不需要API,就能实现纯净搜索,而且隐私保护做得很好。
想装的话一行命令搞定:
手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定!

brew install ddgr 

虽然它不算严格意义上的Skill,但真的挺好用,真心推荐。

秘塔在咱们国内AI搜索圈里算是天花板级别了,虽然现在还没现成的Skill,但它支持API调用。

Image


接通之后,查国内的信息那叫一个丝滑。不过秘塔API是要收费的,好在价格非常良心,花不了几个钱。
手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定!

Image

5. 智谱web-search和web-reader

智谱官方出的MCP工具也很好用。我之前在Claude Code里就一直拿它当主力联网工具。

Image


不过在OpenClaw里装MCP挺折腾的,因为它走的是mcporter机制。如果你直接让OpenClaw装,它可能会把自己配置文件改坏。
手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定!
我特意弄了个mcp-installer技能来解决这个问题。你先装好这个Skill,然后丢给它这段提示词就行:

使用 mcp-installer 这个skill 安装一下这个mcp:--- { "mcpServers": { "zhipu-web-search-sse": { "url": "https://open.bigmodel.cn/api/mcp-broker/proxy/web-search/mcp?Authorization=Your Zhipu API Key" } } } --- 我的api key是:XXXXXXXXXXXXXXXX 

记得去智谱官网弄个API Key填进去。虽然也是收费项目,但用起来确实很稳。

Image

6. deep-research-pro

这个Deep Research Pro厉害了,它是专门为做深度研究设计的。它能自动查好几十个信源,自己分析、核对,最后给你整出一份带引用文献的专业报告。最牛的是,它是完全免费的,不需要任何API Key
手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定!

Image


它的原则很硬核:没来源的话不说,多方验证后再写,而且只用最近一年的新资料。如果你想让AI帮你写行业调研或者技术分析,用这个就对了。
因为它底层用的是DuckDuckGo,所以得先装下那个ddgr:

brew install ddgr 

装完之后直接让OpenClaw把这个Skill收了就行,体验极佳。

Image

三、搜索工具的“指挥部”

工具装多了,AI该翻谁的牌子?这时候你就得去Memory.md里设个优先级了。
这个文件就在/root/.openclaw/workspace/MEMORY.md。它相当于AI的长效记忆,每次对话前AI都会先瞄一眼。你在这里写清楚什么任务用哪个工具,AI就能按部就班地帮你干活了。
手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定!

Read more

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B:开源推理效率新引擎

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B:开源推理效率新引擎 【免费下载链接】DeepSeek-R1-Distill-Llama-70BDeepSeek-R1-Distill-Llama-70B:采用大规模强化学习与先验指令微调结合,实现强大的推理能力,适用于数学、代码与逻辑推理任务。源自DeepSeek-R1,经Llama-70B模型蒸馏,性能卓越,推理效率高。开源社区共享,支持研究创新。【此简介由AI生成】 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B作为基于Llama-3.3-70B-Instruct蒸馏的高性能模型,通过创新的强化学习与知识蒸馏技术,在保持推理能力接近顶级大模型的同时,显著提升了开源模型的部署效率,为企业级应用与研究社区提供了新选择。 行业现状:大模型推理能力与效率的双重挑战 当前大语言模型领域正面临"性能-效率"的双重考验。一方面,以OpenAI o1系列为

颠覆AI绘画范式:OpenAI一致性模型实现毫秒级图像生成,扩散模型面临淘汰

在人工智能图像生成领域,扩散模型长期占据着核心地位。从Stable Diffusion的开源浪潮到Midjourney的惊艳效果,再到DALL-E系列的持续进化,这些基于扩散原理的技术不仅重塑了创意生产方式,更催生了价值百亿的产业生态。然而,OpenAI最新发布的"一致性模型"(Consistency Models)正以革命性的技术突破,宣告着一个全新时代的开启。这项由OpenAI首席科学家Ilya Sutskever与清华校友宋飏领衔研发的技术,通过创新的数学架构实现了无需迭代的一步式图像生成,在保持顶尖画质的同时将生成速度提升了两个数量级,彻底改变了生成式AI的技术格局。 【免费下载链接】diffusers-ct_bedroom256 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/openai/diffusers-ct_bedroom256 技术突破:从迭代扩散到一步生成的范式转换 传统扩散模型的工作原理类似于"反向沙漏"——需要通过数百步甚至数千步的迭代过程,逐步将随机噪声"雕琢"成目标图像。这种机制虽然能生成高质量图像,但冗长的计算步骤

Obsidian 看板 + Copilot:项目管理与每日总结的完美闭环

Obsidian 看板 + Copilot:项目管理与每日总结的完美闭环

在多项目并行的职场节奏中,项目管理是每个人的必修课。我曾深陷“工具选择困难症”,在滴答清单、Notion 等工具间反复横跳。虽然滴答清单足够优秀,但它始终无法与我的个人知识库深度联动,更难以调用 AI 能力来二次加工我的工作轨迹。 今天,我想分享一套基于 Obsidian 看板 + Copilot 的全自动化项目管理工作流。 核心思路 All in One 的自动化闭环这套工作流的核心在于利用 Obsidian 的“万物皆 Markdown”特性。看板文件本质上是 Markdown 列表,通过插件自动记录的时间戳,我们可以让 Copilot 扮演“私人秘书”,瞬间完成从“任务执行”到“复盘总结”。 必备插件 在 Obsidian 插件市场安装以下三个插件: * Kanban:提供直观的看板视图。 * Tasks:自动为完成的任务打上时间戳。 * Copilot:调用

打造个性化语音库:IndexTTS-2-LLM定制化部署案例

打造个性化语音库:IndexTTS-2-LLM定制化部署案例 1. 项目概述 IndexTTS-2-LLM是一个创新的智能语音合成系统,它将大语言模型的强大能力引入语音生成领域。与传统的文本转语音技术相比,这个系统在语音的自然度、情感表达和韵律控制方面都有显著提升。 这个镜像项目提供了完整的语音合成解决方案,包含直观的网页界面和标准化的API接口。经过深度优化后,系统可以在普通的CPU环境下稳定运行,无需昂贵的GPU硬件支持,大大降低了使用门槛。 核心优势特点: * 智能语音生成:基于先进的大语言模型技术,生成的声音更加自然流畅 * 多场景适用:支持中英文混合文本,适合各种语音合成需求 * 低门槛部署:CPU环境即可运行,无需特殊硬件要求 * 完整解决方案:同时提供可视化界面和开发者API 2. 快速开始指南 2.1 环境准备与部署 部署IndexTTS-2-LLM非常简单,只需要几个基本步骤。首先确保你的系统满足以下要求: * 操作系统:Linux Ubuntu 18.04+ 或 CentOS 7+ * 内存:至少4GB RAM * 存储空间:10