openclaw使用本地llama.cpp

llama.cpp兼容openapi接口,自然可以作为openclaw的后端。
添加自定义provider同前:为openclaw增加自定义provider
反复修改,总是不能得到正确的model状态。

{"meta":{"lastTouchedVersion":"2026.2.3-1", "lastTouchedAt":"2026-02-05T12:16:30.399Z"}, "wizard":{"lastRunAt":"2026-01-30T12:20:58.674Z", "lastRunVersion":"2026.1.29", "lastRunCommand":"onboard", "lastRunMode":"local"}, "models":{"mode":"merge", "providers":{"llamacpp":{"baseUrl":"http://192.168.1.182:8087/v1", "apiKey":"no need key", "api":"openai-completions", "models":[{"id":"Qwen3-8B-Q6_K", "name":"Qwen3", "api":"openai-completions", "reasoning": true, "input":["text"], "cost":{"input":0, "output":0, "cacheRead":0, "cacheWrite":0}, "contextWindow":262144, "maxTokens":32000}]}}}, "agents":{"defaults":{"model":{"primary":"llamacpp/Qwen3-8B-Q6_K"}, "models":{"llamacpp/Qwen3-8B-Q6_K":{"alias":"Qwen3"}}, "maxConcurrent":4, "subagents":{"maxConcurrent":8}}}, "messages":{"ackReactionScope":"group-mentions"}, "commands":{"native":"auto", "nativeSkills":"auto"}, "gateway":{"port":18789, "mode":"local", "bind":"loopback", "auth":{"mode":"token", "token":"a08c51975f90e3afa566f4af1de977a70b6e9630909cc8c0", "password":"a08c51975f90e3afa566f4af1de977a70b6e9630909cc8c0"}, "tailscale":{"mode":"off", "resetOnExit":false}}, "skills":{"install":{"nodeManager":"npm"}}}

注意C:\Users\yusp7.openclaw\agents\main\agent\models.json,要与config\models\provider里一致,内容不能有重复provider名的:

{"providers":{"llamacpp":{"baseUrl":"http://192.168.1.182:8087/v1", "apiKey":"no need key", "api":"openai-completions", "models":[{"id":"Qwen3-8B-Q6_K", "name":"Qwen3", "api":"openai-completions", "reasoning": true, "input":["text"], "cost":{"input":0, "output":0, "cacheRead":0, "cacheWrite":0}, "contextWindow":262144, "maxTokens":32000}]}}}
在这里插入图片描述


但是,为什么返回的对话不对?

在这里插入图片描述

Read more

医疗送药机器人“空间拓扑优化+动态算法决策+多级容错控制”三重链式编程技术解析与应用

医疗送药机器人“空间拓扑优化+动态算法决策+多级容错控制”三重链式编程技术解析与应用

一、引言 1.1 研究背景与意义 在医疗体系中,高效精准的药品配送是保障医疗服务质量和患者安全的关键环节。随着医疗技术的不断进步和医疗需求的日益增长,传统的人工送药方式逐渐暴露出诸多弊端,如配送效率低下、易受人为因素干扰导致错误率上升、人力成本高昂等。特别是在大型综合医院,科室众多、布局复杂,药品配送路径长且需经过多个区域,这使得人工送药的难度和工作量大幅增加,进而影响医疗服务的及时性和准确性。 医疗送药机器人的出现为解决这些问题提供了新的途径。它能够在医院复杂的环境中自主导航,按照预设的路径和时间准确地将药品送达指定地点,极大地提高了药品配送的效率和准确性。通过自动化的配送流程,送药机器人可有效减少人为因素造成的错误,如拿错药、送错药等情况,从而保障患者的用药安全。同时,送药机器人的应用还能将药师和护士从繁琐的药品配送工作中解放出来,使其能够将更多的时间和精力投入到临床药学服务和患者护理工作中,提高医疗服务的整体质量。 “空间拓扑优化 + 动态算法决策 + 多级容错控制” 三重链式编程技术的提出,为医疗送药机器人性能的进一步提升带来了革命性的突破。空间拓扑优化技术能够对医院的

openclaw 对接完飞书群机器人配置踩坑记:消息不回、Gateway 断开问题排查

openclaw 对接完飞书群机器人配置踩坑记:消息不回、Gateway 断开问题排查

前言 用 OpenClaw 配飞书机器人,踩了两个坑:群消息不回、Gateway 总是断开。排查了好一阵子,总算搞定了,记录一下希望能帮到遇到同样问题的朋友。 发现问题 飞书消息不回复 在飞书群里 @ 了机器人,完全没反应。一开始以为是网络不好或者机器人没上线,但状态显示明明是连接着的,这就奇怪了。 Gateway 频繁断开 每次改完配置跑 openclaw gateway restart,或者根本什么都没干,Gateway 说断就断。再想启动就报错,必须跑一遍 openclaw doctor --fix 重新安装才能用。太影响使用了。 查看原因 飞书机器人 ID 搞错了 翻日志看到这么一句: receive events or callbacks through persistent connection only available in

低空经济新实践:无人机如何革新光伏电站巡检

低空经济新实践:无人机如何革新光伏电站巡检

引言:当低空经济遇见新能源革命 在“双碳”战略引领下,光伏电站如雨后春笋般遍布神州大地。截至2023年底,我国光伏发电装机容量已突破6亿千瓦,连续多年位居全球首位。然而,随着光伏电站规模的急剧扩大,传统人工巡检方式已难以满足高效、精准的运维需求。此时,低空经济的崛起为这一痛点带来了创新解法——无人机光伏巡检技术正在重新定义新能源设施的运维模式。 一、传统光伏巡检之困:低效、高风险、不精准 传统光伏巡检主要依赖人工方式,运维人员需要手持红外热像仪等设备,在光伏板阵列中徒步检查。这种方式存在明显短板: 1. 效率低下:一个100MW的光伏电站,人工全面巡检往往需要数周时间 2. 安全风险:高温、高电压环境下作业,人员安全隐患不容忽视 3. 漏检率高:人工目视检查难以发现细微缺陷,问题检出率通常不足70% 4. 数据离散:检查结果依赖个人经验,难以形成标准化数据资产 二、无人机智能巡检系统架构 现代无人机光伏巡检已形成完整的系统解决方案,主要由以下核心模块组成: 2.1 硬件配置 * 飞行平台: