win11本地部署openclaw实操第2集-让小龙虾具有telegram机器人能力和搜索网站能力

win11本地部署openclaw实操第2集-让小龙虾具有telegram机器人能力和搜索网站能力

1 按照第一集的部署完成后,我们就开始考虑给小龙虾增加telegram机器人和搜索网站能力,实现效果如下:

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

2 telegram机器人能力部署

C:\Users\Administrator.openclaw的配置文件openclaw.json

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

增加一段内容

"channels":{"telegram":{"enabled": true, "dmPolicy":"pairing", "botToken":"你的telegram机器人的token", "groupPolicy":"allowlist", "streamMode":"partial", "network":{"autoSelectFamily":true}, "proxy":"http://你的代理IP:你的代理端口", "actions":{"reactions": true, "sendMessage": true, "deleteMessage": true, "sticker":true}}}, 

五、对接 Telegarm 电报机器人

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:

在这里插入图片描述

给 Bot 起个名字,比如我设置为 人工智能我来了

在这里插入图片描述

设置用户名(必须以 bot 结尾,比如Renggongai0219Bot )

最后会给你一串 Token:你的token

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: 你的token

XX

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 
在这里插入图片描述

当你看到这个界面的话说明已经和Telegram配对成功了!

版本升级到3.12后配置有点不一样了

1.打开 Telegram → 搜索 @userinfobot → 发送 /start → 机器人会直接回复你的数字 ID(格式:Id: 1987654321)。

在这里插入图片描述

2.1 openclaw配置

openclaw onboard
◇ Telegram allowFrom (numeric sender id; @username resolves to id)
│ XXXXXX(输入上图ID的数字)

3 搜索网站能力部署

C:\Users\Administrator.openclaw的配置文件openclaw.json

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

增加一段内容

"tools":{"web":{"search":{}, "fetch":{"maxChars":20000, "timeoutSeconds":30, "userAgent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"}}}, 

4 openclaw.json配置文件全部内容

{"meta":{"lastTouchedVersion":"2026.2.19-2", "lastTouchedAt":"2026-02-21T06:04:19.113Z"}, "wizard":{"lastRunAt":"2026-02-21T06:04:19.057Z", "lastRunVersion":"2026.2.19-2", "lastRunCommand":"onboard", "lastRunMode":"local"}, "logging":{"level":"info"}, "models":{"providers":{"ollama":{"baseUrl":"http://127.0.0.1:11434/v1", "apiKey":"ollama-local", "api":"openai-completions", "models":[{"id":"gpt-oss:20b", "name":"gpt-oss:20b", "reasoning": false, "input":["text"], "cost":{"input":0, "output":0, "cacheRead":0, "cacheWrite":0}, "contextWindow":131072, "maxTokens":16384}]}}}, "agents":{"defaults":{"model":{"primary":"ollama/gpt-oss:20b"}, "models":{"ollama/gpt-oss:20b":{}}, "workspace":"C:\\Users\\Administrator\\.openclaw\\workspace", "compaction":{"mode":"safeguard"}, "maxConcurrent":4, "subagents":{"maxConcurrent":8}}}, "tools":{"web":{"search":{}, "fetch":{"maxChars":20000, "timeoutSeconds":30, "userAgent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"}}}, "messages":{"ackReactionScope":"group-mentions"}, "commands":{"native":"auto", "nativeSkills":"auto", "restart":true}, "hooks":{"internal":{"enabled": true, "entries":{"boot-md":{"enabled":true}, "session-memory":{"enabled":true}}}}, "channels":{"telegram":{"enabled": true, "dmPolicy":"pairing", "botToken":"用你自己的代替", "groupPolicy":"allowlist", "streamMode":"partial", "network":{"autoSelectFamily":true}, "proxy":"http://127.0.0.1:7897", "actions":{"reactions": true, "sendMessage": true, "deleteMessage": true, "sticker":true}}}, "gateway":{"port":18789, "mode":"local", "bind":"loopback", "auth":{"mode":"token", "token":"用你自己的代替"}, "tailscale":{"mode":"off", "resetOnExit":false}, "remote":{"url":"ws://127.0.0.1:18789", "token":"你设置的密码代替"}, "nodes":{"denyCommands":["camera.snap", "camera.clip", "screen.record", "calendar.add", "contacts.add", "reminders.add"]}}, "skills":{"install":{"nodeManager":"npm"}}, "plugins":{"entries":{"telegram":{"enabled":true}}}}

Read more

开源 AI 工具 OpenClaw 安装详解,Windows 本地部署超简单

开源 AI 工具 OpenClaw 安装详解,Windows 本地部署超简单

2026 年开源圈热度很高的 AI 工具 OpenClaw,也被大家叫做 “小龙虾”,凭借本地运行、操作简单、能自动完成电脑任务等特点,受到不少办公用户和技术爱好者欢迎。和普通 AI 聊天工具不同,OpenClaw 可以直接根据自然语言指令,自动操作电脑、处理文件、执行重复工作,让日常办公效率明显提升。 不少想体验的朋友,都卡在环境配置、命令行操作这些步骤上。这篇文章就针对 Windows 用户,整理一套完整的一键部署流程,不用配置 Python、Node.js,不用敲代码,跟着步骤走就能快速搭建好自己的本地 AI 智能体。后续还会更新更多进阶用法和实用技巧,建议收藏方便回看。 一、OpenClaw 小龙虾有哪些亮点 OpenClaw 之所以受欢迎,核心是解决了普通 AI 工具门槛高、隐私顾虑、功能不够实用等问题,整体使用体验更贴近日常需求: * 本地运行,数据不联网,

医疗AI多智能体资源调度:用Python构建高性能MCU资源池

医疗AI多智能体资源调度:用Python构建高性能MCU资源池

作者 | Allen_lyb 发布时间 | 2026年1月 标签 | #Python #异步编程 #医疗AI #资源调度 #系统架构 引言 最近在重构我们的医疗AI服务平台时,遇到了一个典型的多智能体资源争用问题。想象一下这样的场景: * 急诊风险预警智能体检测到患者可能发生脓毒症,需要立即调用GPU进行推理 * 同时,影像分析智能体正在处理一批CT扫描,也需要GPU资源 * 质控智能体要分析医嘱合规性,需要调用大语言模型接口 * 病历总结智能体正在为出院患者生成报告 所有智能体都在"抢"有限的GPU卡、模型并发槽位、API调用额度。如果让每个智能体自己管理资源抢占,结果就是: 1. 资源利用不均:有的GPU卡空闲,有的被排队挤爆 2. 优先级混乱:急诊任务可能被常规任务阻塞 3. 无法审计:谁占用了什么资源?为什么失败?说不清楚 这就是我们需要一个中央调度器的原因。在多方会议系统中,这类组件被称为MCU(多点控制单元)

AI世界模型(World Model)全解析:技术原理、研究进展与产业落地

AI世界模型(World Model)全解析:技术原理、研究进展与产业落地 摘要:世界模型(World Model)作为连接AI感知、决策与行动的核心枢纽,正成为突破通用人工智能(AGI)瓶颈的关键技术。本文从概念溯源、理论基础出发,系统剖析世界模型的技术架构、核心分类与实现方法,结合2024-2026年最新研究成果(如LeCun团队潜在动作世界模型、DIAMOND扩散模型)与产业落地案例,深入探讨其在强化学习、游戏开发、自动驾驶、机器人等领域的应用价值,最后梳理当前技术挑战并展望未来研究方向。全文兼顾学术深度与工程实践,为AI研究者与技术从业者提供全面的世界模型知识体系。 一、引言:从“符号拟合”到“世界理解”,AI的认知革命 1.1 大语言模型的认知瓶颈 自ChatGPT掀起大模型浪潮以来,大语言模型(LLM)凭借海量文本数据的统计拟合能力,在语义理解、内容生成、逻辑推理等领域展现出惊人实力。但在杨立昆、李飞飞等顶尖学者眼中,当前LLM仍是“

GLM-4.7 & MiniMax M2.1 限免上线!工程级 Agent 模型正式接入 AI Ping

GLM-4.7 & MiniMax M2.1 限免上线!工程级 Agent 模型正式接入 AI Ping

前言:从"能生成"到"能长期跑"的工程级大模型 大模型产业落地阶段,工程交付稳定性与长时 Agent 运行效率成为核心衡量标准,GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 作为国产模型两条差异化成熟路线的代表,跳出单轮生成质量局限,聚焦真实场景长期稳定运行能力。AI Ping 平台整合多供应商资源,实现两款旗舰模型免费开放与统一调度,通过标准化测试、可视化看板与智能路由,为用户搭建从选型到落地的便捷桥梁。 呼朋唤友薅羊毛,Token白给不限量! 🎁AI Ping(aiping.cn)邀友福利来袭!邀请好友完成注册,双方各得 20 元平台算力点,所有模型及供应商全场通用,邀友无上限、福利赚不停,赶紧分享解锁双重福利~https://aiping.cn/#?channel_partner_