Windows下安装运用高效轻量本地龙虾机器人ZeroClaw

Windows下安装运用高效轻量本地龙虾机器人ZeroClaw

常用操作系统Windows下,本地安装、配置和使用--龙虾机器人,用过了略显复杂的原装OpenClaw,也用过了易用性逐渐提升的国产替代CoPaw、AutoClaw、WorkBuddy,欲转向性价比更高的“品牌”,几经对比,目光锁定在了ZeroClaw。下面是Windows下,安装、配置和使用ZeroClaw的过程汇总和心得体会。盛传ZeroClaw,不但开源免费、可以本地部署,而且体积小、运行高效,跟我一起体验,看其到底有没有。

1 组合工效

图1 ZeroClaw应用组合工效展现图

2 必备基础

2.1 大模型LLM

通用经济起见,选用硅基流动Siliconflow大模型平台及其下的deepseek-ai/DeepSeek-V3.2,需要进入硅基流动网站注册登录并创建相应的API密钥,如图2所示。

图2 SiliconflowAPI密钥创建及其大模型选择组合截图

2.2 机器人Robot

通用经济起见,选用腾迅的QQ机器人。进入腾迅QQ开放平台,注册登录,新建QQ机器人并创建机器人AppID与机器人密钥,在“开发”下选择相应的常用“回调配置”,如图3所示。

图3 QQ机器人的开发管理与回调配置选择组合截图

3 ZeroClaw获取

从ZeroClaw官方网站,可以直接下载源码压缩包,也可以下载所需的发行版本。源码,需要GoLang工具编译才能使用。简化实用起见,这里直接选择下载zeroclaw-x86_64-pc-windows-msvc.zip,如图4所示,解压缩即可得到只有一个可直接启用的文件zeroclaw.exe。

图4 ZeroClaw发行版本选择下载截图

4 ZeroClaw配置

直接通过命令行窗口,完成版本验证和最简初始配置,如图5组合截图所示,需要指明大模型平台及其API密钥及其选择的具体大模型,再就是在配置文件设置机器人AppID与机器人密钥。

图5 ZeroClaw最简初始配置操控窗口组合截图

5 ZeroClaw应用

最简配置完成后,即可通过命令行操作展开ZeroClaw应用,如图6所示。要想在可视浏览器中交互应用,需要进一步启动并保持网关进行,ZeroClaw网关启动的命令操控过程如图7所示,ZeroClaw浏览器页面启动与应用入口操作如图8所示,ZeroClaw浏览器交互应用如解决9所示。

图6 ZeroClaw命令窗口基本简单运用操作组合截图

图7 ZeroClaw网关启动的命令操控过程截图

图8 ZeroClaw浏览器页面启动窗口截图

图9 ZeroClaw浏览器交互应用窗口截图

6 ZeroClaw展现

可以在ZeroClaw交互浏览窗口通过“仪表盘”页面监控系统的进行状况,如图10所示。

图10 ZeroClaw交互浏览的仪表盘监控窗口截图

可以在ZeroClaw交互浏览窗口通过“工具”页面选用内置常用的工具方法,如图11所示。

图1 ZeroClaw交互浏览的工具选用窗口截图

可以在ZeroClaw交互浏览窗口通过“集成”页面直接选用配置所需的大模型,如图12所示。

图12 ZeroClaw交互浏览的大模型选用配置窗口截图

7 本地大模型应用尝试

通过下载运行Ollama进而下载运行如deepseek-r1:8b,命令行窗口可以访问大模型deepseek的API接口--localhost:11434/api/chat,专用工具ApiPost也可以成功测试,但ZeroClow就是访问不到,报连接超时。ZeroClow的相应配置为:zeroclaw onboard --provider ollama --model deepseek-r1:8b,# 本地 Ollama无需 API Key。遗憾。

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xcchat - 开源在线客服系统 * 作者:北小菜 * 邮箱:[email protected] * QQ:1402990689 * 微信:bilibili_bxc * 哔哩哔哩主页:https://space.bilibili.com/487906612 * gitee地址:https://gitee.com/Vanishi/xcchat * github地址:https://github.com/beixiaocai/xcchat xcchat 是一个基于 Django 和 Django Channels 构建的轻量级在线客服系统。它支持实时聊天、人工/机器人客服切换、访客信息追踪和多站点接入。 🌟 项目特点 * B2C架构:面向企业对客户的客服场景 * 实时双向通信:基于 WebSocket

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大家好,我是数据与算法架构提升之路,一个专注AI和机器人技术的博主。今天,我们来聊聊Google DeepMind在2023年推出的重磅模型——RT-2 (Robotic Transformer 2)。这个模型不是简单的聊天机器人,而是将互联网上的海量知识直接转化为机器人动作控制的“超级大脑”。想象一下,一个机器人能理解“捡起像锤子一样的东西”(比如石头),或者根据“我累了”自动递上能量饮料?这不是科幻,而是RT-2的真实能力! 如果你是AI爱好者、机器人工程师或科技投资者,这篇文章绝对值得一读。我们将从原理、架构、创新点到实验结果,一一拆解。文末还有视频和论文链接,帮你快速上手。走起! 1.为什么RT-2是机器人领域的游戏改变者? 传统机器人学习依赖于海量的演示数据:工程师手动操作机器人,记录动作,然后AI模仿。但这效率低下——要让机器人适应新物体、新环境,就得从头收集数据。RT-2的创新在于,它借力视觉-语言模型 (VLM) 的预训练知识,将网页上的常识(如物体识别、语义推理)直接迁移到机器人控制中。