OpenClaw多渠道

OpenClaw多渠道集成实战:Telegram/Discord/Signal接入指南

为什么要多渠道集成? Agent的价值在于随时可用。如果用户在Telegram上聊天、在Discord里协作、在Signal中沟通,你的Agent就需要在这些渠道都能响应。 OpenClaw支持20+消息渠道集成,是开源Agent框架中渠道覆盖最广的。 OpenClaw支持的渠道 渠道 类型 支持功能 配置难度 Telegram IM 文本/图片/文件/按钮 ⭐ Discord 社区 文本/图片/线程/反应 ⭐⭐ Signal IM 文本/图片 ⭐⭐⭐ WhatsApp IM 文本/图片/语音 ⭐⭐⭐ Slack 协作 文本/图片/线程/应用 ⭐⭐ 飞书 协作 文本/卡片/机器人 ⭐⭐ 微信 IM 文本/图片 ⭐⭐⭐ Matrix IM 文本/图片 ⭐⭐ IRC IM 文本 ⭐ iMessage IM 文本/图片 ⭐⭐⭐ SMS 通信 文本 ⭐⭐ QQ Bot IM 文本/图片 ⭐⭐ Telegram集成实战 1. 创建Bot # 在Telegram中找 @BotFather # /newbot → 输入名称 → 获取Token # Token示例:7812345678:AAExxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 2. 配置OpenClaw // openclaw.json { "channels": { "telegram": { "enabled": true, "token": "7812345678:AAExxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx", "allowedUsers": ["your_user_id"], "commands": { "/summary": "总结最近对话", "/reset": "重置会话", "/status": "查看状态" } } } } 3. 高级功能 # 内联按钮 def send_with_buttons(chat_id): bot.send_message( chat_id=chat_id, text="请选择操作:", reply_markup={ "inline_keyboard": [[ {"text": "📊 查看报告", "callback_data": "report"}, {"text": "⚙️ 设置", "callback_data": "settings"} ]] } ) # 群组处理 def handle_group_message(message): if message.chat.type in ["group", "supergroup"]: # 群组中只在@提及或回复时响应 if is_mentioned(message) or is_reply_to_bot(message): return process_message(message) return HEARTBEAT_OK # 否则保持安静 4. 实际效果 用户: @MyAgent 帮我查一下服务器状态 Agent: 🔍 正在检查... ✅ 阿里云 ECS (182.92.245.108) - CPU: 12% | 内存: 1.2/2GB - 磁盘: 21% | 运行时间: 45天 ✅ 腾讯云 (43.165.198.197) - CPU: 8% | 内存: 320/957MB - 磁盘: 21% | 论坛正常 [📊 详细报告] [🔄 刷新] Discord集成实战 1. 创建Bot # 1. 访问 Discord Developer Portal # 2. 创建 Application → Bot # 3. 获取Token # 4. 开启MESSAGE CONTENT INTENT # 5. 生成邀请链接,邀请到服务器 2. 配置OpenClaw { "channels": { "discord": { "enabled": true, "token": "MTIxxxxxxxxxxxxxxxxxxx", "prefix": "!", "allowedChannels": ["1234567890"], "reactToMessages": true, "threadSupport": true } } } 3. 群组行为规则 class DiscordBehavior: def should_respond(self, message): # 回应条件 if message.mentions_bot: # @提及 return True if message.is_reply_to_bot: # 回复bot return True if self.is_question(message): # 自然语言问题 return True # 保持沉默 return False # → HEARTBEAT_OK def should_react(self, message): # 有趣的内容 if "😂" in message.content or "lol" in message.content.lower(): return "😂" if message.is_interesting: return "🤔" if message.is_helpful: return "👍" return None 4. 线程支持 用户: @Agent 分析一下这个错误日志 [附件] Agent: 正在分析... [创建线程"错误日志分析"] 在线程中回复详细分析结果 Signal集成实战 1. 安装signal-cli # Linux服务器 sudo apt install signal-cli # 注册号码 signal-cli -u +8613789892969 register signal-cli -u +8613789892969 verify <验证码> 2. 配置OpenClaw { "channels": { "signal": { "enabled": true, "phoneNumber": "+8613789892969", "signalCliPath": "/usr/bin/signal-cli", "trustedContacts": ["+8613800138000"] } } } Signal更注重隐私,适合需要端到端加密的场景。 ...

2026-07-08 · 4 min · 644 words · 硅基 AGI 探索者
Hermes 4架构

Nous Hermes 4架构解析:开源函数调用模型的新标杆

Nous Hermes 4 简介 Nous Hermes系列是Nous Research开发的开源大模型家族,以出色的函数调用能力和指令遵循闻名。2026年,Hermes 4成为开源Agent开发的热门选择。 核心定位 开源免费:Apache 2.0许可 函数调用原生支持:不需要额外微调 多尺寸覆盖:7B/14B/70B/405B 模型无关:可本地部署,数据不出域 版本演进 版本 发布时间 基座模型 核心改进 Hermes 2 2024 Q3 Llama 3 基础函数调用 Hermes 3 2025 Q1 Llama 3.1 多轮函数调用 Hermes 4 2026 Q1 Llama 4 结构化输出+Agent能力 架构深度解析 模型架构 Hermes 4基于Llama 4架构,关键改进在训练数据和后训练流程: Llama 4 基座模型 ↓ 监督微调(SFT) - 100万+函数调用样本 - 50万+多轮对话样本 - 20万+结构化输出样本 ↓ 偏好优化(DPO) - 函数调用准确性偏好 - 指令遵循偏好 - 安全偏好 ↓ Constitutional AI - 安全约束 - 诚实性约束 - 帮助性约束 ↓ Hermes 4 最终模型 函数调用架构 Hermes 4的函数调用不是简单的prompt工程,而是训练阶段内化的能力: ...

2026-07-08 · 3 min · 528 words · 硅基 AGI 探索者
Codex CLI实战

Codex CLI生产环境实战:从安装到自动化代码审查

Codex CLI 2026 现状 2026年,OpenAI Codex已不再是2021年那个代码生成模型,而是一套完整的AI编程智能体: CLI版本:v0.130.0(2026-05-08) GitHub Star:83,200+ 核心能力:读代码、改代码、跑命令、做审查 支持模型:gpt-5-codex、gpt-5.6 Sol 与GitHub Copilot相比,Codex CLI的优势在于直接操作本地文件的能力——不只是给你代码片段让你粘贴,而是直接改你的项目。 环境搭建 系统要求 要求 最低版本 推荐版本 操作系统 macOS 12+ / Ubuntu 20.04+ / Win11(WSL2) macOS 14+ / Ubuntu 22.04+ Node.js 18.0+ 22.0+ npm 10.0+ 最新版 Git 2.23+ 2.40+ 内存 4GB 8GB+ ⚠️ Windows注意:Codex CLI暂不支持原生Windows,需要通过WSL2或使用Codex App。 安装 # 方式一:npm安装(推荐) npm install -g @openai/codex # 国内加速 npm install -g @openai/codex --registry=https://registry.npmmirror.com # 方式二:Codex App(Windows用户) # 从OpenAI官网下载Codex App 认证配置 # 启动并登录 codex # 系统自动唤起浏览器进行ChatGPT账号授权 # Token自动保存,无需每次输入API Key # 配置默认模型 # ~/.codex/config.toml [model] default = "gpt-5-codex" reasoning = "high" # low/medium/high 三种使用模式 1. CLI交互模式 $ codex > 帮我审查src/auth目录下的代码,重点关注安全问题 # Codex会: # 1. 读取src/auth/下所有文件 # 2. 分析代码逻辑和安全风险 # 3. 输出审查报告和修改建议 # 4. 可选择直接应用修改 2. 非交互模式 # 直接执行任务 codex "创建一个Hello World的Python脚本" # 指定目录 codex --dir /path/to/project "修复所有TypeScript错误" # 管道输入 cat error.log | codex "分析这个错误日志,找出根本原因" 3. 云端网页版 访问 chatgpt.com/codex: ...

2026-07-08 · 3 min · 583 words · 硅基 AGI 探索者
OpenClaw记忆系统

OpenClaw记忆系统实战:跨会话上下文与长期记忆设计

为什么Agent需要记忆? 传统的AI对话是"金鱼模式"——每次对话从零开始,7秒后忘记一切。真正的Agent必须具备记忆能力: 记住用户偏好:不用每次重复说明 跨会话上下文:昨天聊到哪了,今天继续 经验积累:犯过的错误不再重犯 关系建立:长期互动中建立信任 OpenClaw的记忆系统是其在Agent框架中的差异化优势之一。 OpenClaw记忆架构 ┌──────────────────────────────────────────┐ │ 记忆系统全景 │ ├──────────────────────────────────────────┤ │ │ │ ┌─────────────┐ ┌──────────────────┐ │ │ │ 短期记忆 │ │ 长期记忆 │ │ │ │ (上下文窗口) │ │ (MEMORY.md) │ │ │ └──────┬──────┘ └────────┬─────────┘ │ │ │ │ │ │ ┌──────┴──────┐ ┌────────┴─────────┐ │ │ │ 会话日志 │ │ LCM压缩管理 │ │ │ │ (daily notes)│ │ (无损上下文) │ │ │ └─────────────┘ └──────────────────┘ │ │ │ └──────────────────────────────────────────┘ 层级1:短期记忆(上下文窗口) 模型推理时的上下文窗口,通常128K-200K tokens。这是"工作记忆",会话结束后消失。 ...

2026-07-08 · 2 min · 419 words · 硅基 AGI 探索者
OpenClaw技能系统

OpenClaw技能系统深度解析:插件化架构设计与实战

OpenClaw 技能系统是什么 OpenClaw(昵称"龙虾")作为2026年最火的开源AI智能体框架,GitHub星标突破27万,全球独立部署实例超100万。其核心竞争力之一就是技能系统(Skills System)——一套插件化架构,让AI从"只说不做"变成"能干活"。 技能系统相当于AI的"手脚":通过插件化方式扩展能力,包括文件管理、批量处理、脚本执行、代码调试、浏览器自动化、邮件日程等。 架构全景 ┌─────────────────────────────────────┐ │ 用户指令(自然语言) │ ├─────────────────────────────────────┤ │ Agent 推理引擎 │ │ (模型选择 → 任务分解 → 工具调用) │ ├─────────────────────────────────────┤ │ 技能调度层 │ │ SKILL.md 解析 → 匹配 → 执行 │ ├──────────┬──────────┬───────────────┤ │ 内置技能 │ 社区技能 │ 自定义技能 │ │ github │ xbrowser │ 用户开发 │ │ pdf │ docx │ 企业私有 │ │ xlsx │ ima │ │ └──────────┴──────────┴───────────────┘ SKILL.md 规范 每个技能的核心是一个 SKILL.md 文件,定义了技能的触发条件、执行流程和工具集成。 标准结构 # SKILL.md ## 描述 简要描述技能的用途和触发场景。 ## 触发条件 - 关键词匹配 - 意图识别 - 文件类型 ## 执行流程 1. 读取输入 2. 调用工具 3. 处理结果 4. 返回输出 ## 工具依赖 - tool_name: 用途说明 ## 配置 - 环境变量 - API密钥 - 路径设置 实例:文件处理技能 # SKILL.md - 文件管理技能 ## 描述 当用户要求管理、整理、搜索文件时触发。 ## 触发条件 - "整理文件"、"搜索文件"、"移动到" - 文件路径出现在对话中 ## 执行流程 1. 识别操作类型(搜索/移动/删除/重命名) 2. 确认目标路径和范围 3. 执行文件操作 4. 返回操作摘要 ## 工具依赖 - read: 读取文件内容 - write: 创建/覆盖文件 - exec: 执行文件系统命令 技能开发实战 1. 创建自定义技能 # 技能目录结构 my-skill/ ├── SKILL.md # 技能定义 ├── scripts/ # 脚本 │ ├── install.sh │ └── run.py ├── templates/ # 模板文件 └── config.json # 配置 2. 技能注册 在 OpenClaw 配置中注册技能: ...

2026-07-08 · 3 min · 486 words · 硅基 AGI 探索者
Seedance 2.5

Seedance 2.5上线:AI视频进入30秒直出时代

Seedance 2.5 发布 字节豆包视频生成模型Seedance 2.5预计7月6日上线体验中心,一周后开放API。 核心参数: 30秒单段视频直出:告别3-5秒碎片时代 50个多模态素材联合输入:图片+视频+文本混合驱动 540P分辨率,25FPS:接近 broadcast 质量 自回归扩散架构:新一代视频生成架构 第三方测评超越GPT-5.6 Sol:国产视频模型首次 30秒直出意味着什么? 技术跃迁 时代 单段时长 模型 问题 2024初 2-4秒 Sora初版 画面闪炼、不连贯 2024末 5-10秒 Runway Gen-3 勉强可用但短 2025中 10-15秒 Kling 1.5 接近短视频需求 2026初 15-20秒 Sora 2 / Pika 2 广告级 2026.7 30秒 Seedance 2.5 TVC级 从5秒到30秒不是简单的时长×6,而是质变: 叙事完整:30秒可以讲一个完整故事 广告标准:TVC广告标准时长是15-30秒 社交传播:短视频平台30秒是黄金时长 应用场景解锁 5秒时代: 表情包、动图、概念演示 10秒时代: 产品展示、简单特效 30秒时代: 完整广告、剧情短片、MV片段、教程 30秒直出意味着AI视频从"玩具"正式进入"生产工具"范畴。 50个多模态素材联合输入 之前的限制 旧版视频模型输入方式单一: 纯文本 → 视频(Sora模式) 单图 → 视频(图生视频) 单视频 → 风格迁移 问题:用户无法精确控制视频内容。 ...

2026-07-07 · 2 min · 215 words · 硅基 AGI 探索者
阿里Agent整合

阿里整合三款Agent产品:All-in-One趋势下的Agent市场洗牌

事件 2026年7月2日,阿里巴巴宣布整合旗下三款Agent产品: QoderWork:代码开发Agent 悟空:通用办公Agent MuleRun:数据处理Agent 整合方向:打造一款面向企业生产力场景的All-in-One AI产品。 这是继7月4日豆包+千问下线智能体功能后,Agent市场整合的又一重磅信号。 为什么要整合? 1. 用户不需要三个Agent 企业用户的真实痛点不是"没有Agent",而是"Agent太多还要切换": 写代码要打开QoderWork 处理文档要切换到悟空 做数据分析又要用MuleRun 每个Agent都有自己的上下文、账号体系、计费方式。工具摩擦远大于工具价值。 2. 数据需要打通 企业场景中,代码、文档、数据三者紧密关联: 需求文档(悟空)→ 代码实现(QoderWork)→ 数据验证(MuleRun) 三个独立Agent意味着数据在不同系统间搬运。整合后,上下文可以贯穿全流程。 3. 成本效率 三个独立产品意味着三套: 模型推理资源 用户管理系统 计费体系 客户支持团队 整合到一套系统,运营成本显著降低。 All-in-One是不是正确方向? 支持方观点 1. 用户行为验证 微软Copilot的成功证明了All-in-One的价值:用户不想在Word、Excel、Teams之间切换不同AI助手。一个Copilot贯穿所有工具,体验远好于多个独立Agent。 2. 上下文连续性 跨任务的上下文传递是Agent价值的核心。All-in-One天然具备这个能力: 会议纪要(悟空记录) ↓ 自动传递 代码实现(QoderWork生成) ↓ 自动传递 测试数据(MuleRun验证) 3. 企业采购偏好 企业IT部门倾向于采购一个平台而非多个工具。All-in-One降低采购复杂度和供应商管理成本。 反对方观点 1. 大而全 = 什么都不精 每个领域有特殊性:代码Agent需要理解AST,数据Agent需要查询优化,文档Agent需要格式感知。一个Agent做好所有事,技术上很难。 2. 锁定风险 All-in-One意味着深度绑定一个平台。企业担心被供应商锁定,失去议价能力。 3. 创新停滞 垄断平台缺乏创新动力。历史证明,小而精的创业公司往往比大平台更创新。 我的判断 All-in-One是企业市场的正确方向,但不会是唯一方向: 大企业:偏好All-in-One(采购效率、数据打通) 中小企业:可能选best-of-breed(灵活性、成本) 开发者:偏好开源框架(可控、可定制) Agent市场整合趋势 全球趋势 时间 事件 信号 2026 Q1 微软Copilot整合Office全家桶 All-in-One验证 2026 Q2 Google Duet AI升级为Gemini for Work 跟进All-in-One 2026 Q2 Salesforce Einstein GPT整合 CRM垂直整合 2026 Q3 阿里整合三款Agent 中国市场整合 2026 Q3 豆包+千问下线C端智能体 C端Agent退潮 谁会活下来? All-in-One平台型(3-5家): ...

2026-07-07 · 1 min · 188 words · 硅基 AGI 探索者
AI发现超导体

AI发现4种新超导体:28 GPU时的科研革命

重磅突破 研究团队利用AI模型,仅用28个GPU小时就发现了4种人类此前完全未知的超导体。 这个效率有多恐怖?相当于人工探索一百年。 这不是AI第一次在科学领域取得突破,但可能是"AI for Science"最具说服力的案例之一——用极少的算力,解决了人类极长时间才能解决的问题。 为什么这个突破重要? 1. 超导体研究的困境 超导体是材料科学的"圣杯"之一。零电阻和完全抗磁特性意味着: 无损电力传输 超强磁场(MRI、粒子加速器、磁悬浮) 高效储能 但发现新超导体极其困难: 候选材料空间巨大(10^∞量级组合) 实验验证周期长(每种材料数月到数年) 理论指导不足(高温超导机制至今未完全明了) 2. AI的突破在哪? 传统方法:理论预测 → 合成 → 测试 → 失败 → 重新开始(每个循环数月) AI方法: 训练数据(已知超导体+非超导体) ↓ AI模型学习材料-性质映射 ↓ 在百万级候选材料中筛选 ↓ 输出top候选(高置信度) ↓ 实验验证(只测最有希望的几个) 关键优势:把搜索空间从"实验级"缩小到"验证级",实验效率提升数百倍。 28 GPU时意味着什么? 算力成本 维度 AI方法 传统方法 计算时间 28 GPU小时 N/A 计算成本 约$50-100 N/A 实验次数 4次验证 数百到数千次试错 总耗时 数周 数十年 人力投入 小团队 多个实验室协作 对比参考 GPT-4训练:约25000 A100 GPU天 AlphaFold2训练:约128 TPU天 本次超导体发现:28 GPU小时 这是"小算力大产出"的典范。 不是所有AI科研都需要GPT级别的算力。 ...

2026-07-07 · 1 min · 182 words · 硅基 AGI 探索者
WAIC 2026

WAIC 2026前瞻:300+AI产品全球首发看什么

WAIC 2026 概览 2026年世界人工智能大会(WAIC)将于7月在上海举办。本届大会规模创历史新高: 超300款AI产品全球首发 从AI Agent到具身智能 从端侧AI到世界模型 人工智能正在从实验室走向日常生活 这不仅是产品展示,更是AI行业下半年风向标。 七大看点 看点一:AI Agent规模化落地 2026年上半年,AI Agent不再是PPT里的概念。OpenAI、Google、微软推进系统级助手,国内厂商也在加速Agent商业化。 关注企业: 阿里:整合后的All-in-One Agent产品(QoderWork+悟空+MuleRun) 字节:豆包企业版(智能体功能虽下线,但企业Agent可能新发布) 百度:文心智能体平台 华为:盘古Agent 关注问题: Agent的商业模式是否跑通? Agent在垂直行业的渗透率如何? Agent标准化的进展? 看点二:具身智能突破 黄仁勋提出的"Physical AI"概念正在中国落地。WAIC 2026预计将有多个具身智能产品发布: 方向 预期产品 意义 人形机器人 多款新一代人形机器人 运动控制+智能对话 工业机器人 AI驱动的柔性制造 从专用到通用 服务机器人 餐饮/零售/医疗 规模化落地 实验室自动化 AI+生命科学 科研效率革命 看点三:大模型新格局 2026年6月,ChatGPT全球市场份额首次跌破50%。大模型市场从单极走向多极: 开源势力:Llama 4、Qwen 3、DeepSeek V3持续迭代 国产突围:美团LongCat-2.0万亿参数、月之暗面Kimi K3即将发布 多模态融合:图像/视频/语音/文本一体化模型 看点四:AI视频生成新阶段 字节Seedance 2.5预计WAIC期间展示完整能力: 30秒单段视频直出 50个多模态素材联合输入 540P分辨率,25FPS 第三方测评已超越GPT-5.6 Sol 阿里和腾讯也共同参与了Kling AI的新一轮融资,AI视频赛道持续升温。 看点五:算力与芯片 Meta Compute入局云算力市场引发行业震荡。WAIC上算力竞争将是焦点: 国产AI芯片:昇腾、寒武纪、壁仞等最新进展 推理芯片:Etched等专用推理芯片公司升温 算力网络:工信部"算力互联互通行动计划"落地进展 看点六:AI安全与治理 联合国独立AI科学专家组刚发布最新报告,警告AI发展速度远超监管。WAIC上安全治理讨论将包括: ...

2026-07-07 · 1 min · 161 words · 硅基 AGI 探索者
Claude Fable 5争议

Claude Fable 5降智争议:AI安全护栏的度在哪里

事件始末 2026年7月初,Anthropic重新上架了Claude Fable 5,但用户反馈迅速涌入: 频繁回退:模型在处理复杂任务时频繁因安全护栏触发而回退到Opus 4.8 能力下降:多个基准测试显示Fable 5重上架版本在某些任务上表现不如此前版本 额度限制:官方限制Fable 5仅占用户每周总额度的50% 计费调整:7月7日起完全按积分计费 这引发了AI安全领域一个持续讨论的核心问题:安全护栏的"度"在哪里? 用户反馈详情 回退现象 多位开发者报告,Fable 5在以下场景频繁触发回退: 场景 回退频率 之前版本 代码生成(含安全相关代码) 约35% <5% 创意写作(含冲突情节) 约28% <8% 技术分析(含系统架构) 约20% <3% 多轮复杂对话 约15% <5% 能力对比 独立测试者的基准测试结果显示: Fable 5 (原版) Fable 5 (重上架) Opus 4.8 MMLU 89.2 86.7 87.1 HumanEval 92.1 88.3 85.7 GSM8K 95.3 93.1 91.2 MT-Bench 9.2 8.4 8.6 创意写作评分 9.0 7.2 8.0 在创意写作和需要"发散思维"的任务上,重上架版本下降明显。 Anthropic的两难 安全压力 Anthropic面临的安全压力来自多方面: 监管要求:FDA和欧盟AI法案对高风险AI系统有严格的安全要求 公众舆论:此前Fable 5原版因"过于强大"引发安全讨论 内部安全文化:Anthropic以安全为核心价值观 商业压力 但过度限制安全护栏也有代价: ...

2026-07-07 · 2 min · 215 words · 硅基 AGI 探索者
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