《Ai(愛)上小龍蝦?》 —用openclaw打造個人多個超級助手
2026-03-27 09:30:48
講師：鄧世超 瀏覽次數(shù)：153
課程描述INTRODUCTION
培訓講師：鄧世超
課程價格：￥元/人
培訓天數(shù)：1天
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
課程背景：
2026年，人工智能的發(fā)展已從“被動聊天”進化為“主動做事”。以O(shè)penClaw為代表的開源自主代理人（Agentic AI）技術(shù)，正成為新一輪效率革命的核心工具。然而，大多數(shù)用戶仍停留在用AI寫文案、做翻譯的初級階段，未能讓AI真正“動手”解決復雜工作。
OpenClaw（昵稱：小龍蝦）作為當前*的開源自主代理框架，能夠連接大語言模型與數(shù)字世界，讓AI自主規(guī)劃任務、調(diào)用工具、操控軟件。本課程旨在幫助學員跨越“普通人”與“AI高階玩家”之間的鴻溝，通過2天時間，親手“烹飪”出一只屬于自己的、能在真實工作場景中解決問題的“小龍蝦”助手。
課程特色：
1. 從“使用者”到“創(chuàng)造者”的躍遷：不再僅僅是AI的應用者，而是親手構(gòu)建一個屬于自己的、24小時在線的數(shù)字員工。
2. 雙輪驅(qū)動：AI教你用AI：引入“AI協(xié)作文檔”模式，教您如何利用ChatBox+DeepSeek等工具輔助編寫代碼和配置，讓AI幫你搞定技術(shù)細節(jié)。
3. 全鏈路真實場景實戰(zhàn)：打通“即時通訊（飛書等）→ 任務規(guī)劃（OpenClaw）→ 工具執(zhí)行（電腦/網(wǎng)絡(luò)）→ 數(shù)據(jù)記憶（數(shù)據(jù)庫）”的完整閉環(huán)。
4. 成果可視化：兩天課程結(jié)束后，您將帶走一個能聽懂指令、能處理圖片、能記錄檔案的專屬智能體，可用于工作匯報或個人品牌展示。
課程對象：
• 效率追求者：希望從重復性工作中解脫出來的職場人士（行政、運營、數(shù)據(jù)分析師等）；
• 技術(shù)愛好者：對AI Agent技術(shù)感興趣，想掌握2026年*工具的開發(fā)生手；
• 團隊管理者：希望引入數(shù)字員工，提升團隊人效的領(lǐng)導者；
• 創(chuàng)意實踐家：想讓“一句話就讓電腦自動干活”從夢想變?yōu)楝F(xiàn)實的普通人。
注：本課程為零基礎(chǔ)友好設(shè)計，無需專業(yè)編程背景，但需具備基本電腦操作能力。
? 課程時長：
2天（沉浸式實戰(zhàn)訓練營，每日6小時，共12學時）
? 課程模型：龍蝦烹飪法
本課程遵循“洗蝦-拆蝦-調(diào)味-上桌”的四步實戰(zhàn)模型：
課程大綱
第一天：小龍蝦上桌——環(huán)境搭建與遠程控制
核心產(chǎn)出：一個能在飛書等群響應指令的基礎(chǔ)版“小龍蝦”助手
上午：理論奠基與環(huán)境“洗禮”
• 開場破冰：你的數(shù)字分身什么樣？
• 第一講：AI Agent的“新世界”
從ChatBot到Agent：AI進化論
認識OpenClaw（小龍蝦）：為什么它是2026年最火的開源項目？
核心原理揭秘：Agent如何實現(xiàn)“任務拆解、工具調(diào)用、自我修正”？
• 第二講：動手“養(yǎng)蝦”——本地環(huán)境部署
沙盒安全機制：用Docker打造隔離環(huán)境，不讓“小龍蝦”搞亂系統(tǒng)
實戰(zhàn)操練：基于Docker或本地虛擬機完成OpenClaw安裝與配置
下午：打通任督二脈——連接聊天機器人
• 第三講：給小龍蝦裝“微信”——LINE Bot實戰(zhàn)
申請LINE Developers賬號，創(chuàng)建Message API
Webhook配置內(nèi)網(wǎng)穿透（ngrok），讓公網(wǎng)能訪問你的本地“小龍蝦”
實戰(zhàn)操練：在群聊中@你的小龍蝦，讓它回應“/status”指令
• 第四講：讓它動起來——技能（Skill）開發(fā)入門
小龍蝦的技能（Skill）機制解析
提示詞工程進階：如何寫出讓Agent能執(zhí)行的SOP指令
實戰(zhàn)操練：設(shè)計第一個實用技能——【/readme】（讀取網(wǎng)頁鏈接并總結(jié)摘要）
• 晚間加餐（選修）：如何用AI輔助排查部署中的報錯信息
第二天：龍蝦強化——賦予視覺與記憶，部署全天候助手
核心產(chǎn)出：具備圖片識別和云端記憶能力的超級助手
上午：點亮“蝦眼”——視覺識別能力集成
• 第五講：AI的“眼睛”——YOLOv10視覺識別入門
視覺識別在辦公場景中的應用（截圖識別、表情包分類、票據(jù)錄入）
本地部署輕量化YOLO模型
• 第六講：小龍蝦看世界——接收圖片并識別
實戰(zhàn)操練：在LINE中發(fā)送一張圖片
工作流解析：LINE接收圖片 → OpenClaw調(diào)用YOLO → 識別結(jié)果返回聊天框
下午：裝上“蝦腦”——持久記憶與最終部署
• 第七講：別讓它失憶——Firebase云端數(shù)據(jù)庫集成
為什么Agent需要記憶？場景：記錄誰在何時傳了什么圖
配置Firebase實時數(shù)據(jù)庫
實戰(zhàn)操練：將每一次識別請求的時間、用戶、結(jié)果存入云端
• 第八講：*整合——打造“視覺任務助理”
綜合實戰(zhàn)：串聯(lián)LINE + OpenClaw + YOLO + Firebase
優(yōu)化體驗：讓小龍蝦不僅能識別，還能根據(jù)圖片內(nèi)容做出反應
? 示例：傳一張會議截圖，小龍蝦自動提取會議時間并添加至待辦清單
• 第九講：放歸“大海”——項目封裝與展示
環(huán)境變量配置與后臺運行（PM2/Systemd）
如何制作項目展示PPT（使用AI輔助生成匯報材料）
結(jié)業(yè)路演：展示你的“小龍蝦”超級助手
【課程配套資源與工具包】
• 硬件要求：學員需攜帶符合虛擬化要求的電腦（Win10/MacOS，16GB內(nèi)存，50GB可用空間）
• 軟件工具：Docker Desktop、VSCode、LINE、Git、Postman
• AI協(xié)作文檔：提供定制版AI提示詞庫，涵蓋代碼生成、錯誤調(diào)試、功能拓展場景
• 課后支持：課程社群 + 開源項目模板，確保學員回家后也能繼續(xù)迭代
轉(zhuǎn)載：http://m.oysg8.com/gkk_detail/325487.html
已開課時間Have start time
- 鄧世超
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