Agent
容器化部署 OpenClaw
· ☕ 2 分钟
1. 启动容器 设置镜像 1 export IMAGE=ghcr.io/openclaw/openclaw:2026.3.2 生成随机 token 1 openssl rand -hex 32 设置网关 token 1 export OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN=xxx 这个 token 会用于远程 Web 端,本地 Tui 端的认证。 设置目录权限 1 2 mkdir -p openclaw-home chmod -R 777 openclaw-home 启动容器 1 2 3 4 5 6 7 nerdctl run -d --user root \ --name openclaw \ --restart always \ -p 18789:18789 \ -v $(pwd)/openclaw-home:/root/ \ $IMAGE \ sleep infinity 删除容器 1 nerdctl rm openclaw --force 2. 启动服务 创建配置文件 1 2 3

OpenClaw 安装与配置
· ☕ 2 分钟
1. 准备 Node 环境 安装 nvm 1 curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.4/install.sh | bash 设置 nvm 环境变量 需要修改 Bash 的配置文件,添加以下内容: 1 2 3 export NVM_DIR="$HOME/.nvm" [ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && \. "$NVM_DIR/nvm.sh" [ -s "$NVM_DIR/bash_completion" ] && \. "$NVM_DIR/bash_completion" 安装 Node 1 nvm install 22 default 2. 安装 OpenClaw 安装包 1 npm install -g openclaw@latest 卸载 1 npm uninstall -g openclaw 设置环境变量 1 vim ~/.openclaw/.env 可以添加 KEY=VALUE 用于给 Plugins、Channels、

常见的几种 LLM Agent 架构
· ☕ 1 分钟
1. 链式提示系统(Prompt chaining) 提示链将任务分解为一系列步骤,其中每个 LLM 调用都会处理前一个步骤的输出。 2. 路由系统(Routing) 路由会对输入进行分类,并将其定向到专门的后续任务。 3. 并行化系统(Parallelization)

对齐 Ops,使用新思路重写 Ops Copilot 已更新
· ☕ 7 分钟
1. 让 Ops Copilot 成为 Ops Coilot 在 2023 年 09 月,我写过一版 Ops Copilot,也有文章发出 我在给 Ops 工具写 Copilot 。 实现的效果是这样的: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Opscli> 打开浏览器 Open a browser and navigate to 'https://www.google.com'. ↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓ import webbrowser webbrowser.open('https://www.google.com') ↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑

用了一个月,终于找到点写 AI Agent 的思路
· ☕ 9 分钟
1. 不断尝试落地 AI 应用端 基于对运维的认知,我开发了一个开源的运维工具 https://github.com/shaowenchen/ops 。 Ops 工具将运维操作划分为脚本执行、文件分发两类,而运维对象主机和 Kubernetes 集群分别都实现了这两种运维操作。 Ops 对外提供的能力有,Ops Cli 命令行终端,Ops Server 服务端 API 接口,Ops Controller 集群