龍蝦AI生態(tài)入門指南：從OpenClaw到Y(jié)OYO Claw

1. 什么是“龍蝦AI生態(tài)”？

“龍蝦AI生態(tài)”是榮耀推出的輕量化智能體技術(shù)體系，聚焦終端側(cè)AI落地。它以開源框架 OpenClaw 為底座，配合國產(chǎn) Claw 工具鏈（如 AutoClaw），支持本地模型部署、多端協(xié)同推理、模塊化智能體編排。整個生態(tài)面向?qū)嶋H開發(fā)場景，路徑清晰：裝好就能跑，改幾行就能擴。

2. 為什么用它？

2.1 數(shù)據(jù)不出設(shè)備

所有推理在本地完成。醫(yī)療記錄、銀行流水、會議錄音——這些敏感數(shù)據(jù)根本不會上傳。你控制模型，也控制數(shù)據(jù)。

2.2 多端共享能力

PC 上訓(xùn)好的意圖識別模型，手機和平板能直接調(diào)用；平板上劃出的草圖，PC 端可實時生成描述。設(shè)備之間不傳原始數(shù)據(jù)，只傳輕量指令和結(jié)構(gòu)化結(jié)果。

2.3 智能體即插即用

不用重寫調(diào)度邏輯，也不用碰 CUDA 或 ONNX Runtime 底層。定義輸入輸出、寫清業(yè)務(wù)邏輯，openclaw build && deploy 兩步就變成可運行的模塊。

3. 環(huán)境搭建

3.1 安裝OpenClaw

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y git cmake build-essential

git clone https://github.com/gloryai/OpenClaw.git
cd OpenClaw
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j$(nproc)
sudo make install

編譯產(chǎn)物默認(rèn)安裝到 /usr/local/OpenClaw。確保 cmake 版本 ≥ 3.16，GCC ≥ 11。

3.2 配置環(huán)境變量

echo 'export OPENCLAW_HOME=/usr/local/OpenClaw' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH=$OPENCLAW_HOME/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

驗證是否生效：

openclaw --version

應(yīng)輸出類似 openclaw v0.4.2。

4. 預(yù)置功能模塊（主蝦）

榮耀預(yù)置了開箱即用的“主蝦”，每個都是獨立進(jìn)程+標(biāo)準(zhǔn) API 接口，按需啟停。

4.1 辦公蝦

處理文檔摘要、會議語音轉(zhuǎn)寫、郵件優(yōu)先級排序：

openclaw start office_shrimp

啟動后監(jiān)聽 http://localhost:8081，支持 POST /summarize 和 /transcribe。

4.2 教育蝦

提供習(xí)題解析、知識點關(guān)聯(lián)、錯題歸因：

openclaw start education_shrimp

接口地址 http://localhost:8082，輸入 JSON 包含題目文本和學(xué)科標(biāo)簽，返回帶步驟的解法。

4.3 學(xué)習(xí)蝦

構(gòu)建個人知識圖譜，推薦學(xué)習(xí)路徑：

openclaw start learning_shrimp

調(diào)用 GET /path?topic=linux&level=intermediate 獲取定制化學(xué)習(xí)序列。

5. 自定義Claw擴展

5.1 初始化項目

openclaw create my_custom_shrimp
cd my_custom_shrimp

目錄結(jié)構(gòu)自動生成：

my_custom_shrimp/
├── claw.yaml      # 元信息：名稱、版本、依賴、端口
├── main.py        # 主邏輯入口
├── requirements.txt
└── assets/        # 模型文件或詞典

5.2 編寫邏輯

編輯 main.py，實現(xiàn)一個接收姓名、返回問候的簡單服務(wù)：

from openclaw import register_endpoint

@register_endpoint("/greet", method="POST")
def greet(request):
    name = request.get("name", "World")
    return {"message": f"Hello, {name}!"}

@register_endpoint 是 OpenClaw 提供的裝飾器，自動注冊 HTTP 路由并解析 JSON body。

5.3 構(gòu)建與部署

openclaw build
openclaw deploy

build 打包代碼和依賴為 .claw 歸檔；deploy 將其注冊進(jìn)系統(tǒng)服務(wù)管理器，并分配端口（默認(rèn) 8083）。

6. 運行你的Claw

openclaw run my_custom_shrimp

發(fā)送請求測試：

curl -X POST http://localhost:8083/greet \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name": "Alice"}'

響應(yīng)：

{"message": "Hello, Alice!"}

7. 常見問題

7.1 編譯失敗

• 報 CMake Error: Could not find a package configuration file：確認(rèn) cmake 已安裝且在 $PATH。
• 報 fatal error: openclaw/core.h: No such file：檢查 OPENCLAW_HOME 是否指向正確路徑，頭文件應(yīng)在 $OPENCLAW_HOME/include。

7.2 Claw 啟動后無響應(yīng)

• 先查日志：journalctl -u openclaw-my_custom_shrimp -n 50
• 端口沖突？claw.yaml 中修改 port 字段，再 openclaw deploy 重裝。

7.3 Python 依賴報錯

• requirements.txt 中聲明的包必須兼容 manylinux2014_x86_64（Claw 運行時環(huán)境）。
• 推薦用 pip install --platform manylinux2014_x86_64 --target ./deps --no-deps -r requirements.txt 預(yù)檢。

8. 下一步

• ONNX Runtime 集成：在 main.py 中用 onnxruntime.InferenceSession 加載 .onnx 模型，OpenClaw 自動管理 session 生命周期。
• 意圖識別輕量化：用 AutoClaw 工具鏈對 BERT 類模型做量化剪枝，生成 sub-5MB 的 .clawmodel 文件。
• 多端協(xié)同：通過 openclaw link --to phone-uuid 建立設(shè)備信任鏈，調(diào)用遠(yuǎn)程 Claw 時自動路由、降級、緩存。

文檔與社區(qū)：

• OpenClaw 源碼與 README
• YOYO Claw 開發(fā)者論壇