云端 Token 太贵？用 oMLX 本地部署大模型，构建你的私有 AI 推理服务。本地化部署大模型（On-device LLM Inference）成为一个值得认真考虑的工程方向。

本文介绍了如何将OpenClaw AI智能体与本地部署的Qwen 3.5大模型对接，实现零成本使用AI功能。主要内容包括：1）通过npm安装OpenClaw并确保Node.js环境；2）配置过程中选择自定义模型，填写本地API地址（http://127.0.0.1:8000/v1）及从oMLX获取的API Key和模型ID；3）优化设置建议，包括调整oMLX的CTX WINDOW、最大TOKEN数

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同样的模型，别人的 Agent 能 7×24 小时稳定跑、成功率超 95%，你的却频繁跑偏、任务失败。问题不在模型，而在Harness—— 这套决定 Agent 能否稳定落地的「运行控制系统」，正在成为 AI 工程的核心。

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在 Artificial Intelligence 与 Agent 技术快速发展的背景下，Agent Skills 正成为构建智能应用的核心能力。从 Prompt Engineering 到上下文管理、工具调用与执行编排，Skills 体系决定了智能体的上限。本文将系统拆解 Agent Skills 的设计方法与工程实践，助你构建可控、高效、可扩展的 AI Agent。