OpenClaw 是面向本地优先、模型无关、可执行任务的 AI Agent 操作系统，核心采用Gateway 中心化分层架构，将通信、调度、执行、记忆与扩展能力解耦，实现跨平台、可持久化、安全可控的智能体运行环境。OpenClaw 架构以 Gateway 为中枢、Agent 为核心、Skills 为能力、Memory 为持久化、Nodes 为扩展，构建了一个本地优先、安全可控、高度可扩展的 AI

OpenClaw是自托管AI网关，可通过微信官方插件**@tencent-weixin/openclaw-weixin**接入个人微信，实现消息互通、数据可控，无需公众号，扫码即用。打开手机微信“扫一扫”，扫描终端二维码，确认授权后，插件自动保存凭证，重启网关生效。2. 微信端测试：微信聊天列表出现“ClawBot”会话，发送文字消息，OpenClaw网关接收并路由到AI模型，自动回复内容，支持文

打开OpenClaw操作终端，执行渠道添加指令，选择对接平台为飞书，依次输入之前保存的App ID和App Secret，若为飞书国际版，需额外指定域名参数。配置完成后，可通过查看渠道列表指令，确认飞书渠道配置成功。1. 登录飞书开放平台，进入右上角开发者后台，点击创建企业自建应用，填写应用名称（如OpenClaw智能助手）、应用描述，上传自定义图标，完成应用基础创建。随后执行网关启动指令，开启O

1. 在在线环境下，可直接通过 HuggingFace 或 ModelScope 搜索 Qwen3.6 模型并进行部署，具体步骤参考下方。2. 在离线环境中，需要提前下载好模型权重，并将其分发到所有 Worker 节点，同时挂载到对应的 Worker 容器中。，填写对应的模型权重路径。菜单中，选择已添加的 Qwen3.6 模型进行部署。时，说明模型已经成功启动，可以进行后续的测试。，直接搜索 Qw

在 GPUStack 集群准备完成后，即可开始部署具体的推理服务。本章节以 vLLM 和 SGLang 为例，展示模型部署与试验操作流程。请注意，在部署前需自行确认沐曦 GPU 上对应的 vLLM/SGLang 版本是否支持目标模型。在沐曦 GPU 节点上部署 Kubernetes 集群，并确认 kubectl 可正常操作。中的（1）驱动状态检查和（2）运行时目录检查，在各节点进行验证确认。部署完

对于初次接触云计算的新手来说，选择第一台云服务器可能会感到困惑——不同的厂商、配置、价格和术语让人眼花缭乱。本文将从零基础出发，手把手教你如何选择适合自己的云服务器，涵盖核心参数、厂商对比、成本优化等关键问题。Linux（如CentOS、Ubuntu）：适合开发者，资源占用低。2~4GB：中小型动态网站（如WordPress）、开发测试环境。SSD云盘：速度快，适合系统盘和高IO需求（如数据库）。

Qwen 团队最新开源稠密多模态模型，在智能体编程任务上直接超过了前代。在 SWE-bench、Terminal-Bench 等一系列基准中，它以更小的参数规模，让“模型规模与能力线性增长”的经验不断被打破。从工程视角看，27B 稠密模型的规格既没有 MoE 架构的路由与调度复杂度，也没有超大模型那种多机分片带来的部署负担，但又足够强大，可以。这使得它天然适合作为一个“”，进入真实生产环境。本文将

Qwen 团队最新开源稠密多模态模型，在智能体编程任务上直接超过了前代。在 SWE-bench、Terminal-Bench 等一系列基准中，它以更小的参数规模，让“模型规模与能力线性增长”的经验不断被打破。从工程视角看，27B 稠密模型的规格既没有 MoE 架构的路由与调度复杂度，也没有超大模型那种多机分片带来的部署负担，但又足够强大，可以。这使得它天然适合作为一个“”，进入真实生产环境。本文将

至此，GPUStack 的控制面已成功部署，沐曦 GPU 节点也顺利接入集群，并能够正常采集 GPU 名称、索引、厂商信息、温度、利用率及显存使用等指标。在异构 GPU 环境下，GPUStack 可以将原本分散的推理服务进行统一纳管，使模型部署、服务运行以及监控观测都集中在同一平台中完成，从而降低多环境运维复杂度。在 GPUStack 控制台中，选择添加节点（Worker），并复制系统生成的接入命

例如，对于运行大规模数据处理和分析任务的企业，大数据型实例能够提供高读写性能、高吞吐以及低延时的存储，搭配大规模并行处理能力，轻松应对海量数据存储与运算。火山云服务器通过多重安全机制，全方位保护用户的云上资产。同时，火山云服务器支持灵活的计费方式，包括按量计费、包年包月计费以及计费方式转换，用户可根据业务量波动和成本预算，自由选择最适合的计费模式，有效优化成本支出。火山云服务器，作为火山引擎旗下的