用 OpenClaw 将树莓派变身人工智能代理!

当下科技圈，开源人工智能代理工具OpenClaw正引发热议。过去几周，我在树莓派大厦的创客实验室里反复调试这款工具，亲身体验它的强大功能。

如今，大多数人对 ChatGPT、Claude 等生成式 AI 聊天机器人已不陌生。这些工具基于大型语言模型（LLMs），能根据提示模拟对话、生成回复，无论是答疑解惑、编写代码，还是头脑风暴、辅助信息分析，都能胜任。它们就像一位知识渊博的助手，随时响应你的各类需求，实用性十足。

但传统聊天机器人本质上是被动响应的 —— 你提出一个问题，它给出一个答案。它们能帮你梳理思路、提供方案，却无法直接落地执行。

而人工智能代理，恰好填补了这一空白。

OpenClaw 不仅具备生成式 AI 的核心能力，更新增了关键的 “行动属性”：它不仅能生成文本，还能调用工具、运行命令、与 API 交互、管理工作流程，真正代表你完成具体任务。

不过正如蜘蛛侠的名言：“能力越大，责任越大”。若在主力计算机上安装 OpenClaw，它将深度访问你的系统，可能涉及浏览网页、填写表单、交互个人数据等操作。这种强大的权限虽能带来极高便利，却也潜藏着真实的安全风险。

而在树莓派这样的独立设备上运行 OpenClaw，正是降低安全风险的绝佳方案：既能通过隔离环境获得可控的安心感，又能拥有一个始终在线、低功耗、后台静默运行的 AI 代理系统，鱼与熊掌兼得。

安装OpenClaw

在全新安装并完成系统更新的树莓派操作系统上，打开终端执行以下命令：

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

该命令将自动安装所有必要依赖，并引导你完成后续设置流程。

打造婚礼照片亭

我用 OpenClaw 完成的首个树莓派实验，是搭建一台婚礼照片亭 —— 就是那种宾客可上前拍照、即时分享照片的设备。

此前我曾尝试两种方案：首先是纯手动用 Python 搭建（“搭建” 一词或许有些夸大），虽能勉强运行，但界面粗糙；

后来是借助 “氛围编码”，在 ChatGPT 和树莓派文件系统间复制粘贴代码，效果虽有提升，却仍需大量手动操作，耗时费力。

最后，我决定试试OpenClaw。我在树莓派5上安装了这款代理（配备8GB内存的树莓派4也能流畅运行），添加了虚拟专用网络（VPN）服务（Tailscale与OpenClaw无缝集成），并将我的OpenAI API密钥配置为主要的人工智能提供商。

接下来，我在另一块树莓派上全新安装了树莓派操作系统，计划用它作为照片亭的“大脑”，并连接了树莓派摄像头模块2。我向OpenClaw提供了树莓派5的登录凭据，并让它通过SSH连接到该设备。

然后，我只需用简单的英语与OpenClaw聊天，用“将字体更改为……”“将文本居中……”等简单提示，详细解释我希望照片亭如何运作。仅仅几个小时，我就完成了。

整个过程没有使用一条Bash或Python命令，我也完全没编写任何代码。人工智能代理创建了所有必要的文件，构建了网页，配置了照片下载的Wi-Fi热点，并设置了管理员访问权限。从开始到结束，它处理了我需要的一切。

小贴士：

我们建议使用高质量的SD卡来构建OpenClaw。更好的选择是添加一个M.2 HAT+扩展板，并从固态硬盘（SSD）运行操作系统（可通过在树莓派操作系统的“配件”中使用“SD卡复制器”）。这样能让OpenClaw运行得非常流畅。

离线使用OpenClaw

通过Ollama、llama.cpp或LocalAI等工具将OpenClaw连接到本地托管的模型，所有推理和处理都可以直接在树莓派上进行，从而保护你的数据隐私、减少延迟并消除API费用。虽然本地人工智能模型可能无法始终与大型云模型的能力相媲美，但它们擅长快速迭代任务，并且可以与云提供商结合使用，作为智能回退方案。

在树莓派Zero 2 W上运行PicoClaw

虽然OpenClaw是一个强大的用于管理工作流程和工具的人工智能系统，但PicoClaw是一个精简版的代理，专为在最小硬件上本地运行和执行任务而设计，非常适合树莓派Zero、树莓派Zero 2 W或树莓派3等设备。由于这些开发板不使用LPDDR4内存，你可以构建一个不受该市场供应限制和价格波动影响的人工智能代理。

请使用以下终端命令安装：

git clone https://github.com/sipeed/picoclaw && cd picoclaw && picoclaw onboard

我在树莓派Zero 2 W上安装了PicoClaw，30秒后，就创建了一个测试网页……

向边缘驱动智能的转变

从托管网页这样简单的事情开始，很快就能看出OpenClaw的价值不在于取代工具，而在于改变我们与工具的交互方式。无论是用于测试新概念、管理基础设施还是支持实际部署，像OpenClaw这样的工具都展示了将推理能力从基于云的LLMs转移到树莓派等低成本本地设备的潜力。

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