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OpenClaw Windows 完整安装与本地模型配置教程（实战版） 说实话这玩意火了有一段时间了但是虽然作为从业者，我至今还没用过，今天就边安装边记录出一篇记录文档吧吗，这里仅仅只会记录我安装的出

LLM 知识有截止日期、无法执行操作——这是它的两大硬伤。Tools 让 AI 学会"打电话"调用外部 API，Function Calling 让模型输出结构化指令，RAG 则为 AI 接上"私

上一章我们掌握了Prompt Templates（提示模板），学会了如何构建可复用、标准化的提示，让模型理解任务要求。但在实际开发中，仅让模型返回自然语言是不够的——我们常常需要模型返回结构化数据（如

很多人在刚接触 RAG 时，注意力都会集中在向量数据库、Embedding 模型和相似度检索上。这当然没错，因为这些组件直接决定了“问的时候能不能找到资料”。 但如果你真的开始做一个能落地的知识库系统

业内对 Agent 的抽象已经存在三年了，虽然搭建一个基础 agent 抽象并不难，但要让这个抽象足够灵活以支撑生产环境，却并非易事。

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传统RAG解决了大模型“用外部知识”的基础问题，是轻量化检索增强的最优解；GraphRAG则解决了大模型“理解知识关联”的进阶问题，是复杂场景下的升级方向。

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最近亲测完成了 OpenClaw 的部署，把全程步骤整理出来分享给大家，适配中国大陆网络环境，还会教大家配置英伟达免费的 AI 模型（包含 kimi-k2.5），所有代码直接复制就能用，跟着步骤走全程

AI 正在从能力变成基础设施。而本地 AI，可能会成为下一代开发环境的一部分。我们基于开源架构自主研发一套本地大模型部署与智能体管理平台，并把它开源了。

OpenClaw Windows 完整卸载 作者：吴佳浩 撰稿时间：2026-3-19 目录 卸载前须知 整体卸载流程概览 Step 1：停止并移除 Gateway 服务 Step 2：卸载 Open

最近在折腾一套本地 AI 工作流（数字员工 / MCP / Agent 自动化），从一开始盲目追大模型，到最后收敛到合理方案，中间踩了不少坑，本篇记录分享，各位注意规避。 一、第一坑：以为有 32B，

只说应用层的AI赛道，前端是非常适合转AI的，目标岗位可以是AI工程师/AI产品经理，做得好的可以干到AI负责人，并且我身边已经有很多鲜活的案例，所以大家不必焦虑。

当我们谈论 AI Agent 时，我们到底在说什么？当我们真正开始开发 AI Agent 时，又应该从哪里开始？

Claude Code Agent Skills 入门指南（上）：原理与规范 —— 让 AI Agent 拥有"肌肉记忆"的可扩展能力 摘要 引言 问题：上下文窗口的困境 你想让 Agent 拥有多种

Mistral Small 4 用 MoE 架构把 119B 参数压到只激活 6B，API 价格是 GPT-5.4 的 1/67。128 Expert、256k 上下文、Apache 2.0 开源。