夜雨聆风
犀牛许愿池
第
1
期
端侧上用Open Claw适用于哪些场景？
小白能上手吗？
能在端侧部署哪些模型？
本地模型推理，算力够吗？
本地智能化程度如何？
Call for Papers~
Hello 各位朋友！这里是犀牛许愿池第一期内容。
本栏目专门面向开发者与用户，聚焦大家最关心的热点问题，为你带来清晰、实用的解答。本期我们聚焦OpenClaw在端侧的相关问题进行解答。
如果你有想了解的话题或疑问，欢迎在评论区留言告诉我们。犀牛许愿池将不定期更新~
01
本期话题
BEN QI HUA TI
#
小白能否快速上手OpenClaw
#
OpenClaw在端侧的使用场景
#
OpenClaw在端侧适用的AI模型有哪些
01
部署难吗？
小白能否快速上手？
# 新手友好
相比于云端方案，在端侧运行 OpenClaw 不仅能大幅节省 Tokens 成本，还能带来更强的数据隐私，这些都是端侧AI的核心优势。但客观来说，端侧部署的技术门槛，确实会比直接调用云端API要高一些，纯技术小白如果从零开始，短期内独立完成部署会有一定难度。
不过，在犀牛派X1硬件上运行AI能力，情况会有些不同。依托阿加犀自研的端侧AI工具链，我们已经把底层环境配置、模型转换、驱动适配等复杂步骤全部封装优化，极大降低了上手难度。
为了让不同技术背景的开发者都能快速跑通，我们已经把完整、详细的操作步骤、环境配置教程与示例代码，全部上传到了阿加犀开发者社区。大家只要跟着社区文档一步步操作，即使是入门开发者，也能顺利在犀牛派X1上部署并运行 OpenClaw。
https://forum.aidlux.com/t/topic/73426
可在浏览器复制链接查看技术文档
02
在端侧使用OpenClaw
适用于哪些场景？
# 流程化、标准化、可量化的工作流
在讲应用场景之前，我们先明确：OpenClaw 是什么，它的核心技术创新在哪？
OpenClaw 的本质，不只是一个对话模型，而是一个能自主运行、有持续执行能力的端侧智能体。
· 它拥有自主心跳机制，每 30 秒自动巡检，主动发现并处理待执行任务；
· 它拥有独立记忆空间，能够记住用户偏好、历史上下文与任务状态；
· 它通过 Skills 技能体系 连接各类工具，可操作文件、抓取网页、发送邮件、执行脚本等。
主动执行、持续运行与工具调用的闭环能力，是传统对话式大模型难以企及的核心突破。这一特性也决定了 OpenClaw 的能力边界：它并非全能型工作引擎，而是高度聚焦于规则明确、可标准化、可流程化、需定期重复执行的自动化工作流，在这类场景中能实现最高效的任务落地与价值释放。
比如每日定时汇总多渠道信息、监控网页数据变化、批量整理格式化文件等，这类任务触发条件固定、执行路径清晰、输出结果可衡量。
所以理论上来说，只要用户能用自然语言把任务的执行逻辑、数据源、步骤和合格标准描述清楚，理论上都可以交给 OpenClaw 自动化完成。
文件整理场景
目前我们已发布两大场景的演示视频，分别是端侧本地办公文件自动整理与幼儿教育场景下的教师备课及教学素材规划。
幼儿教学场景
当然，OpenClaw 能实现的能力远不止这些，欢迎大家在评论区留下你想验证的应用场景，我们也会积极探索与落地。
03
本地处理模型
智能化能力够吗？
能用哪些模型？
A
# 高算力终端设备 + 模型广场
本地模型的推理的算力，完全来源于终端设备自身，无需依赖云端算力支持，既节省Tokens成本，也能保障数据隐私不泄露。
以犀牛派X1为例，其自带48TOPS算力，足以流畅支撑日常高频AI任务，比如Open Claw的文件操作、简单脚本执行、基础对话交互等，全程运行流畅，满足端侧场景下的智能化使用需求。
在实际验证过程中，我们主要使用的是Qwen3 8B 版本模型，借助该模型，可顺利完成多场景自动化任务，包括办公文件的分类整理、网页信息抓取、定时任务触发等，智能化程度能够匹配端侧使用场景的核心需求。
除此之外，我们的模型广场已内置近500个不同类型、不同参数的大小模型，大家可根据自身使用习惯、具体任务需求，自由选用适配的模型，比如DeepSeek、千问3 VL等，覆盖更多细分场景，灵活满足不同用户的个性化使用需求。
https://aiot.aidlux.com/zh/models?domain=4
复制链接至浏览器可查看模型广场模型种类
# 直播来啦！⏰
为降低开发者上手门槛，我们将定于3 月 18 日（本周三）18:00 开启专属直播教学，从开机上电开始，手把手教你如何在犀牛派X1 部署OpenClaw。
欢迎扫码预约！
算控交互一体开发板「犀牛派X1」为机器人开发者提供高效生产力引擎！强大的核心主控支持，为机器人带来前所未有的智能体验和自主能力，实时、高效地运行复杂的人工智能算法及流畅运行多种大模型。
