前言阿里开源的Copaw AI助手框架,凭借灵活部署、多工具集成的优势,成为很多人搭建私人AI助理的首选。但官方教程多适配Linux/macOS系统,Windows用户想要上手,往往会被各种细节卡住。 不同于常规教程的繁琐步骤,这篇指南主打「极简实操」,全程避开复杂理论,只保留核心操作,从安装到飞书接入,每一步都附具体命令和避坑提示,新手也能10分钟完成部署,轻松拥有专属AI个人助理。 阶段5:Copaw绑定飞书凭证回到Copaw网页控制台,点击「频道」,找到飞书选项,填入之前复制的「App ID」和「App Secret」,保存并启用,此时飞书与Copaw已成功绑定,可正常交互。 最终总结其实Copaw在Windows上部署,核心就3个关键步骤:一键安装→一键初始化→启动应用,再加上大模型API配置和飞书接入,全程没有复杂操作,新手也能轻松上手。 部署完成后,你就拥有了一个本地运行、可随时通过飞书操控的私人AI助理,无论是日常办公、文案创作,还是高效处理各类任务,都能帮你节省大量时间。
背景介绍在AI个人助理领域,Copaw绝对是近期的黑马——它支持钉钉/飞书/QQ等多端接入、本地/云端灵活部署、Skills自由扩展,还能无缝对接OpenAI/AzureOpenAI/本地大模型。 为了让大家更高效地完成部署,本文带来Copaw的Docker一站式部署指南,全程结合国内镜像加速(轩辕镜像),告别网络卡顿,同时严格区分测试环境与生产环境配置,既满足3分钟快速跑通的需求,也适配企业级的安全 为什么选Docker部署Copaw? :driver:bridgeservices:copaw:#固定版本,禁止latest标签,确保部署可复现、可回滚image:docker.xuanyuan.run/agentscope/copaw:v0.0.4container_name 实时监控服务可用性healthcheck:test:["CMD-SHELL","curl-fhttp://localhost:8088/health||exit1"]interval:30stimeout:5sretries
“阅读本文大概需要5分钟” 01 — 前言 Agent的发展超出你的想象,号称第四次工业革命的AI时代,正以智能化为核心,融合数字、物理与生物世界,以指数级速度重塑全球产业、经济与社会。 可以按需选用付费模型,也可本地部署免费版,可以参考前面的文章: Mac电脑养小龙虾教程 不花一分钱! : 人人都会养的腾讯小龙虾QClaw 03 — 阿里CoPaw 阿里的CoPaw是基于AgentScope框架,本地/云端双部署,原生支持钉钉、飞书、QQ 等国内办公平台,主打个人隐私与主动任务(定时日程 安装部署操作也简单,跟着官方的教程或者查找一些公开发布的教程也能轻易安装起来,如下是本地安装好的操作界面聊天框: 左侧菜单栏可以不同的模型、Skills等,CoPaw是个人的AI助手,阿里打造的另一款是 简单说HiClaw是指挥中心,让多个 CoPaw 协同工作,效率更高。
Hadoop集群部署教程-P5 Hadoop集群部署教程(续) 第十七章:安全增强配置 17.1 认证与授权 Kerberos认证集成: # 生成keytab文件 kadmin -q "addprinc
KimiClaw、MaxClaw、NullClaw、OpenFang、CoPaw、OpenClawChinese、LobsterAI、Nanobot、NanoClaw、IronClaw、ZeroClaw 小白零门槛部署 Windows/Mac/Linux 一键安装包无需命令行,双击运行中文文档 + 可视化界面几分钟完成全量部署 2. 轻量 + 扩展两不误 内存占用低,低配电脑流畅跑支持技能插件热插拔兼容 ClawHub 5000+ 技能 5. CSDN / AI 搜索:一键查教程会员中心:高级技能库创作中心:自定义 Agent 发布 五、总结 OpenClaw 生态已从 “单一框架” 进化为17 大平台混战。 如果你刷遍教程依然部署失败、被英文配置劝退、担心云端隐私 ——CountBot 就是你的最终答案。
Microsoft 365 E5 Renew X Microsoft 365 E5 Renew X是一款网页版的E5续订服务,其依赖网页浏览器呈现支持用户多端操作,完全将E5账户API调用托管在了服务器端因此用户无需电脑也可使用 Microsoft 365 E5 Renew X 由来 Microsoft 365 E5 Renew X为Microsoft 365 E5 Web的升级版,相对于旧版其增强了管理功能且更容易部署,API 随机区段1000s-2000s固定 完全随机的API内容(仅部分API支持):发送邮件的内容随机 Onedirve上传文件的内容随机 邮件通知服务:支持设置通知邮箱,调用异常会通过邮件通知无需反复登录查看 部署端 平台兼容性:使用Asp.Net Core 作为跨平台框架增适用于 Windows|Linux|MacOS x64|x86|ARM64|ARM 灵活部署:支持开放站点部署和私享部署,私享部署不再强制要求配置 如果端口是开的话 访问就有界面了 使用域名并开启https简略教程: 添加站点 添加反向代理 目标URL:http://127.0.0.1:1066 发送域名:$host 添加证书开启HTTPS
普通人还在对着开源版的配置教程抓头发,腾讯、字节、小米、阿里等大厂已经火速抄作业,推出了各种「精装版」Claw——MaxClaw、KimiClaw、QClaw、Coze Claw… 名字看得人眼花缭乱, (按难度分级,小白直接对号入座) 安装难度直接对应适配人群,不用硬扛,选对难度,5分钟就能上手! 」,等待10秒; 部署完成,网页端直接用,也能配飞书/钉钉插件,办公更方便。 CoPaw(阿里云用户专属) 打开阿里云APP/官网,搜索「CoPaw」; 用阿里云账号登录(没账号注册一个,很简单); 进入CoPaw页面,点「启用助手」,不用额外配置,直接用基础功能。 收藏这篇,想用哪款直接对着表格找、对着教程装,再也不用在配置页面绕晕~ 后续还会更新各款Claw的进阶使用技巧,关注不迷路!
提示:受网络因素影响,下载可能会比较缓慢,同学们可以在启动教程第一节的评论区中下载安装包,如下图所示。 启动教程 第1节 2.2 IDEA 安装 请同学们双击 ideaIU-2022.1.4.exe 安装包,点击下一步,如下图所示。 接着确认 IDEA 的安装位置,点击下一步,如下图所示。
节点规划 Cloudera Manager Server 节点提供 WebUI 操作界面,管理 Cloudera Manager Agent 节点,在运行 Agent 的机器上部署大数据相关组件。 The key fingerprint is: SHA256:57wmDSyaKv2aq487Y9mSgdMCU5A6HSnrXUn4HC6PFuM root@cm-server The key's randomart # 在MySQL暂时停止响应新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中;官方建议back_log = 50 + (max_connections / 5) log_queries_not_using_indexes = 1 # 检查未使用到索引的sql log_throttle_queries_not_using_indexes = 5 集群开始安装部署,启动服务。 ? 完成安装。 ? CDH 集群安装检查 登陆 Clouder Manager 管理界面,可以检查集群各组件运行情况。 ?
CoPaw(轻量级AI Agent)CoPaw是阿里通义实验室推出的个人智能体工作台,基于Python开发,主打轻量级和企业级混合部署。 项目说明上线时间2026年2月14日部署方式本地桌面 + 云端核心定位开发者工具、个人助理开源/闭源开源(MIT许可)官方地址https://copaw.agentscope.io/Gitee镜像https ://gitee.com/openclaw-cn/openclaw-cn核心特点:极低内存占用:基于Python开发,不需要Node.js全家桶,内存占用只有OpenClaw Worker的1/5多通道对话 项目说明上线时间2026年2月5日发布,3月12日安卓市场正式上线部署方式云端虚拟手机核心定位移动端AI助手、跨App操作月活跃用户95万+开源/闭源闭源下载方式安卓应用商店搜索“红手指Operator 使用KimiClaw的配置流程:登录kimi.com进入Claw模块通过Kimi APP或网页端输入任务发送指令:帮我搜索关于"图神经网络"的最新5篇论文,总结每篇论文的核心观点和创新点,保存到一个Markdown
计算机视觉研究院专栏 今天给大家分享一些实践的干货,主要是怎么将训练好的网络模型部署落地。有兴趣的同学,请跟我们一起学习! 一、什么是模型部署? 模型部署是任何机器学习项目的最后阶段之一,可能有点棘手。如何将机器学习模型传递给客户/利益相关者? 模型的部署大致分为以下三个步骤: 模型持久化 持久化,通俗得讲,就是临时数据(比如内存中的数据,是不能永久保存的)持久化为持久数据(比如持久化至数据库中,能够长久保存)。 三、DNN模块部署Yolov5 用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序,包含两个步骤:1)、把pytorch的训练模型pth文件转换到onnx文件;2)、opencv的dnn模块读取onnx 生成yolov5s_param.pth 的步骤: 首先下载https://github.com/ultralytics/yolov5的源码到本地,在yolov5-master主目录(注意不是我发布的github
作者:Edison_G 今天给大家分享一些实践的干货,主要是怎么将训练好的网络模型部署落地。有兴趣的同学,请跟我们一起学习! 一、什么是模型部署? 模型部署是任何机器学习项目的最后阶段之一,可能有点棘手。如何将机器学习模型传递给客户/利益相关者? 模型的部署大致分为以下三个步骤: 模型持久化 持久化,通俗得讲,就是临时数据(比如内存中的数据,是不能永久保存的)持久化为持久数据(比如持久化至数据库中,能够长久保存)。 三、DNN模块部署Yolov5 用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序,包含两个步骤:1)、把pytorch的训练模型pth文件转换到onnx文件;2)、opencv的dnn模块读取onnx 生成yolov5s_param.pth 的步骤: 首先下载https://github.com/ultralytics/yolov5的源码到本地,在yolov5-master主目录(注意不是我发布的github
在需要回传的对象前添加@ModelAttribute(“bb”)注解,在界面中就可以通过bb前缀来获取回写信息。
安装prometheus的详细过程看:prometheus部署教程(一)-腾讯云开发者社区-腾讯云1、部署mysql-exporter(1)操作准备安装MySQL:参考连接:Mysql 安装教程-腾讯云开发者社区 exporter --config.my-cnf=/app/mysql exporter/my.cnfRestart=on-failure[Instal1]WantedBy=multi-user.target(5) Prometheus配置文件并重启Prometheus服务vim /app/prometheus/prometheus.yml - job_name: 'mysql' scrape_interval:5s static_configs: -targets:['IP:9104'] #mysql服务器的ip加端口 systemctl restart prometheus(7)登录页面查看2、部署 redis_exporter(1)部署前准备安装redis集群,参考连接redis(Cluster)集群-腾讯云开发者社区-腾讯云(2)在客户端主机创建app日录,并上传gz又件cd /apptar -
DeepSeek是一款强大的知识检索和问答工具,通过本地部署,用户可以更加便捷地进行知识检索和问答操作。本文将详细介绍如何在本地部署DeepSeek,以便用户能够充分利用其强大的功能。 环境要求 在本地部署DeepSeek之前,需要确保计算机满足以下环境要求: 操作系统:Linux(推荐)或Windows。 Python版本:Python 3.7及以上。 DeepSeekModel model = DeepSeekModel() result = model.predict(input_data) print(result) 使用与调试 使用DeepSeek 在成功部署并启动
适用范围:本教程只适用于RedHat系列(CentOS、RockyLinux)说明:本文档演示单机集中式部署方案,适用于开发测试环境。 makeinstall#安装contrib模块chmod+xcontrib/pgxc_ctl/make_signaturecdcontribmake-sj$(nproc)makeinstall三、安装与部署 server]ssh-user=opentenbase#此处更换为创建OpenTenBase用户时设置的密码ssh-password=123456ssh-port=22[log]level=DEBUG5. /opentenbase_ctlinstall-cconfig.ini部署过程展开代码语言:BashAI代码解释======StarttoInstallinstanceopentenbase_c==== successfullySuccesstoinstallallcn/dnmasternodes.step4:Installslavenodes...Successtoinstallallslavenodes.step5:
的级别调整为warning,主机宕机调整为critical vim /etc/prometheus/rules/vim node_exporter.rules 修改完上面的内容重启prometheus 5、 start prometheusalert systemctl enable prometheusalert 4、登录页面: 端口,账号密码分别是配置文件中全局变量的监听端口,登录账号和密码也可以自行修改 5、
值得一提的是,AgentScope团队打造的CoPaw,作为OpenClaw的优质同类产品,主打个人助理定位,可部署在个人环境中,支持钉钉、飞书、QQ等多通道对话,兼具定时执行、文档处理、新闻摘要等多元能力 ,新手也能快速上手,成为不少用户“养龙虾”的首选平替;Kimi推出的KimiClaw,深度绑定自身K2.5大模型,主打零代码一键部署,联合深圳龙岗举办“千人龙虾大会”,现场提供免费安装与体验服务,同时推出企业部署补贴 、KimiClaw、ArkClaw、LobsterAI、CoPaw等产品实现的“开箱即用”,以及CountBot的零代码部署与轻量化优势,彻底解决了这一痛点,让普通用户也能轻松“养龙虾”。 其中CountBot凭借无门槛操作、极致轻便与完善的中文适配,成为多数普通用户与开发者的首选,而LobsterAI、CoPaw则凭借各自的场景优势,在同类产品中占据一席之地。 无论是CountBot的零门槛开源适配,LobsterAI的智能交互与场景适配,还是CoPaw的多通道协同与本地安全优势,都在以自身特色诠释国产AIAgent的实力。
通过 getconf LONG_BIT Linux查看系统位数命令:返回的结果如果是64,说明linux系统属于64位;返回32,系统属于32位。
结果这玩意必须要钱才能私有化部署,这直接就被我pass了。 后来就发现了 Bitwarden这个工具,因为他是我Google 1Password开源版 而搜索到的。然后也看了下,确实不错。 就来部署一下他吧。 安装Bitwarden 我们先部署bitwarden,然后使用Nginx作为反向代理,将请求转发到bitwarden服务器上。 Docker部署bitwarden mkdir /data/bitwarden docker run -d \ --rm \ --name bitwarden 成功部署完毕。 其他平台客户端 直接前往 https://bitwarden.com/download 进行下载其他平台客户端,和插件设置方法相似,设置完url直接登录即可。