henry 发自 凹非寺shibo体育游戏app平台

量子位 | 公众号 QbitAI

Clawdbot（现名为OpenClaw），当前火到什么程度呢？

不到一周，GitHub直冲12万Star，“配件”Mac mini卖断货，阿里、腾讯火速接入，衔接飞书的教程，满天飞。

就连Anthropic都急得让它更名，两次。

之是以这样火，不为别的。

就因为Clawdbot让AI不再是一个等闲的chatbot，而是一个7×24小时不摸鱼的AI职工——

你睡眠，它分析；你开会，它盯盘；你忙其它，它不竭干活。

而且惟一手机上一条音信，它就能随时反映，干好了还会主动call你。

诚然了，Clawdbot也并非完整。

不少网友发现，一到真用起来的时候，钱包立马遭不住了。

毕竟，它可能吭哧吭哧地转了一整天，只料理了一个小问题，就依然暗暗卷走你几百好意思金的Token费，主打一个不白干。

好在，这事儿也不是莫得目的。

最近，GitHub上新开源了一个国产框架，叫玄武CLI。

它不错让你无须买Mac mini，也无须再为API费钱，径直在腹地跑Clawdbot，而回去附生适配了价钱更实惠的国产芯片。

这下，龙虾（Clawdbot）

是的确“香”了。

浅易来说，咱不错把玄武CLI贯串成一个国产开源版的Ollama。

一方面，它把腹地部署模子这件事，作念成了“应用商店式”的体验：

选模子、拉下来、径直用，无须纠结体式、旅途和一堆破裂配置。

另一方面，它把那些原来最容易劝退外行的活儿：

配环境、装驱动、对架构、调参数、盯显存、查文档、写就业接口，也都提前兜住了。

在使用上，玄武CLI的敕令体系与Ollama高度一致：xw pull / run / list / stop，会用Ollama的基本就能无缝上手。

比如，只需要一排拉取（pull）敕令：

xw pull qwen3-32b

玄武会自动完成模子下载、切分和加载。初次启动后，模子即可快速反映，32B及以内模子基本都能在30秒内完成启动。

接着再输入：

xw run qwen3-32b

就不错径直和模子对话了，不需要稀奇搭WebUI，也无须我方写就业。

除此除外，像xw list / ps这些敕令，也把腹地模子料理顺遂料理了：装了什么、跑着什么一眼就能看清，调试和运维都很宽心。

有了这些，模子就不单是能在腹地跑起来，还不错：

模子、算力和数据都在腹地，不仅节俭资本，也幸免了Agent权限可能带来的信息深刻风险，径坦白玩Clawdbot。

玄武CLI本人的装配和部署也相配浅易，而况绝对开源。

GitHub/GitCode一键装配，解压即用，支握Docker容器化部署，信得过作念到0资本初学。

GitHub：https://github.com/TsingmaoAI/xw-cli

GitCode：https://gitcode.com/tsingmao/xw-clishibo体育游戏app平台

在装配层面，玄武CLI无须配复杂环境：无需手动处理依赖，下载解压就能动手。

玄武CLI仅依赖基础驱动即可已毕硬件的识别与探伤，通过预编译推理引擎极简启动，最快1分钟就能启动就业。

同期，玄武CLI原生支握多卡、多实例并行，每个模子实例相互隔绝，即便某个实例出问题，也不会拖垮其他就业。这让它具有更好的线路性和可扩张性。

在应用接入层，玄武进一步把“替换资本”降到最低。

它原生兼容OpenAI API法度，像LangChain、LlamaIndex这类常见框架，以至IDE插件场景，相通只需要改一排API地址，就能把原来的云霄调用，切换资腹地模子。

此外，在启动和动手时，玄武会按需加载模子，并结合量化精度动态分拨显存和显卡资源，幸免万古刻恭候，同期充分欺诈腹地硬件。

正因为这些特质，玄武CLI杰出相宜当作Clawdbot这类Agent的“腹地发动机”，而且不仅限于Agent，种种开源大模子也都不错一排敕令接入。

要是说前边讲的，是让腹地跑模子浅易易上手，那信得过让玄武拉开差距的，是它对国产芯片的原生适配。

像Ollama这种腹地模子决议，体验熟习，但底层基本如故围着英伟达那套体系走，硬件资本当然高。

而玄武CLI则选择了更亲和、性价比更高的国产算力，让腹地跑模子变得可行且经济。

曩昔国产芯片跑模子，常遭受配置复杂、性能波动、生态碎屑化的问题，能跑但没东谈主敢用。

不同厂商使用不同驱动、算力接口和通讯库，文档不完整、问题难复现，一朝遭受bug，很难通过搜索或社区快速料理。

与此同期，不同的应用也濒临异构芯片适配辛苦：即便模子能跑，不同技俩、不同框架在不同芯片上部署，也可能绝对不同，增多了开荒资本和不祥情趣。

面对这一困局，玄武CLI并莫得选择“写一套更忽闪的教程”，而是径直在框架层“吞掉”了复杂度。

它将统统硬件各异封装在最底层，朝上构建了一个长入的算力资源池。

不管下面插的是什么卡，玄武都能自动识别芯片类型，结合模子领域与显存景色，自动匹配最合适的推理引擎，并在多卡、多实例场景下已毕智能调遣。

这种“黑盒化”处理，澈底料理了模子启动卡死、就业不线路的问题。

而复古这一智商的底座，恰是玄武CLI分层策画的系统架构：

最表层，是开荒者熟悉的敕令行和法度API，中间层庄重模子调遣、资源料理和人命周期死心。

而要害智商合股在推理引擎这一层。

在这一层，玄武禁受的是多引擎并行架构：既有侧重深度优化的自研引擎MLGuider，也支握华为原生的MindIE，同期兼容罢免社区法度的vLLM，并配套了进度隔绝（IPC）和自动路由策略。

这种多引擎并行架构，保证了不管用什么卡、跑什么模子，都能找到最优解。

澈底抹平了不同国产芯片之间的底层时间各异，让路发者无需关心硬件细节，就能已毕跨芯片的模子部署。

再结合离线可用、不依赖云霄的特质，玄武CLI本色上是在国产算力环境中，补王人了一块永久缺失的基础体式，让模子部署变得任意可控。

终末，让咱们先容一下玄武CLI背后的清昴智能。

清昴智能建树于2022年，中枢聚焦芯片适配，以及模子—框架—算子的合股优化。

创举东谈主兼CEO关超宇是清华特奖最年青的赢得者。

建树三年以来，清昴智能已赢得华为哈勃策略投资及多家国内一线基金的亿元级支握。

在时间上，清昴走的是端到端的系统级优化路子：以自研异构推理引擎MLGuider为开赴点，向下协同硬件策画，朝上复古玄武智算平台与Agentic AI平台，已毕从硬件协同到算子、框架、模子再到智能体的全栈优化。

在落地上，清昴曾推出多种国产一体机决议，达成线路16+TPS的高性能迷糊推崇。

当前MLGuider已完成15+主流芯片适配，在安静预期推理后果下，可有多种国产决议进行最优选择。

比如支握Qwen 80B决议，通过玄武CLI可支握华为华为300I Duo，300I A2等多种性价比决议。

此次新开源的玄武CLI，也延续了清昴对开源共建的永久判断：让路发者和企业无须花大价钱，也能信得过用上国产算力和好用的腹地AI用具。

面向异日多智能体、多模态勾搭的趋势，清昴提前布局Agentic AI平台，为“每个公司领有N个数字职工”的时期，打好最底层、也最要害的地基。

而Clawdbot，只是其中一个轻量级尝试——

你今天就能把它拉起来，让我方的电脑酿成一个“数字职工”，提前感受异日智能体时期的雏形。

体验衔接：

GitHub：https://github.com/TsingmaoAI/xw-cli

GitCode：https://gitcode.com/tsingmao/xw-cli