Clawdbot（現(xiàn)名為 OpenClaw）潮州無粘結(jié)鋼絞線，當(dāng)今火到什么程度呢？

不到周，GitHub 直沖12 萬Star，"配件" Mac mini 斷貨，阿里、騰訊火速接入，聚攏飛書的教程，滿天飛。

就連 Anthropic 都急得讓它更名，兩次。

之是以這樣火，不為別的。

就因為 Clawdbot 讓 AI 不再是個平時的 chatbot，而是個7 × 24 小時不摸魚的 AI 職工——

你睡眠，它分析；你開會，它盯盤；你忙其它，它連續(xù)干活。

而且惟一手機(jī)上條音信，它就能隨時反映，干好了還會主動 call 你。

誠然了，Clawdbot 也并非。

不少網(wǎng)友發(fā)現(xiàn)，到真用起來的時候，錢包立馬遭不住了。

圖源：YouTube 博主 Bijan Bowen

畢竟，它可能吭哧吭哧地轉(zhuǎn)了整天，只處理了個小問題，就如故暗暗卷走你幾百好意思金的 Token 費，主個不白干。

好在，這事兒也不是莫得見識。

近，GitHub 上新開源了個國產(chǎn)框架，叫玄武 CLI。

它不錯讓你無謂買 Mac mini，也無謂再為 API 用錢，平直在腹地跑 Clawdbot，而且生適配了價錢實惠的國產(chǎn)芯片。

（下為 Clawdbot 應(yīng)用，均經(jīng) 2 倍加快）

這下，龍蝦（Clawdbot）是真的"香"了。

玄武 CLI：國產(chǎn)開源版 Ollama

淺顯來說，咱不錯把玄武 CLI 融會成個國產(chǎn)開源版的 Ollama。

面，它把腹地部署模子這件事，作念成了"應(yīng)用商店式"的體驗：

選模子、拉下來、平直用，無謂糾結(jié)形貌、旅途和堆碎成就。

另面潮州無粘結(jié)鋼絞線，它把那些本來容易勸退外行的活兒：

配環(huán)境、裝驅(qū)動、對架構(gòu)、調(diào)參數(shù)、盯顯存、查文檔、寫職業(yè)接口，也都提前兜住了。

在使用上，玄武 CLI 的敕令體系與 Ollama 度致：xw pull / run / list / stop，會用 Ollama 的基本就能縫上手。

比如，只需要行拉?。╬ull）敕令：

xw ? pull qwen3-32b

玄武會自動完成模子下載、切分和加載。次啟動后，模子即可快速反映，32B 及以內(nèi)模子基本都能在 30 秒內(nèi)完成啟動。

接著再輸入：

xw ? run qwen3-32b

就不錯平直和模子對話了，不需要稀奇搭 WebUI，也無謂我方寫職業(yè)。

除此以外，像 xw list / ps 這些敕令，也把腹地模子管束順?biāo)焯幚砹耍貉b了什么、跑著什么眼就能看清，調(diào)試和運(yùn)維都很閑暇。

有了這些，模子就不單是能在腹地跑起來，還不錯：

平直行為腹地 AI 引擎，接入 Clawdbot 造成 7 × 24 小時在線實踐器；

連到責(zé)任流（如 Dify）、自動化劇本或里面系統(tǒng)，替代云霄 API 作念代碼、分析、批處理。

模子、算力和數(shù)據(jù)都在腹地，不僅從簡本錢，也避了 Agent 權(quán)限可能帶來的信息敗露風(fēng)險，平率直玩 Clawdbot。

開源易上手，縫兼容各樣框架

玄武 CLI 自己的安設(shè)和部署也特地淺顯，何況開源。

GitHub/GitCode 鍵安設(shè)，解壓即用，支抓 Docker 容器化部署，簡直作念到0 本錢初學(xué)。

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

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

在安設(shè)層面，玄武 CLI 無謂配復(fù)雜環(huán)境：需手動處理依賴，下載解壓就能運(yùn)轉(zhuǎn)。

玄武 CLI 僅依賴基礎(chǔ)驅(qū)動即可殺青硬件的識別與探傷潮州無粘結(jié)鋼絞線，通過預(yù)編譯理引擎簡啟動，快 1 分鐘就能啟動職業(yè)。

同期，玄武 CLI 原生支抓多卡、多實例并行，每個模子實例相互煩懣，即便某個實例出問題，也不會拖垮其他職業(yè)。這讓它具有好的相識和可推廣。

在應(yīng)用接入層，玄武跳躍把"替換本錢"降到低。

它原生兼容 OpenAI API 步調(diào)，像 LangChain、LlamaIndex 這類常見框架，致使 IDE 插件場景，頻頻只需要轉(zhuǎn)業(yè) API 地址，錨索就能把本來的云霄調(diào)用，切換本錢地模子。

此外，在啟動和運(yùn)轉(zhuǎn)時，玄武會按需加載模子，并結(jié)量化精度動態(tài)分撥顯存和顯卡資源，避恒久間恭候，同期充分詐騙腹地硬件。

正因為這些特，玄武 CLI 突出適行為 Clawdbot 這類 Agent 的"腹地發(fā)動機(jī)"，而且不僅限于 Agent，各樣開源大模子也都不錯行敕令接入。

國產(chǎn)芯片原生適配

淌若說前邊講的，是讓腹地跑模子淺顯易上手，那簡直讓玄武拉開差距的，是它對國產(chǎn)芯片的原生適配。

像 Ollama 這種腹地模子案，體驗進(jìn)修，但底層基本照舊圍著英偉達(dá)那套體系走，硬件本錢當(dāng)然。

而玄武 CLI 則取舍了親和、價比的國產(chǎn)算力，讓腹地跑模子變得可行且經(jīng)濟(jì)。

往日國產(chǎn)芯片跑模子，常碰到成就復(fù)雜、能波動、生態(tài)碎屑化的問題，能跑但沒東談主敢用。

不同廠商使用不同驅(qū)動、算力接口和通訊庫，文檔不完滿、問題難復(fù)現(xiàn)，旦碰到 bug，很難通過搜索或社區(qū)快速處理。

與此同期，不同的應(yīng)用也面對異構(gòu)芯片適配艱辛：即便模子能跑，不同神色、不同框架在不同芯片上部署，也可能不同，加多了斥地本錢和不折服。

面對這困局，玄武 CLI 并莫得取舍"寫套駐扎的教程"，而是平直在框架層"吞掉"了復(fù)雜度。

它將悉數(shù)硬件互異封裝在底層，進(jìn)取構(gòu)建了個統(tǒng)的算力資源池。

論下面插的是什么卡，玄武都能自動識別芯片類型，結(jié)模子限度與顯存情狀，自動匹配適的理引擎，并在多卡、多實例場景下殺青智能和洽。

這種"黑盒化"處理，處理了模子啟動卡死、職業(yè)不相識的問題。

而相沿這能力的底座，恰是玄武 CLI 分層繾綣的系統(tǒng)架構(gòu)：

表層，是斥地者練習(xí)的敕令行和圭臬 API，中間層精良模子和洽、資源管束和人命周期按捺。

而環(huán)節(jié)能力薈萃在理引擎這層。

在這層，玄武選拔的是多引擎并行架構(gòu)：既有側(cè)重度化的自研引擎MLGuider，也支抓華為原生的MindIE，同期兼容順服社區(qū)圭臬的vLLM，并配套了程度煩懣（IPC）和自動路由策略。

這種多引擎并行架構(gòu)，保證了論用什么卡、跑什么模子，都能找到解。

抹平了不同國產(chǎn)芯片之間的底層手藝互異，閃斥地者需眷注硬件細(xì)節(jié)，就能殺青跨芯片的模子部署。

再結(jié)離線可用、不依賴云霄的特，玄武 CLI 施行上是在國產(chǎn)算力環(huán)境中，補(bǔ)王人了塊恒久缺失的基礎(chǔ)要領(lǐng)，讓模子部署變得松馳可控。

清昴智能是誰？

后，讓咱們先容下玄武 CLI 背后的清昴智能。

清昴智能設(shè)立于 2022 年，中樞聚焦芯片適配，以及模子—框架—算子的聯(lián)化。

首創(chuàng)東談主兼 CEO關(guān)宇是清華特年青的取得者。

設(shè)立三年以來，清昴智能已取得華為哈勃計策投資及多國內(nèi)線基金的億元支抓。

在手藝上，清昴走的是端到端的系統(tǒng)化道路：以自研異構(gòu)理引擎 MLGuider 為起頭，向下協(xié)同硬件繾綣，進(jìn)取相沿玄武智算平臺與 Agentic AI 平臺，殺青從硬件協(xié)同到算子、框架、模子再到智能體的全?；?。

在落地上，清昴曾出多種國產(chǎn)體機(jī)案，達(dá)成相識 16+TPS 的能隱約發(fā)揚(yáng)。

目下 MLGuider 已完成 15+ 主流芯片適配，在饜足預(yù)期理果下，可有多種國產(chǎn)案進(jìn)行取舍。

比如支抓 Qwen 80B 案，通過玄武 CLI 可支抓華為華為 300I Duo，300I A2 等多種價比案。

此次新開源的玄武 CLI，也延續(xù)了清昴對開源共建的恒久判斷：閃斥地者和企業(yè)無謂花大價錢，也能簡直用上國產(chǎn)算力和好用的腹地 AI 用具。

面向?qū)矶嘀悄荏w、多模態(tài)合作的趨勢，清昴提前布局 Agentic AI 平臺，為"每個公司領(lǐng)有 N 個數(shù)字職工"的時間，好底層、也環(huán)節(jié)的地基。

而 Clawdbot，只是其中個輕量嘗試——

你今天就能把它拉起來，讓我方的電腦造成個"數(shù)字職工"，提前感受將來智能體時間的雛形。

體驗聚攏：

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

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

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