以往各人习惯将 AI 能力依赖于公有云效劳 ，，，，，而随着 OpenClaw 等智能体工具的快速普及 ，，，，，不管是小我私家开发者照旧企业更需要一个 7×24 小时运行在外地、可直接响应指令的 “数字员工”。。。。。。。但云端计划保存的数据隐私危害与一连高昂的 API、Token 本钱 ，，，，，让工业级智能体在规模唬唬�；；；； ；涞厥泵媪倨烤� ，，，，，自力安排大模子效劳已成为企业构建自主可控 AI 能力的一定选择。。。。。。。
众智FlagOS 是一款完全开源的 AI 系统软件栈 ，，，，，支持多款异构 AI 芯片 ，，，，，可让 AI 模子与智能体轻松实现快速安排。。。。。。。本次 FlagOS 团结腾讯云 HAI（面向AI和科学盘算的容器镜像中心） ，，，，，将 Qwen3-4B-hygon-flagos 模子镜像正式上线腾讯云 HAI 社区 ，，，，，开发者可直接拉取使用。。。。。。。唬唬�；；；； ；诟镁迪� ，，，，，可快速在加速卡上运行FlagOS + OpenClaw ，，，，，实现小模子驱动智能体执行 ，，，，，为企业和开发者从公有云 API 转向自建外地 AI 效劳提供了可落地的实践计划。。。。。。。
装置及测试历程
基于 FlagOS 系统软件栈的跨芯能力 ，，，，，众智 FlagOS 社区把 Qwen3-4B 适配至多款GPU硬件。。。。。。。以下内容重点先容怎样安排与设置 FlagOS 版 Qwen3-4B的历程 ，，，，，仅用于复现实验效果 ，，，，，不影响对 Agent 能力的判断。。。。。。。
1.装置Qwen3-4B-hygon-flagos首先 ，，，，，从 HAI 社区平台找到 Qwen3-4B-hygon-FlagOS ，，，，，凭证md拉取模子并启动效劳。。。。。。。
以 ModelScope为例 ，，，，，下载模子权重
Plain Text pip install modelscope modelscope download –model Qwen/Qwen3-4B –local_dir /share/Qwen3-4BPlain Text docker pull haihub.cn/baai/flagrelease_hygon_qwen3:v1.0.0通过下面的代码 ，，，，，启动容器。。。。。。。
这段代码可直接复制使用 ，，，，，也可以凭证需要修改容器名 ，，，，，即在第4行–name=flagos对 name 举行修改。。。。。。。
SQL #Container Startupdocker run -it \ –name=flagos \ –network=host \ –privileged \ –ipc=host \ –shm-size=16G \ –memory=”512g” \ –ulimit stack=-1:-1 \ –ulimit memlock=-1:-1 \ –cap-add=SYS_PTRACE \ –security-opt seccomp=unconfined \ –device=/dev/kfd \ –device=/dev/dri \ –group-add video \ -u root \ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal \ -v /share:/share \ haihub.cn/baai/flagrelease_hygon_qwen3:v1.0.0 \ /bin/bash进入容器（若是上一步修改了容器名 ，，，，，这里要将flagos对 name 举行修改。。。。。。。Plain Text docker exec -it flagos bash启动效劳Plain Text flagscale serve qwen32.装置设置OpenClaw
装置历程: 拜见:https://github.com/openclaw/openclaw?spm=5176.28103460.0.0.696675514ZMILC , 通过源码方法 ，，，，，装置 OpenClaw。。。。。。。
Python git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git cd openclawpnpm install pnpm ui:build # auto-installs UI deps on first run pnpm build pnpm openclaw onboard –install-daemon # Dev loop (auto-reload on TS changes) pnpm gateway:watch设置历程:会见链接以下链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2625144 ，，，，，文中有给出通用的”模子设置”文件名堂 ，，，，，可以直接套用 ，，，，，套用后下令如下。。。。。。。
需要注重的是 ，，，，，设置外地模子时 ，，，，，厂商一定是加速推理工具如vllm。。。。。。。
SQL pnpm openclaw config set ‘models.providers.vllm_local’ –json ‘{ “baseUrl”: “http://1.15.51.106:9033/v1”, “apiKey”: “anykey”, #key不可为空 ，，，，，若是原来模子没有设置key ，，，，，恣意填写即可 “api”: “openai-completions”, “models”: [ { “id”: “Qwen3-4B-hygon-flagos”, “name”: “远程模子” } ] }’
执行之后泛起如下信息提醒：
启用并设置为默认模子
Plain Text 合并设置模子 pnpm openclaw config set models.mode mergePlain Text 切换为目今模式 pnpm openclaw models set vllm_local/Qwen3-4B-hygon-flagos
可以看到目今默认模子已经切换为 Qwen3-4B-hygon-flagos。。。。。。。
执行下面代码 ，，，，，可以看到模子已经切换完成。。。。。。。Plain Text pnpm openclaw configure
可以看到模子已经切换完成。。。。。。。
3、设置 channel 为QQ
参考文档： https://cloud.tencent.com/developer/article/2626045 ，，，，，这部分需要替换为自己的ID和secret。。。。。。。设置完成后 ，，，，，举行以下操作：
启动openclaw网关, 下令如下：Plain Textpnpm openclaw gateway启动乐成后 ，，，，，您可以在QQ软件中实验和已经买通OpenClaw的QQ机械人举行单独谈天 ，，，，，或者在群里与QQ机械人举行对话。。。。。。。若是QQ机械人能够以AI的方法对话 ，，，，，则说明您已经乐成完成OpenClaw应用接入QQ机械人。。。。。。。
接下来您就可以最先进一步探索OpenClaw接入QQ机械人之后的更多使用场景。。。。。。。
趋势展望
这次在 OpenClaw 毗连QQ的场景中对 Qwen3-4B-hygon-flagos 举行了测试 ，，，，，发明Agent的能力界线正在爆发转移。。。。。。。
要害信号：
?小模子最先进入Agent执行层Qwen3-4B-hygon-flagos 已经可以在 OpenClaw 中稳固肩负指令明确、工具挪用、外地文件操作和协作入口控制等使命。。。。。。。这意味着 ，，，，，小模子第一次从“对话组件”走进了Agent的执行中枢。。。。。。。
?真正的瓶颈不在模子 ，，，，，而在系统无论 4B 照旧更大的模子 ，，，，，在文档写入等能力上同样受限 ，，，，，说明 Agent 的上限越来越多地由平台权限、接口设计和工程笼统决议 ，，，，，而不是模子自己。。。。。。。
若是你要的是一个能在外地跑、能调工具、能接企业系统的 Agent 内核 ，，，，，4B级模子 ，，，，，已经最先成为一个现实且合理的默认选项。。。。。。。
Less is More, FlagOS is the Key！
关于众智FlagOS社区
众智FlagOS是一款专为异构AI芯片打造的开源、统一系统软件栈 ，，，，，支持 AI 模子一次开发即可无缝移植至种种硬件平台 ，，，，，大幅降低迁徙与适配本钱。。。。。。。它包括大型算子库、统一AI编译器、并行训推框架、统一通讯库等焦点开源项目 ，，，，，致力于构建「模子-系统-芯片」三层意会的开松手艺生态 ，，，，，通过“一次开发跨芯迁徙”释放硬件盘算潜力 ，，，，，突破差别芯片软件栈之间生态隔离。。。。。。。
社区官网：https://flagos.io
GitHub地点：https://github.com/flagos-ai
GitCode地点：https://gitcode.com/flagos-ai
关于HAI
高性能应用效劳（Hyper Application Inventor ，，，，，HAI）是一款面向 AI 、科学盘算的 GPU 应用效劳产品 ，，，，，提供即插即用的汹涌算力与常见情形 ，，，，，助力中小企业及开发者快速安排 LLM。。。。。。。
而HAI社区是一款面向AI和科学盘算等GPU情形的容器镜像中心 ，，，，，提供富厚的官方与社区维护的开发资源。。。。。。。助力企业和开发者快速安排AIGC大模子、盘算机视觉、自然语言处置惩罚、数据科学等容器 ，，，，，原生集成开发工具与组件。。。。。。。
