henry 发自 凹非寺量子上海东辰金融科技有限公司位 | 公众号 QbitAI
Clawdbot（现名为OpenClaw），，，，，现在火到什么水平呢？？？？？？？
不到一周，，，，，GitHub直冲12万Star，，，，，“配件”Mac mini卖断货，，，，，阿里、腾讯迅速接入，，，，，链接飞书的教程，，，，，满天飞。。。。。。
就连Anthropic都急得让它更名，，，，，两次
之以是这么火，，，，，不为别的。。。。。。
就由于Clawdbot让AI不再是一个通俗的chatbot，，，，，而是一个7×24小时不摸鱼的AI员工
你睡觉，，，，，它剖析；；；；；；；你开会，，，，，它盯盘；；；；；；；你忙其它，，，，，它继续干活。。。。。。
并且只要手机上一条新闻，，，，，它就能随时响应，，，，，干好了还会自动call你。。。。。。
虽然了，，，，，Clawdbot也并非完善。。。。。。
不少网友发明，，，，，一到真用起来的时间，，，，，钱包立马遭不住了。。。。。。
事实，，，，，它可能吭哧吭哧地转了一整天，，，，，只解决了一个小问题，，，，，就已经悄悄卷走你几百美金的Token费，，，，，主打一个不白干。。。。。。
幸亏，，，，，这事儿也不是没有步伐。。。。。。
最近，，，，，GitHub上新开源了一个国产框架，，，，，叫玄武CLI
它可以让你不必买Mac mini，，，，，也不必再为API花钱，，，，，直接在外地跑Clawdbot，，，，，并且还原生适配了价钱更实惠的国产芯片。。。。。。
这下，，，，，龙虾（Clawdbot）
是真的“香”了。。。。。。
玄武CLI：国产开源版Ollama
简朴来说，，，，，咱可以把玄武CLI明确成一个国产开源版的Ollama。。。。。。
一方面，，，，，它把外地安排模子这件事，，，，，做成了“应用市肆式”的体验：
选模子、拉下来、直接用，，，，，不必纠结名堂、路径和一堆琐屑设置。。。。。。
另一方面，，，，，它把那些原本最容易劝退新手的活儿：
配情形、装驱动、对架构、调参数、盯显存、查文档、写效劳接口，，，，，也都提前兜住了。。。。。。
在使用上，，，，，玄武CLI的下令系统与Ollama高度一致：xw pull / run / list / stop，，，，，会用Ollama的基本就能无缝上手。。。。。。
好比，，，，，只需要一行拉取！！�。。。╬ull）下令：
xwpull qwen3-32b
玄武会自动完成模子下载、切分和加载。。。。。。首次启动后，，，，，模子即可快速响应，，，，，32B及以内模子基本都能在30秒内完成启动。。。。。。
接着再输入：
xwrun qwen3-32b
就可以直接和模子对话了，，，，，不需要特殊搭WebUI，，，，，也不必自己写效劳。。。。。。
除此之外，，，，，像xw list / ps这些下令，，，，，也把外地模子治理随手解决了：装了什么、跑着什么一眼就能看清，，，，，调试和运维都很省心。。。。。。
有了这些，，，，，模子就不但仅能在外地跑起来，，，，，还可以：
直接作为外地AI引擎，，，，，接入Clawdbot酿成7×24小时在线执行器；；；；；；；连到事情流（如Dify）、自动化剧本或内部系统，，，，，替换云端API做代码、剖析、批处置惩罚。。。。。。
模子、算力和数据都在外地，，，，，不但节约本钱，，，，，也阻止了Agent权限可能带来的信息泄露危害，，，，，直接爽玩Clawdbot。。。。。。
开源易上手，，，，，无缝兼容种种框架
玄武CLI自身的装置和安排也很是简朴，，，，，并且完全开源
GitHub/GitCode一键装置，，，，，解压即用，，，，，支持Docker容器化安排，，，，，真正做到0本钱入门
GitHub：https://github.com/TsingmaoAI/xw-cli
GitCode：https://gitcode.com/tsingmao/xw-cli
在装置层面，，，，，玄武CLI不必配重大情形：无需手动处置惩罚依赖，，，，，下载解压就能运行。。。。。。
玄武CLI仅依赖基础驱动即可实现硬件的识别与探测，，，，，通过预编译推理引擎极简启动，，，，，最快1分钟就能启动效劳。。。。。。
同时，，，，，玄武CLI原生支持多卡、多实例并行，，，，，每个模子实例相互隔离，，，，，即便某个实例出问题，，，，，也不会拖垮其他效劳。。。。。。这让它具有更好的稳固性和可扩展性。。。。。。
在应用接入层，，，，，玄武进一步把“替换本钱”降到最低。。。。。。
它原生兼容OpenAI API规范，，，，，像LangChain、LlamaIndex这类常见框架，，，，，甚至IDE插件场景，，，，，通常只需要改一行API地点，，，，，就能把原本的云端挪用，，，，，切换成外地模子。。。。。。
别的，，，，，在启动和运行时，，，，，玄武会按需加载模子，，，，，并团结量化精度动态分派显存和显卡资源，，，，，阻止长时间期待，，，，，同时充分使用外地硬件。。。。。。
正由于这些特征，，，，，玄武CLI特殊适相助为Clawdbot这类Agent的“外地发念头”，，，，，并且不但限于Agent，，，，，种种开源大模子也都可以一行下令接入。。。。。。
国产芯片原生适配
若是说前面讲的，，，，，是让外地跑模子简朴易上手，，，，，那真正让玄武拉开差别的，，，，，是它对国产芯片的原生适配
像Ollama这种外地模子计划，，，，，体验成熟，，，，，但底层基本照旧围着英伟达那套系统走，，，，，硬件本钱自然高。。。。。。
而玄武CLI则选择了更亲和、性价比更高的国产算力，，，，，让外地跑模子变得可行且经济。。。。。。
已往国产芯片跑模子，，，，，常遇到设置重大、性能波动、生态碎片化的问题，，，，，能跑但没人敢用。。。。。。
差别厂商使用差别驱动、算力接口和通讯库，，，，，文档不完整、问题难复现，，，，，一旦遇到bug，，，，，很难通过搜索或社区快速解决。。。。。。
与此同时，，，，，差别的应用也面临异构芯片适配难题：即便模子能跑，，，，，差别项目、差别框架在差别芯片上安排，，，，，也可能完全差别，，，，，增添了开发本钱和不确定性。。。。。。
面临这一困局，，，，，玄武CLI并没有选择“写一套更详细的教程”，，，，，而是直接在框架层“吞掉”了重漂后。。。。。。
它将所有硬件差别封装在最底层，，，，，向上构建了一个统一的算力资源池。。。。。。
无论底下插的是什么卡，，，，，玄武都能自动识别芯片类型，，，，，团结模子规模与显存状态，，，，，自动匹配最合适的推理引擎，，，，，并在多卡、多实例场景下实现智能调理。。。。。。
这种“黑盒化”处置惩罚，，，，，彻底解决了模子启动卡死、效劳不稳固的问题。。。。。。
而支持这一能力的底座，，，，，正是玄武CLI分层设计的系统架构：
最上层，，，，，是开发者熟悉的下令行和标准API，，，，，中心层认真模子调理、资源治理和生命周期控制。。。。。。
而要害能力集中在推理引擎这一层。。。。。。
在这一层，，，，，玄武接纳的是多引擎并行架构：既有着重深度优化的自研引擎MLGuider，，，，，也支持华为原生的MindIE，，，，，同时兼容遵照社区标准的vLLM，，，，，并配套了历程隔离（IPC）和自动路由战略。。。。。。
这种多引擎并行架构，，，，，包管了无论用什么卡、跑什么模子，，，，，都能找到最优解。。。。。。
彻底抹平了差别国产芯片之间的底层手艺差别，，，，，闪开发者无需关注硬件细节，，，，，就能实现跨芯片的模子安排。。。。。。
再团结离线可用、不依赖云端的特征，，，，，玄武CLI现实上是在国产算力情形中，，，，，补齐了一块恒久缺失的基础设施，，，，，让模子安排变得轻松可控。。。。。。
清昴智能是谁？？？？？？？
最后，，，，，让我们先容一下玄武CLI背后的清昴智能
清昴智能建设于2022年，，，，，焦点聚焦芯片适配，，，，，以及模子—框架—算子的团结优化。。。。。。
首创人兼CEO关超宇是清华特奖最年轻的获得者。。。。。。
建设三年以来，，，，，清昴智能已获得华为哈勃战略投资及多家海内一线基金的亿元级支持。。。。。。
在手艺上，，，，，清昴走的是端到端的系统级优化蹊径：以自研异构推理引擎MLGuider为起点，，，，，向下协同硬件设计，，，，，向上支持玄武智算平台与Agentic AI平台，，，，，实现从硬件协同到算子、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计划，，，，，告竣稳固16+TPS的高性能吞吐体现。。。。。。
现在MLGuider已完成15+主流芯片适配，，，，，在知足预期推理效果下，，，，，可有多种国产计划举行最优选择。。。。。。
好比支持Qwen 80B计划，，，，，通过玄武CLI可支持华为华为300I Duo，，，，，300I A2等多种性价例如案。。。。。。
这次新开源的玄武CLI，，，，，也延续了清昴对开源共建的恒久判断：闪开发者和企业不必花大价钱，，，，，也能真正用上国产算力和洽用的外地AI工具。。。。。。
面向未来多智能体、多模态协作的趋势，，，，，清昴提前结构Agentic AI平台，，，，，为“每个公司拥有N个数字员工”的时代，，，，，打好最底层、也最要害的地基。。。。。。
而Clawdbot，，，，，只是其中一个轻量级实验——
你今天就能把它拉起来，，，，，让自己的电脑酿成一个“数字员工”，，，，，提前感受未来智能体时代的雏形。。。。。。
体验链接：
GitHub：https://github.com/TsingmaoAI/xw-cli
GitCode：https:上海东辰金融科技有限公司//gitcode.com/tsingmao/xw-cli