文章介绍了智谱发布的AutoClaw，一款让普通人无需代码和服务器就能轻松部署和使用OpenClaw的工具。AutoClaw只需1分钟安装，支持一键迁移原有OpenClaw配置，并接入飞书等IM工具。它预置了60多个适合国内使用的技能，包括自媒体内容创作、金融投研等，并支持抢先体验新模型和自定义模型。AutoClaw大大降低了使用AI的门槛，让AI不再是少数人的玩具，而是每个人都能用上的生产力工具。
OpenClaw 的热度还在持续的发酵。
大家用惯了聊天搭子，每个人都想领养一个可以帮着干活的 Agent 智能体。
Agent 很强，但是目前 99% 的人都被拦在了外面。
春节前只是在开发者或极客圈内火爆，现在开始蔓延到普罗大众的群体中了。
甚至有人推出 OpenClaw 上门安装套餐，需要 500 一次。
不过，不用焦虑，不用着急。
刚刚，智谱发布了 AutoClaw，中文名叫澳龙。
它的核心逻辑就一句话：首个一键下载就可用的 OpenClaw。
1 分钟，给每台电脑装上小龙虾，帮你的电脑变成可以自己干活的 Agent。
01
一分钟安装
首先下载 AutoClaw，下载完直接安装、登录就行了。
当你登录了 AutoClaw，你可以考虑要不要把你本地已经部署的 OpenClaw 配置迁移到 AutoClaw。
也就是说，你原来养的很久的小龙虾，可以把它的习惯、记忆、技能等一键复用过来。
因为我的小龙虾部署在另外一个电脑上，我就没有进行迁移。
接下来你就可以把 AutoClaw 正式接入到飞书或者其他 IM 里面了。
而且 Mac 端，你不需要自己手动配置飞书开放平台的相关配置。
AutoClaw 支持全自动配置接入。
没错，你只需要帮忙扫个二维码登录飞书开放平台，AutoClaw 自己控制浏览器帮你填写，整个过程很炫酷：
当它自己控制浏览器配置完，你就能直接在飞书和刚刚这个机器人聊天了。
从安装到跑通整个过程，我就：登录了一次、点了 4 个按钮，扫了一个码。
整个安装流程就跑完了，我就可以在飞书里面和小龙虾聊天了。
门槛太低了。。。
用起来第一个感受就是很快。
我之前部署的是开源的原版 OpenClaw，我问一句话回应我特别慢。
但是这个 AutoClaw 回复的还是很快的。
信息深度调研
其实 AutoClaw 默认已经配置了一个 DeepResearch 的 Skill。
所以你想得到一个优质的调研报告，直接交给 AutoClaw，免去了调教的成本。
Nano Banana 教程
定时任务
AutoClaw 支持定时提醒、消息推送，帮你监控股票、信息咨询情况。
配置没有很复杂，把你的诉求说清楚就行了。
帮你干活
你可以直接让他制作一个 PPT，不需要等很长时间。
一个 PPT 直接发给你，真的很多场景都帮你封装好了。。。
不需要自己调教了。
和你说话聊天
你可以让小龙虾再安装一个 NoizAI Skill。 这样它克隆任意的音色，和你对话了。
02
AutoClaw 介绍
养在本地的小龙虾
首先 AutoClaw 这个小龙虾是安装在你本地电脑上的，你不需要租云服务器，不需要配置各种复杂的环境。
AutoClaw 都帮你准备好了。
自己电脑上部署不会受限于云端的环境或配置，能体验到 OpenClaw 原生的能力，没有阉割。
我让 AI 梳理了一下，对比云端，本地的 AutoClaw 的优点：
可能就接入到飞书里面稍微麻烦一点，不过不用担心，AutoClaw 里面也提供了非常详细的指引。
抢先体验新模型
牛逼的是，可以抢先体验 Pony-alpha-2 模型，专门为 Agent、OpenClaw 场景打造的新模型。
同时你可以添加自定义模型， DeepSeek、MiniMax、Gemini、OpenAI 都支持。
预置了 60 多个 SKill
OpenClaw 开源项目部署的时候也提供了一些 Skill。但是说实话那些 Skill 都是国外的，不太适合国内的。
AutoClaw 默认带了 60 多个 SKill。
包括自媒体内容创作、发布，飞书深度集成，金融投研等方方面面。
最牛的是接入了一个智谱自研的 AutoGLM-Browser-Agent 技能。能够用这个 Skill 体验到原生的 browser use 的能力，在复杂的网页任务上更好要哪个。
而且这个 Skill 能文档完成步骤较多、跨网页较多的那种复杂任务。
AutoClaw 是一张让普通人无需懂代码、无需买服务器、无需交智商税就能登上 Agent 大船的船票。
它把 500 元的安装费变成了 0 元，把半天的折腾变成了 1 分钟的等待。
AI 不应该只是少数人的玩具，而应该是每个人都能用上的生产力。
假如你从2026年开始学大模型，按这个步骤走准能稳步进阶。
接下来告诉你一条最快的邪修路线，
3个月即可成为模型大师，薪资直接起飞。
阶段1:大模型基础
阶段2:RAG应用开发工程
阶段3:大模型Agent应用架构
阶段4:大模型微调与私有化部署
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