Clawdbot（现名为 OpenClaw）潮州无粘结钢绞线，当今火到什么程度呢？

不到周，GitHub 直冲12 万Star，"配件" Mac mini 断货，阿里、腾讯火速接入，聚拢飞书的教程，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 不再是个平时的 chatbot，而是个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，它连续干活。

而且惟一手机上条音信，它就能随时反映，干好了还会主动 call 你。

诚然了，Clawdbot 也并非。

不少网友发现，到真用起来的时候，钱包立马遭不住了。

图源：YouTube 博主 Bijan Bowen

毕竟，它可能吭哧吭哧地转了整天，只处理了个小问题，就如故暗暗卷走你几百好意思金的 Token 费，主个不白干。

好在，这事儿也不是莫得见识。

近，GitHub 上新开源了个国产框架，叫玄武 CLI。

它不错让你无谓买 Mac mini，也无谓再为 API 用钱，平直在腹地跑 Clawdbot，而且生适配了价钱实惠的国产芯片。

（下为 Clawdbot 应用，均经 2 倍加快）

这下，龙虾（Clawdbot）是真的"香"了。

玄武 CLI：国产开源版 Ollama

浅显来说，咱不错把玄武 CLI 融会成个国产开源版的 Ollama。

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、平直用，无谓纠结形貌、旅途和堆碎成就。

另面潮州无粘结钢绞线，它把那些本来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、写职业接口，也都提前兜住了。

在使用上，玄武 CLI 的敕令体系与 Ollama 度致：xw pull / run / list / stop，会用 Ollama 的基本就能缝上手。

比如，只需要行拉取（pull）敕令：

xw   pull qwen3-32b

玄武会自动完成模子下载、切分和加载。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

就不错平直和模子对话了，不需要稀奇搭 WebUI，也无谓我方写职业。

除此以外，像 xw list / ps 这些敕令，也把腹地模子管束顺遂处理了：装了什么、跑着什么眼就能看清，调试和运维都很闲暇。

有了这些，模子就不单是能在腹地跑起来，还不错：

平直行为腹地 AI 引擎，接入 Clawdbot 造成 7 × 24 小时在线实践器；

连到责任流（如 Dify）、自动化剧本或里面系统，替代云霄 API 作念代码、分析、批处理。

模子、算力和数据都在腹地，不仅从简本钱，也避了 Agent 权限可能带来的信息败露风险，平率直玩 Clawdbot。

开源易上手，缝兼容各样框架

玄武 CLI 自己的安设和部署也特地浅显，何况开源。

GitHub/GitCode 键安设，解压即用，支抓 Docker 容器化部署，简直作念到0 本钱初学。

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

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

在安设层面，玄武 CLI 无谓配复杂环境：需手动处理依赖，下载解压就能运转。

玄武 CLI 仅依赖基础驱动即可杀青硬件的识别与探伤潮州无粘结钢绞线，通过预编译理引擎简启动，快 1 分钟就能启动职业。

同期，玄武 CLI 原生支抓多卡、多实例并行，每个模子实例相互烦懑，即便某个实例出问题，也不会拖垮其他职业。这让它具有好的相识和可推广。

在应用接入层，玄武跳跃把"替换本钱"降到低。

它原生兼容 OpenAI API 步调，像 LangChain、LlamaIndex 这类常见框架，致使 IDE 插件场景，频频只需要转业 API 地址，锚索就能把本来的云霄调用，切换本钱地模子。

此外，在启动和运转时，玄武会按需加载模子，并结量化精度动态分拨显存和显卡资源，避恒久间恭候，同期充分诈骗腹地硬件。

正因为这些特，玄武 CLI 突出适行为 Clawdbot 这类 Agent 的"腹地发动机"，而且不仅限于 Agent，各样开源大模子也都不错行敕令接入。

国产芯片原生适配

淌若说前边讲的，是让腹地跑模子浅显易上手，那简直让玄武拉开差距的，是它对国产芯片的原生适配。

像 Ollama 这种腹地模子案，体验进修，但底层基本照旧围着英伟达那套体系走，硬件本钱当然。

而玄武 CLI 则取舍了亲和、价比的国产算力，让腹地跑模子变得可行且经济。

往日国产芯片跑模子，常碰到成就复杂、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，文档不完满、问题难复现，旦碰到 bug，很难通过搜索或社区快速处理。

与此同期，不同的应用也面对异构芯片适配艰辛：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，加多了斥地本钱和不折服。

面对这困局，玄武 CLI 并莫得取舍"写套驻扎的教程"，而是平直在框架层"吞掉"了复杂度。

它将悉数硬件互异封装在底层，进取构建了个统的算力资源池。

论下面插的是什么卡，玄武都能自动识别芯片类型，结模子限度与显存情状，自动匹配适的理引擎，并在多卡、多实例场景下杀青智能和洽。

这种"黑盒化"处理，处理了模子启动卡死、职业不相识的问题。

而相沿这能力的底座，恰是玄武 CLI 分层缱绻的系统架构：

表层，是斥地者练习的敕令行和圭臬 API，中间层精良模子和洽、资源管束和人命周期按捺。

而环节能力荟萃在理引擎这层。

在这层，玄武选拔的是多引擎并行架构：既有侧重度化的自研引擎MLGuider，也支抓华为原生的MindIE，同期兼容顺服社区圭臬的vLLM，并配套了程度烦懑（IPC）和自动路由策略。

这种多引擎并行架构，保证了论用什么卡、跑什么模子，都能找到解。

抹平了不同国产芯片之间的底层手艺互异，闪斥地者需眷注硬件细节，就能杀青跨芯片的模子部署。

再结离线可用、不依赖云霄的特，玄武 CLI 施行上是在国产算力环境中，补王人了块恒久缺失的基础要领，让模子部署变得松驰可控。

清昴智能是谁？

后，让咱们先容下玄武 CLI 背后的清昴智能。

清昴智能设立于 2022 年，中枢聚焦芯片适配，以及模子—框架—算子的联化。

首创东谈主兼 CEO关宇是清华特年青的取得者。

设立三年以来，清昴智能已取得华为哈勃计策投资及多国内线基金的亿元支抓。

在手艺上，清昴走的是端到端的系统化道路：以自研异构理引擎 MLGuider 为起头，向下协同硬件缱绻，进取相沿玄武智算平台与 Agentic AI 平台，杀青从硬件协同到算子、框架、模子再到智能体的全栈化。

在落地上，清昴曾出多种国产体机案，达成相识 16+TPS 的能隐约发扬。

目下 MLGuider 已完成 15+ 主流芯片适配，在餍足预期理果下，可有多种国产案进行取舍。

比如支抓 Qwen 80B 案，通过玄武 CLI 可支抓华为华为 300I Duo，300I A2 等多种价比案。

此次新开源的玄武 CLI，也延续了清昴对开源共建的恒久判断：闪斥地者和企业无谓花大价钱，也能简直用上国产算力和好用的腹地 AI 用具。

面向将来多智能体、多模态合作的趋势，清昴提前布局 Agentic AI 平台，为"每个公司领有 N 个数字职工"的时间，好底层、也环节的地基。

而 Clawdbot，只是其中个轻量尝试——

你今天就能把它拉起来，让我方的电脑造成个"数字职工"，提前感受将来智能体时间的雏形。

体验聚拢：

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

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

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—  完  —

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