初级 ⏱️ 预计耗时: 1小时

行业实战案例:制造领域的 AI 落地 #9

场景描述

在当前的业务环境中,我们经常面临着人力成本高、效率低的问题。本方案将指导你如何使用 OpenClaw 快速搭建一个智能系统,解决这一痛点。

架构设计

[ 系统架构图 Placeholder ]
User -> Gateway -> OpenClaw Agent -> Vector DB / External API

实施步骤

第一步:环境准备

首先,确保你已经安装了 OpenClaw v2.0+,并配置好了 Python 3.10 环境。

pip install openclaw-sdk

第二步:配置 Agent

创建一个新的 Agent 配置文件 agent.yaml

name: "行业实战案例"
role: Assistant
tools:
  - name: web_search
  - name: database_connector
            

第三步:编写业务逻辑

这里我们需要自定义一个 Tool 来处理特定的业务请求...

第四步:测试与部署

在本地运行测试通过后,我们可以使用 Docker 将其部署到生产环境。

常见问题

  • 如果遇到连接超时,请检查 API Key 是否有效。
  • 内存占用过高可以通过调整 batch_size 来优化。
© 2024 OpenClaw AI Ecosystem. Generated for User Request.