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      開源賈維斯Moltbot,被阿里云全棧打包了?

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      最近AI圈很神奇。

      一群人不討論哪家模型更強了,卻在認真研究該買哪一款Mac mini來跑自己的AI助手。

      看GitHub熱榜,Star數幾天時間飆到八萬多,討論區比OpenAI官方群還熱鬧……

      大家在折騰的,就是那個最近大熱的開源Agent——Clawdbot,剛剛改了個新名字叫Moltbot。


      很讓我興奮的信號是,阿里云下場了。

      還不是象征性的支持,是直接把一整套云端基礎設施、模型能力和消息通道全部打通,上線了完整的 Moltbot 云服務方案。

      包括了輕量云服務器、百煉平臺上的千問模型、釘釘消息鏈路……


      當國內外各類博主,還在介紹簡單的部署教程時,中國云廠商直接送上「全棧打包」。

      身邊開發者朋友都很開心,像是過年前就收到了AI大禮包。

      細細一想,這也是Agent時代,第一次出現真正意義上的“通訊即入口,云端即大腦”的基礎設施落地。

      下面具體說說是怎么一回事。

      01.人人一個云端Agent,風向變了

      Moltbot(Clawdbot)爆紅,我覺得是因為直觀, 因為方便。

      它也沒做什么全新的模型突破,但是讓人不管在哪,一句話就可以調用Agent干活了。

      訂機票、查資料、跑腳本、自動化操作電腦、本地文件處理……很像個真的全時助理、工作生活主理人了。

      這也是為啥Mac mini被當成Agent專用主機,接著就賣爆。


      可真正用過以后,很快發現幾個問題:

      首先一個,本地機器的算力和并發能力非常有限,多個任務一跑就卡;

      再就是,Agent本身高度依賴穩定網絡和長時間在線,本地電腦一旦關機、休眠、斷網,AI助手就人間蒸發;

      還有,維護環境、更新依賴、排查問題,對非技術用戶極不友好。

      和當初的Stable DIffusion情況類似,本地部署變成瓶頸,云端托管成了剛需。

      在國內,這正好是阿里云最熟悉的戰場。

      就在1月28日,阿里云上線全套Moltbot云服務,用戶可在阿里云輕量應用服務器快速啟用Moltbot,并按需調用阿里云百煉上一百多款千問系列模型。


      在消息通道上,支持iMessage消息應用,還能基于阿里云計算巢實現釘釘消息互動。

      而且,阿里云后續將繼續打通更多應用工具,滿足我們這些用戶更豐富的七七八八的各種任務處理需求。

      接下來跟朋友們說說具體怎么做。

      03.小白也能上手,AI助手隨時有

      阿里云官方的文檔其實很詳細,比較官方說明書,大家可以照著一步一步來。

      鏈接:https://help.aliyun.com/zh/simple-application-server/use-cases/quickly-deploy-and-use-moltbot


      如果看著覺得字太多容易暈,可以參考我這個,按自己親身的「真實操作順序 + 人話教程風格」來試試,照著慢慢操作就能跑起來。

      看起來步驟比較多,有點嚇人,但其實就是做三件事:

      • 在阿里云服務器上把 Moltbot 跑起來

      • 讓它能調用百煉大模型API

      • 再把它接到釘釘機器人里,讓自己和朋友們可以在群里直接問 AI

      我們從頭開始說。

      一、先把 Moltbot 部署到服務器

      如果已經買過阿里云輕量服務器并裝過 Moltbot,可以跳過。但如果打算“重置系統重新裝”,系統盤數據會被清空,記得先備份。

      第 1 步:購買輕量應用服務器
      1. 打開阿里云控制臺 → 進入 輕量應用服務器 2. 點擊 創建服務器


      https://swasnext.console.aliyun.com/buy?regionId=us-east-1&planId=swas.s.c2m2s40b1.linux&imageId=bd45493af84846deb5dcd3fca6c1a1d9&amount=1&duration=12&autoRenew=false%23/#/

      配置時注意這幾項:

      • 鏡像:一定要選。 應用鏡像 → 找到 Moltbot 鏡像

      • 地域:選離你或公司網絡近的(影響訪問速度)

      • 套餐規格:新手測試選基礎款即可,后期不夠再升級

      • 帶寬:默認一般夠用,訪問量大再加

      • 系統盤:默認即可

      確認后付款,不需要買太多太貴;等 1~2 分鐘服務器創建完成。

      第 2 步:進入服務器

      服務器創建好后:

      1. 在輕量服務器列表里找到你的實例

      2. 點擊 實例 ID

      3. 進入服務器詳情頁

      到這一步,Moltbot 已經在服務器里裝好了,我們開始給它接模型。


      二、給 Moltbot 接入百煉大模型

      Moltbot 自己只是個機器人殼子,真正回答問題的是大模型,所以要先配 API Key。

      第 1 步:獲取百煉 API Key

      1. 打開 阿里云百煉大模型服務平臺

      2. 進入 API Key 管理

      3. 點擊 創建 API Key

      4. 復制保存好這串 Key

      ?? 這玩意等于你的“模型錢包密碼”,泄露了別人能刷你 Token 費用。


      第 2 步:回到服務器配置 Moltbot

      回到剛才的服務器詳情頁:

      1. 點上方的 應用詳情

      2. 你會看到 Moltbot 的配置面板


      ① 端口放通

      點擊 一鍵放通。這一步讓外網能訪問你的機器人,不然打不開網頁

      ② 寫入百煉 API Key

      這一步相當于把“大腦接口”插上

      ③ 生成 Moltbot 訪問 Token

      系統會生成一個帶 Token 的訪問地址。這個 URL = 管理員免登錄入口,很關鍵,誰拿到都能控制你的機器人,絕對不要外傳。

      ④ 打開機器人頁面

      點擊 打開網站

      你會進入 Moltbot(Clawdbot)的對話后臺頁面

      看到聊天界面就說明部署成功了

      三、開啟 API 訪問能力(給釘釘用)

      后面釘釘要通過接口調用 Moltbot,所以要打開接口開關。

      在 Moltbot 頁面里操作:

      1. 左側菜單 → Setting

      2. 進入 Config

      3. 左側再點 Gateway

      4. 切換到 HTTP

      5. 找到 Responses

      6. 把 Enabled 打開

      7. 點 Save

      現在 Moltbot 已經可以被外部系統調用了


      四、創建釘釘應用(讓機器人進群)

      下面開始接釘釘。

      第 1 步:創建釘釘應用

      前提:你的釘釘賬號要有開發者權限(沒有就找公司管理員開)

      1. 打開 釘釘開放平臺

      2. 進入 應用開發

      3. 右上角點 創建應用

      4. 填寫:應用名稱(比如:公司AI助手)應用描述、上傳圖標

      5. 保存


      第 2 步:拿到 Client ID 和 Secret

      左側菜單 → 憑證與基礎信息

      復制:

      • Client ID

      • Client Secret

      后面創建連接要用。


      第 3 步:創建消息卡片模板

      釘釘機器人要用“卡片”才能流式輸出 AI 回復。


      1. 進入 釘釘卡片平臺

      2. 點擊 新建模板

      3. 不用編輯內容,直接 保存并發布

      4. 回到模板列表,復制 模板 ID



      第 4 步:給應用開卡片權限

      回到釘釘應用后臺:

      1. 進入應用 → 權限管理

      2. 搜索并申請:

        1. Card.Streaming.Write

        2. Card.Instance.Write

      3. 勾選互動卡片實例

      4. 申請權限

      不然機器人發不了卡片消息。


      五、用 AppFlow 把釘釘和 Moltbot 連起來

      現在進入最關鍵的一步:打通數據流。

      第 1 步:創建連接流

      打開 AppFlow 選擇 Moltbot + 釘釘的模板 點擊 立即使用


      第 2 步:添加 Moltbot 憑證

      新增憑證 → 填入剛才生成的 Moltbot Token

      第 3 步:添加釘釘憑證

      再新增憑證 → 填:

      • Client ID

      • Client Secret

      隨便起個憑證名字保存


      第 4 步:配置執行動作

      填寫:

      • 模型名稱(百煉里的模型名)

      • Moltbot 公網訪問地址

      • 釘釘卡片模板 ID

      下一步


      第 5 步:完成并發布

      填寫連接流名稱 → 下一步

      系統生成成功后:

      ? 復制 Webhook URL ? 點擊 發布

      這個 Webhook 就是釘釘機器人的“大腦電話線”。


      六、在釘釘里配置機器人


      第 1 步:開啟機器人能力

      進入釘釘應用后臺:

      1. 添加應用能力 → 找到 機器人

      2. 開啟機器人開關

      3. 消息接收模式選 HTTP

      4. 消息接收地址填剛才的 Webhook URL

      5. 發布

      ?? 不能選 Stream 模式,AppFlow 不支持


      第 2 步:發布應用版本

      應用 → 版本管理與發布 創建新版本 → 填版本號 → 發布 不發布同事用不了


      第 3 步:把機器人拉進群測試

      1. 打開釘釘群 → 群設置 → 機器人 → 添加機器人

      2. 搜索你的應用機器人名字

      3. 添加完成

      在群里: 直接 @機器人 提問 如果能正常回復,說明全鏈路打通了


      七、擴展玩法

      你還可以用 Tailscale 打通本地 Mac,讓 Moltbot 控制 iMessage 等本地能力。

      項目地址:https://github.com/moltbot/moltbot

      04.說說阿里云

      看到“阿里云支持 Moltbot”,很多人第一反應可能是:給個服務器鏡像,大家自己裝。

      真不是這么簡單。

      這次上線的,是一整套圍繞Agent運行邏輯搭起來的云端工作流環境。


      阿里云輕量應用服務器,已經預置了 Moltbot 及完整運行環境,不需要再折騰依賴、拉代碼、配環境變量,開機就是一個已經滿血版的Agent。

      背后直接對接的,是阿里云百煉平臺上超過一百款千問系列模型,天然具備多模型調度能力,可以根據任務類型調用不同能力層級的模型。


      輕任務走輕模型,復雜推理走大模型,這種算力與成本之間的彈性調度,只有放在云端才能真正玩得轉。

      這就把Moltbot從一個好玩的開源項目,直接抬到了企業級可用的Agent運行底座。

      在手機或電腦端,釘釘發一句指令,云端的Moltbot就開始執行任務,跑腳本、調接口、處理文檔,然后再把結果回傳到聊天窗口。


      我們過去一年談Agent,大多是開發者視角,討論工具調用、記憶機制、任務規劃,但對普通用戶來說,門檻始終在那兒:你要么去網站,要么裝App,要么學一點復雜操作。

      Moltbot原本的爆紅,就是因為它繞開了這些門檻,而阿里云這次做的,是把這種“無感使用”能力,變成穩定、長期、可擴展的基礎設施服務。

      再疊加釘釘這種高頻工作入口,很多原本需要人手點來點去的軟件操作,開始可以被一句話調度。

      比如讓Agent整理會議紀要、批量處理表格、生成日報、抓取行業數據、跑簡單自動化流程,這些事情過去分散在不同軟件里,現在開始被收斂到一個“對話式任務入口”。

      05.Agent開始進入規模化時代

      一個很有意思的對比是,對于一個爆紅的“個人助理”式Agent,海外用戶選擇為Moltbot買Mac mini,核心是想把Agent當成個人設備;

      而國內以阿里云為代表的云廠商,他們所提供方案,卻是把Agent當成“云上長期在線的服務實例”。

      兩種思路,背后代表的是兩個階段。

      前者是嘗鮮期,強調自由度和可控性,適合技術玩家;

      后者是普及期,強調穩定性、并發能力和持續在線,適合真正要把Agent當生產力工具的人。

      云端部署意味著Agent可以7×24小時在線,可以同時處理多個任務,可以在不同終端被隨時喚醒,而不再受限于某一臺物理設備的狀態。

      再加上阿里云輕量服務器這次給到的價格門檻,新用戶一年低至幾十塊的體驗成本,實際上是在做一件很關鍵的事:

      把「擁有一個專屬AI Agent」這件事,從技術行為變成更多人的消費行為。

      就像當年個人網站從自建服務器走向虛擬主機,后來小程序從定制開發走向模板化生成,當使用門檻降到足夠低,形態就會從小眾極客文化,轉向大眾基礎能力。


      如果把時間線拉長看,這件事的意義就更清晰了。

      大模型解決了“能理解和生成”的問題,Agent在解決“能規劃和執行”的問題,而云廠商此刻面對的新命題是:如何讓這些具備行動力的AI,擁有穩定的生存環境和隨處可達的入口。

      阿里云這次圍繞Moltbot做的整合,似乎給了答案:

      算力我來托管,模型我來調度,消息入口我來打通,部署復雜度我來抹平。

      開發者不用從零拼積木,普通用戶也不用理解底層架構,就能直接擁有一個“常駐云端、隨叫隨到”的Agent。


      當iMessage、釘釘這樣的通訊工具,開始成為Agent的控制入口,當千問這樣的模型通過百煉平臺成為隨取隨用的智能中樞,當輕量服務器和云電腦變成Agent的長期宿主……

      我們看到的已經不是單點創新,已經是一整套圍繞AI行動能力重構的云端生態雛形。

      從產業視角看,這是Agent第一次真正踩進主流云基礎設施的軌道。

      接下來會發生什么?我們拭目以待!

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