Adieu Mac mini « Toujours allumé » ! Un ordinateur de bord IA abordable assure le fonctionnement continu d’OpenClaw 24 h/24 et 7 j/7.
Le projet d'agent IA open-source Clawdbot (désormais OpenClaw) a gagné en popularité ces derniers temps.
Ce n'est pas un chatbot classique. Il peut lire des fichiers, exécuter des commandes, modifier du code, appeler des API et même fonctionner avec des autorisations système ; il peut donc réellement effectuer des tâches automatisées.
Dès lors que vous souhaitez un fonctionnement 24h/24 et 7j/7 (surveillance des appareils, suivi des alarmes, génération de rapports hebdomadaires, exécution d'inspections programmées), la question pratique devient :
Où héberger un agent fonctionnant en continu pour un fonctionnement fiable et permanent ?
Certains l'exécutent dans le cloud. D'autres conservent une petite machine à la maison (la classique). Pomme Configuration « toujours allumée » du Mac mini). Mais les ressources cloud sont louées, et les ordinateurs personnels ne sont pas conçus pour un fonctionnement continu 24h/24 et 7j/7 de type industriel.
Si le travail est véritablement « toujours en cours », un employé dédié ordinateur périphérique est souvent l'option la plus propre.
Réseaux InHand Ordinateurs de pointe IA Livré avec Linux préinstallé, son déploiement est simplifié. Avec un budget de l'ordre de quelques milliers de yuans, vous pouvez mettre en place une infrastructure périphérique fonctionnant au plus près de vos systèmes sur site et mieux adaptée à une exploitation à long terme.
(Ce tutoriel utilise comme exemple l'ordinateur de périphérie accéléré par l'IA EC3320.)
Aperçu du déploiement
Les ordinateurs périphériques de la série EC d'InHand fonctionnent sous Linux standard et sont livrés avec des environnements d'exécution courants préconfigurés. Une fois l'appareil en ligne, installez Clawdbot en une seule commande :
curl -fsSL https://molt.bot/install.sh | bash
Ensuite, nous utiliserons une simple démonstration : Surveillance par IA des données des transformateurs dans une salle de distribution électrique.
Flux de travail : collecte de données planifiée → analyse en temps réel → génération automatisée de rapports → alertes par e-mail.
Configurer le LLM
Courir robot à griffes à bord et suivez les instructions. Sous fournisseur de modèle/d'authentification, sélectionnez et configurez votre fournisseur LLM.
Définir la compétence d'envoi d'e-mails
Après l'installation, créez un fichier SKILL.md sous :
/home/edge/.clawdbot/skills/email-sender/
Cela enregistre une compétence d'envoi d'e-mails (expéditeur de foxmailClawdbot exécutera un script Python local via cette fonctionnalité pour envoyer des notifications par e-mail automatisées.
Dans cet exemple, expéditeur de foxmail appelle le script local email_notifier.pyCréez le script et placez-le ici :
/home/edge/.clawdbot/skills/email-sender/
(Les noms de répertoires et de fichiers peuvent être ajustés selon les besoins.)
Configurez le serveur SMTP, l'adresse e-mail et le code d'authentification via les variables d'environnement :
FOXMAIL_SMTP_SERVER
FOXMAIL_EMAIL
CODE D'AUTORISATION FOXMAIL
Définir l'outil de récupération de données du transformateur
À la fin du fichier ~/clawd/TOOLS.md, ajoutez une description de l'outil (en Markdown) permettant de récupérer les données des capteurs. Cette description guidera le LLM dans l'extraction des données nécessaires via les outils système.
Indiquez le nom de l'outil, la définition de ses paramètres, le format des données renvoyées et toute autre information nécessaire. Décrivez l'outil en fonction de votre source de données réelle (généralement un script) et précisez clairement comment l'appeler.
Ajouter le texte d'invite de l'agent
À la fin de ~/clawd/AGENTS.md, ajoutez un texte d'invite de scénario pour définir les règles de fonctionnement et les limites de la tâche de l'agent.
Le format Markdown est recommandé.
Créer une tâche planifiée
Sur l'appareil, ouvrez :
http://127.0.0.1:18789
Créer une nouvelle tâche planifiée via Tâches Cron → Nouvelle offre d'emploi. Dans texte systèmeDécrivez la tâche et indiquez clairement au LLM d'envoyer les résultats d'analyse aux destinataires spécifiés via la compétence « foxmail-sender ». (Vous pouvez également configurer les tâches planifiées via la ligne de commande.)
Après la configuration, redémarrez Clawdbot pour appliquer les modifications :
systemctl --user restart clawdbot-gateway.service
Une fois redémarré, Clawdbot fonctionnera selon la planification prévue, analysera les données et enverra des alertes par e-mail, prêt à fonctionner en continu.
Lorsqu'un agent passe de « l'utilisation hors production » à « l'exploitation continue », là où il court Le modèle lui-même est tout aussi important que le cloud. Comparé au cloud ou à un ordinateur personnel, le déploiement en périphérie de réseau (edge computing) se traduit généralement par des chemins réseau plus courts, moins de dépendances et une isolation et un contrôle facilités.
Les ordinateurs de périphérie InHand sont conçus pour une fiabilité industrielle et un fonctionnement stable 24h/24 et 7j/7, et comprennent l'agent DeviceSupervisor™ intégré pour la collecte de données multiprotocoles et la gestion à distance de l'exploitation et de la maintenance.
De la collecte de données à l'analyse en passant par les actions automatisées, Clawdbot peut fonctionner à long terme en périphérie, sans dépendre d'instances cloud ou ordinateurs personnels « toujours allumés ».
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