Skip to main content

龙虾活了!让 OpenClaw 能说能听更能干的妙招

变更记录

版本日期变更内容
1.0.02026-03-19初始版本
1.0.12026-04-01将 ASR 模型由 Whisper 更换为效果更好的 FunASR,将 TTS 模型由 Piper TTS 更换为效果更好的 Kokoro。新增 12 个推荐 Skill 的安装步骤及说明。

项目简介

本文档以小明OpenClaw 智能助手的真实交互故事为主线,带你走进一个沉浸式的技能部署之旅。你将亲身经历:

  • 如何通过自然语言对话触发 Skills 的自动安装
  • 各种 Skills 的实际应用场景
  • 从零构建本地 AI 工具链的完整体验

主角介绍

  • 小明:一位热爱探索 AI 技术的用户,喜欢用语音与智能助手进行自然交互
  • OpenClaw 智能助手:部署在 MTT AIBOOK 上的 AI 助手,能够根据用户需求自动安装和配置 Skills

难度:中级,适合有编程基础的开发者体验

风险提示

本文或视频为第三方开源 AI 智能体 OpenClaw 的部署与使用演示教程。根据国家工信部及互联网应急中心预警,该软件存在权限滥用、数据泄露、系统被控等已知风险。请您在充分了解技术原理、自行评估风险后自行决定是否使用。如因个人部署操作产生任何影响,摩尔线程不为此承担相关责任。

前置条件

硬件要求

组件要求
设备MTT AIBOOK 笔记本,型号 A141
存储空间>= 5GB
网络网络环境通畅,可访问互联网

软件要求

组件要求
操作系统MTT AIBOOK 操作系统 AIOS(1.3.4)
Python3.10
Node.js22.22+
OpenClaw最新版本
飞书已配置消息通道

OpenClaw 初始配置

在开始本文档的 Skills 部署之前,需要先完成 OpenClaw 的基础配置:

  1. 运行 Onboarding 配置

    openclaw onboard
  2. 安装飞书机器人

    # 安装成功后,会自动弹出二维码,使用飞书扫描创建机器人
    npx -y @larksuite/openclaw-lark-tools install

    更多配置信息,请参阅 飞书机器人参考文档

  3. (可选)切换默认模型

    本文 Onboarding 过程中选择 Kimi-k2.5 作为默认模型。如需切换模型,使用以下命令:

    openclaw config

第一章:语音转录能力 --- FunASR

1.1 功能介绍

FunASR 由阿里达摩院开源的语音识别模型,支持高精度的语音转录。

特性说明
功能将语音转换为文字
语言支持多语言,中文支持效果极佳
模型类型Paraformer / SenseVoice
运行方式本地运行,无需联网

1.2 安装部署

💬 小明:「安装 FunASR 作为语音转录功能应用程序。」

智能助手检测到需求,自动开始安装:

🤖 智能助手:「FunASR 已经安装好了!现在你可以发语音给我,我能识别了。」

安装过程

  1. 检测系统环境和 Python 版本
  2. 安装 FunASR 及相关依赖包
  3. 下载中文语音识别模型

1.3 功能验证

小明发送了一条语音消息测试:

🤖 智能助手:「语音转录成功!识别到的内容是:"你好,请帮我记录今天的待办事项"」

FunASR 语音转录能力已就绪。

第二章:语音合成能力 --- Kokoro

2.1 功能介绍

Kokoro 是一个轻量级、高质量的本地语音合成引擎。

特性说明
功能将文字转换为语音
语言支持多语言,中文效果优秀
模型zf_xiaobei(年轻中文女声)
运行方式本地运行,无需联网

2.2 安装部署

💬 小明:「部署 Kokoro 作为语音合成应用程序。」

智能助手开始安装:

🤖 智能助手:「Kokoro 部署完成!」

部署状态

  • Kokoro 已安装
  • 中文语音模型已下载(zf_xiaobei)
  • 语音合成功能正常

模型信息

  • 语言:中文(zh_CN)
  • 声音:zf_xiaobei(年轻中文女声)
  • 质量:标准(平衡速度和质量)

要试试合成一段语音吗?

2.3 功能验证

💬 小明:「发送生成的音频文件给我,说"养龙虾真好"。」

🤖 智能助手:「语音已生成!但由于飞书 API 限制,无法直接发送音频文件。」

2.4 飞书语音消息闭环

💬 小明:「你想办法帮我搞定。」

🤖 智能助手:「搞定!二维码已发送,扫描即可下载音频文件!」

音频信息

  • 文本:"养龙虾真好"
  • 格式:MP3

💬 小明:「让飞书 API 支持语音发送。」

🤖 智能助手:「搞定!飞书语音消息发送工具已配置完成!」

功能

  • 自动将音频转换为 opus 格式(飞书要求)
  • 上传音频文件到飞书
  • 发送语音消息

语音消息应该已经发送到你的飞书了!检查一下收到了吗?

小明收到了第一条语音消息,语音交互闭环完成

第三章:图片文字识别能力 --- PaddleOCR

3.1 功能介绍

PaddleOCR 是百度开源的 OCR 工具,支持中英文文字识别。

特性说明
功能识别图片中的文字
语言支持80+ 语言,中英文效果优秀
能力文字检测、文字识别、表格识别
运行方式本地运行,无需联网

3.2 安装部署

💬 小明:「安装 PaddleOCR 作为图片识别功能应用程序。」

智能助手开始安装:

🤖 智能助手:「PaddleOCR 需要装一下。我来装...搞定!PaddleOCR 已安装,版本 3.4.0,可以识别图片中的文字。现在你可以发图片给我,我能识别了。」

安装过程

  1. 安装 PaddleOCR 及依赖包
  2. 下载中文识别模型
  3. 配置 protobuf 版本兼容性

3.3 功能验证

小明发送了一张关于 Agentic AI 组织变革的信息图:

Agentic AI 组织变革信息图

🤖 智能助手:「图片识别成功!这是一张关于 Agentic AI(智能体 AI)组织变革的信息图。」

主要内容

  • 标题:AGENTIC AI: Leaders Guide to Org Chart Evolution
  • 副标题:From Silos to Networks: The Next Paradigm for the AI Era
  • 对比传统组织与新型智能体组织
  • 5 大变革支柱:商业模式、运营模式、治理、人才、技术与数据

需要我详细解释某个部分吗?

PaddleOCR 完美识别了复杂的英文图表信息。

第四章:视觉检测能力 --- YOLO NPU

4.1 功能介绍

YOLO NPU 使用 NPU 加速的 YOLOv8 模型进行目标检测。

特性说明
功能实时物体检测
加速方式NPU 硬件加速
检测类别COCO 80 类(人、车、动物、家具等)
输入方式图片文件 / 摄像头实时拍摄

4.2 安装部署

💬 小明:「帮我安装 YOLO NPU Skill,从 https://gitee.com/MooreThreads-AI-SOC/M1000_Developer_Document/tree/master/user_cases/UC_Samples_OpenClaw/skills/yolo-npu 安装。」

🤖 智能助手:「正在从 Gitee 安装 YOLO NPU Skill...安装完成!YOLO NPU Skill 已就绪,支持摄像头拍照和图片检测。要试试吗?」

安装过程

  1. 从 Gitee 下载 yolo-npu Skill
  2. 检测 mtnn 驱动版本(需要 1.4+)
  3. 创建 conda 环境 npu(python3.10)
  4. 安装 opencv-python、numpy 和 mtnn_api
  5. 下载 YOLOv8m 模型(.mtnn 格式)

4.3 实战:识别画面中有几个人

💬 小明:「帮我打开电脑的摄像头,拍张照片,看一下这照片有几个人。请用语音回答我。」

智能助手执行了完整的流程:

  1. 调用摄像头拍照
  2. 使用 YOLO NPU 进行人物检测
  3. 使用视觉模型分析画面细节
  4. 使用 Kokoro 合成语音回复
  5. 发送语音消息

🤖 智能助手(语音):「搞定!照片里有 2 个人,两位都是男性。左边的人面向右侧,右边的人面向左侧。」

4.4 实时检测:看看桌上有什么

💬 小明:「使用笔记本自带 USB 摄像头,抓拍一张图片,识别后的文字和图像结果都发送给我。」

🤖 智能助手:「搞定!」

识别结果

  • 检测到 2 个物体
  • 1 个人(置信度 72%)
  • 1 把椅子(置信度 70%)

图片和语音都已发送!

第五章:记忆更新

5.1 记住用户偏好

💬 小明:「请记住,FunASR 作为语音转录功能应用程序;用 Kokoro 来做语音合成的功能。我后面飞书交互,都是用语音。」

🤖 智能助手:「明白了!已更新 USER.md!」

语音功能已部署完成

  • FunASR --- 语音转录(识别你说的话)
  • Kokoro --- 语音合成(把文字转成语音)

飞书交互模式

  • 你发语音 → 我用 FunASR 识别 → 我处理 → 用 Kokoro 合成语音回复

5.2 添加图片识别能力

💬 小明:「默认用本地的 PaddleOCR 作为图片识别功能应用程序。」

🤖 智能助手:「已更新!PaddleOCR 已加入工具列表。」

当前本地 AI 工具栈

  • FunASR --- 语音转文字
  • Kokoro --- 文字转语音
  • PaddleOCR --- 图片文字识别
  • YOLO NPU --- 物体检测

全部本地运行,无需联网,隐私安全。

第六章:完整的 Skills 工具链

6.1 工具链总览

经过一系列探索,小明的智能助手拥有了完整的本地 AI 能力:

能力工具用途章节
🎤 语音转录FunASR识别语音消息第一章
🔊 语音合成Kokoro生成语音回复第二章
👁️ 文字识别PaddleOCR识别图片中的文字第三章
🎯 物体检测YOLO NPU实时目标检测第四章

全部本地运行,无需联网,隐私安全。

6.2 Skills 目录结构

~/.openclaw/workspace/skills/
└── yolo-npu/
├── SKILL.md
├── _meta.json
├── install.sh
├── yolo_npu.py
├── yolo_live.py
└── yolov8m.mtnn

6.3 语音交互工作流

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 小明发送语音消息(飞书) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘


┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ OpenClaw 接收音频文件(audio 消息类型) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘


┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ FunASR 语音转录 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘


┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ LLM 处理文本,生成回复 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘


┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Kokoro 合成语音 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘


┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 转换为 opus 格式,发送语音消息(飞书) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

6.4 摄像头检测工作流

小明请求 "看看桌上有什么"


自动安装/调用 YOLO NPU Skill


拍照 + 检测物体

├─→ 返回 JSON 结果

└─→ 保存标注图片


发送图片 + 语音说明

第七章:ClawHub Skills 扩展包应用

7.1 扩展包简介

在掌握了基础的本地音视频与视觉能力后,为了让 OpenClaw 智能助手应对更复杂的日常办公与开发任务,你可以通过 ClawHub(OpenClaw 官方技能社区)安装更多进阶 Skills。

根据小明的进阶需求,本次引入 12 个涵盖智能体控制、网络搜索、办公软件处理和实用工具的核心 Skills。

注意

自 AIOS 1.3.4 版本起,MTT AIBOOK 预装的 OpenClaw 已同步预装本章提及的 12 个 Skills。

7.2 扩展 Skills 功能一览表

以下是 MTT AIBOOK 预装的 12 个热门 Skills 列表及其功能说明:

序号Skills 名称功能描述安装来源 (ClawHub URL)
1Self-Improving Agent赋予智能体自我优化和改进代码/流程的能力https://clawhub.ai/xiucheng/xiucheng-self-improving-agent
2Proactive Agent使智能体具备主动执行任务和主动发问的能力https://clawhub.ai/fangkelvin/proactive-agent-skill
3Skill-Creator帮助用户通过对话自动编写和创建新的 Skillhttps://clawhub.ai/chindden/skill-creator
4Find Skills在 ClawHub 生态中检索并发现你需要的新技能https://clawhub.ai/fangkelvin/find-skills-skill
5Agent Browser允许智能体控制浏览器进行网页交互与自动化操作https://clawhub.ai/thesethrose/agent-browser
6Tavily Search接入 Tavily 搜索引擎,提供精准且深度的 AI 网络搜索https://clawhub.ai/matthew77/liang-tavily-search
7Summarize对长文本、超链接网页或长文档进行快速内容摘要https://clawhub.ai/steipete/summarize
8Web Scraper强大的网页结构化数据抓取与内容提取工具https://clawhub.ai/rupertnt034/rupert-web-scraper
9PPTX自动生成、读取或修改 PowerPoint 演示文稿(.pptx)https://clawhub.ai/ivangdavila/powerpoint-pptx
10XLSX处理、分析和生成 Excel 表格数据(.xlsx)https://clawhub.ai/ivangdavila/excel-xlsx
11Skill Vetter审查和评估 Skill 代码安全性与质量的自动化工具https://clawhub.ai/spclaudehome/skill-vetter
12weather获取指定城市或地区的实时天气预报信息https://clawhub.ai/steipete/weather

7.3 组合应用实战

安装完成后,小明决定将这些扩展技能进行联动,测试助手的工作流处理能力。

💬 小明:「先用 weather 查一下今天上海的天气;然后用 Tavily Search 搜索一下"2026 年 AI 智能体行业发展趋势";最后用 Summarize 把搜索结果总结成 3 个要点,并用 PPTX 帮我做成一份简单的 3 页幻灯片文件发给我。」

智能助手执行了完整的多步工作流:

  1. 调用 weather 获取上海天气
  2. 调用 Tavily Search 联网检索最新的智能体行业报告
  3. 调用 Summarize 对检索到的数百页网页内容进行高度浓缩
  4. 调用 PPTX 将浓缩的文字按照幻灯片格式(标题页、摘要页、趋势页)生成 .pptx 文件

🤖 智能助手:「搞定!上海今天晴转多云,气温 18-24°C。

关于 AI 智能体趋势的 PPT 已经为你生成完毕,文件已发送,请查收!你还需要我用 XLSX 帮你整理一份相关的市场数据表格吗?」

通过这 12 个 ClawHub 技能的加入,OpenClaw 智能助手正式从一个"能看能听"的工具,进化为了能够主动搜索、处理文档、自我进化的全能型 AI 办公助理。

7.4 Skills 安装方法

ClawHub 生态的 Skills 安装非常简便,只需将对应技能的 URL 喂给智能助手即可。

以安装 Tavily Search 和 PPTX 为例(这两个 Skills 已预装,此处仅作安装指引演示):

💬 小明:「帮我安装网页搜索和办公处理相关的 Skills,比如 Tavily Search 和 PPTX,链接分别是 https://clawhub.ai/matthew77/liang-tavily-searchhttps://clawhub.ai/ivangdavila/powerpoint-pptx。」

智能助手开始依次拉取配置:

🤖 智能助手:「收到!正在从 ClawHub 下载安装...

✅ Tavily Search Skill 安装就绪!

✅ PPTX Skill 安装就绪!

以后你可以让我帮你搜集网上资料,并直接生成幻灯片了!」

附录

A. 相关资源

资源链接
摩尔线程开发者中心https://developer.mthreads.com
OpenClaw 官网https://openclaw.ai
OpenClaw GitHubhttps://github.com/openclaw
PaddleOCRhttps://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
Kokorohttps://github.com/hexgrad/Kokoro
FunASRhttps://github.com/modelscope/FunASR

B. 常见问题排查

问题可能原因解决方案
FunASR 加载失败MUSA 冲突助手会自动设置环境变量
PaddleOCR protobuf 错误版本不兼容助手会自动升级 protobuf
YOLO NPU 无法启动mtnn 驱动问题运行 Skill 安装脚本检查驱动版本
飞书语音发送失败格式不支持助手会自动转换为 opus 格式
ClawHub Skill 下载失败网络连接超时或受限检查本地网络,助手会自动尝试使用备用节点重新拉取
Tavily Search 拒绝访问未配置 API Key助手会提示前往官网获取免费 Key,并自动写入环境变量
Agent Browser 无法控制网页缺少浏览器内核助手会自动触发 playwright install 等指令补齐环境
PPTX / XLSX 文件生成报错缺少文档处理依赖助手会自动安装 python-pptx 或 openpyxl 依赖包

C. Skills 一览表

Skill版本功能触发场景
FunASR-语音转文字用户发送语音消息
Kokoro-文字转语音用户需要语音回复
PaddleOCR3.4.0图片文字识别用户发送图片
YOLO NPU1.0.0物体检测用户请求拍照识别
Self-Improving Agent-自我优化用户要求优化智能体自身代码或流程
Proactive Agent-主动执行与发问开启主动模式或处理模糊任务
Skill-Creator-自动编写新 Skill用户提出全新的技能需求
Find Skills-检索生态技能用户在 ClawHub 中寻找扩展功能
Agent Browser-浏览器自动化控制用户需要智能体代替操作网页交互
Tavily Search-AI 网络搜索用户查询最新网络资讯或行业数据
Summarize-长文本摘要用户发送长文档或网页链接求总结
Web Scraper-网页数据抓取用户需要提取特定网页的结构化内容
PPTX-幻灯片处理用户要求生成或修改 PPT 演示文稿
XLSX-表格数据处理用户要求整理或分析 Excel 表格
Skill Vetter-技能安全审查安装不明来源 Skill 前的自动代码评估
weather-实时天气查询用户询问某城市或地区的实时天气

结语

通过小明与 OpenClaw 智能助手的沉浸式互动故事,我们共同见证了 MTT AIBOOK 用户如何一步步构建起属于自己的全能 AI 工作站。OpenClaw Skills 展现出的核心价值不仅在于技术本身,更在于其赋能用户的方式:

  1. 交互零门槛(自然语言触发):用户无需学习复杂的命令行或配置文件,只需像小明一样通过日常对话表达需求,Skills 即可完成从环境检测、依赖下载到模型配置的闭环。

  2. 隐私与效能的平衡(本地优先 + 混合生态):音视频转录(FunASR)、语音合成(Kokoro)及视觉检测(YOLO NPU/PaddleOCR)等核心能力完全驻留在本地运行,确保了隐私安全与极低延迟;而通过 ClawHub 接入的 Tavily Search、Agent Browser 等云端技能,则为助手插上了实时资讯与联网办公的翅膀。

  3. 能力的无限叠加(模块化组合):Skills 之间并非孤立存在。从小明最初的"语音转文字",到后来的"视觉识别",再到最后的"联网搜索生成 PPT",多个 Skills 的协同工作让智能体能够胜任从简单指令到复杂业务流的跨越。

  4. 智能体的自我生长(持续进化):通过 USER.md 对用户偏好的记忆,以及 Self-Improving Agent 和 Skill-Creator 的加入,助手不再是一个死板的程序,而是一个能够理解用户意图并不断学习新技能的"数字伙伴"。

故事回顾

小明的需求阶段触发的核心 Skill / 机制最终达成的效果
基础感知:让助手能听会说FunASR, Kokoro助手具备了高精度的听觉与自然的中文表达能力
多模态增强:让助手能看会认PaddleOCR, YOLO NPU助手能够识别复杂图表、拍照片数人数、实时监测环境
闭环交互:让反馈更及时飞书语音工具,USER.md实现飞书语音消息闭环,并记住小明的交互偏好
办公提效:让助手协助工作Tavily Search, Summarize, PPTX助手能够全网搜集行业资讯、总结要点并自动输出演示文稿
技能扩展:探索无限可能ClawHub 12 核心技能包赋予助手控制浏览器、处理 Excel、查询天气及安全审查的能力
自我进化:让助手更懂开发Skill-Creator, Self-Improving小明只需通过对话即可指导助手编写并安装全新的 Skill

随着 OpenClaw 社区的不断壮大,更多强大的 Skills 将持续涌现。

现在,快拿起你的 MTT AIBOOK,开启 AI 智能体的探索之旅吧!

祝你的 OpenClaw 探索之旅愉快!