老黄给咱发攻略了！手把手教你用RTX显卡跑本地AI“小秘书”OpenClaw

麻薯滑芝士

哎，各位手里攥着N家显卡的游戏佬、搞AI开发的、或者就是单纯对“本地AI助理”这玩意儿特别上头的小伙伴们，赶紧都看过来！我这有个贼带劲的消息，保管让你们觉得手里那块RTX显卡或者那个看起来很厉害的DGX Spark系统，瞬间又多了一堆可玩性。根据Wccftech挖到的消息，NVIDIA那边最近，直接给咱们玩家和用户“发攻略”了！

事情是这样的。最近这一阵子，AI代理（AI Agent）不是火得一塌糊涂嘛。啥叫AI代理？你可以把它理解成一个更主动、更能干、而且能在你电脑本地跑的“AI小秘书”或者“数字分身”。像什么Clawbot、Motlbot，还有咱们今天要重点唠的OpenClaw，都属于这一类。它们为啥火？就是因为它们不单纯是个陪你聊天的对话框，而是能真的获得你允许，去操作你电脑里的文件、访问你的日历和邮箱，帮你实实在在地处理一些重复性的工作。

这里面，OpenClaw因为主打一个 “本地优先”​ 的架构，把一大堆能力都塞进了一个本地运行的助理里，所以关注度特别高。你想啊，数据都在自己电脑上，不用总往云端传，隐私和安全感首先就拉满了。

那它能干啥呢？举几个例子，你一听就懂：
帮你当私人秘书：你授权它访问你的邮箱、日历和文件之后，它就能自己动起来。比如，根据你过往的邮件和文件内容，帮你草拟回信；在你设定的时间之前，主动提醒你别忘了事儿；甚至能帮你安排会议，在你日历里找出大家都有空的时间段。
替你盯着项目进度：如果你在负责一个项目，它可以定期去你用的邮箱或者通讯软件里，自动检查项目相关的更新和状态，然后给你发进度报告，需要的时候还会帮你发提醒、跟进消息。
当你的研究小助手：结合你本地文件里的个性化资料，它能去网上帮你搜索信息，然后综合两边的结果，给你生成一份像模像样的研究报告。

听起来是不是很科幻？但以前想在自己电脑上折腾这么个玩意儿，门槛可不低。现在好了，NVIDIA官方下场了，直接出了一个完整的指南，手把手教你怎么在你的机器上，本地部署和运行像OpenClaw这样的AI代理。

而且，重点来了：如果你用的是NVIDIA的GeForce RTX系列GPU，或者是那个面向开发者的DGX Spark系统，跑OpenClaw会有额外的性能加成！​ 对，就是“免费升级”那种感觉。

为啥呢？因为NVIDIA在它的RTX AI平台上，最近做了不少性能优化。官方数据显示，DGX Spark系统自从发布以来，经过更新，整体性能已经提升了2.5倍。而对于咱们更熟悉的RTX AI显卡（就是那些带Tensor Core的GeForce RTX），得益于新的NVFP4指令集，跑大型语言模型的速度快了35%，跑一些创意类AI任务的速度甚至快了3倍。

说白了，就是用NVIDIA自家的硬件，跑它优化过的AI应用，就是更溜。这相当于老黄不仅给了你菜谱，连灶台和锅都给你预先调到了最适合炒这盘菜的火力。

那具体需要啥才能玩起来呢？根据指南，大概几步：
系统准备：如果你用Windows，需要通过WSL（Windows Subsystem for Linux）来搞个Linux环境。
配置本地大模型：你需要一个本地运行的大型语言模型作为OpenClaw的“大脑”。可以用LM Studio或者Ollama这类工具来部署。NVIDIA还很贴心地给了推荐配置：根据你显卡显存大小来选模型。比如8GB到12GB显存的显卡，可以跑较小的40亿参数模型；而像DGX Spark这种拥有128GB超大内存的猛兽，就能畅快运行像gpt-oss-120B这样的千亿参数巨无霸模型。
部署OpenClaw：在搞定本地大模型之后，再按照指南去部署OpenClaw代理本身。

OpenClaw本质上是基于大语言模型的，所以它非常吃内存。DGX Spark上那个128GB的海量内存池，正好能让它撒开了跑，实现一个完全本地化、且反应迅速的AI助理体验。无论是GeForce RTX显卡还是DGX Spark，它们核心的Tensor Core和CUDA加速技术，都是为这种AI工作流量身定制的，这就是用NVIDIA平台跑AI的天然优势。

所以，如果你手里正好有RTX显卡或者DGX Spark，又对拥有一个完全受控于自己、能真正干活的本地AI助理感兴趣，那这份NVIDIA官方指南简直就是及时雨。它把原本看起来挺极客、挺复杂的事情，给你拆解成了步骤明确的说明书。这意味着，一个真正智能、能介入你工作流的“数字同事”，可能不再只是云端大公司的专属玩具，而是可以运行在你个人电脑本地的东西了。这其中的想象空间，可就太大了。感兴趣的话，不妨去照着官方指南鼓捣一下，看看这个OpenClaw，到底能不能成为你的生产力神器。

bennanhaier

游客请登录后查看回复内容