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小龙虾不死！Qclaw 停运后如何用 Panelai 继续养 OpenClaw：数据迁移 + Ollama 本地模型配置实战
9 月 24 日，腾讯 Qclaw 发布停止运营公告：2026 年 12 月 24 日 0 时正式停运。这只曾让 200 多万中国用户第一次接触到 OpenClaw 的"小龙虾"，走完了它半年的旅程。 好消息是：小龙虾的精神是永存的。它的本体是开源的 OpenClaw，数据可以迁移到官方 WorkBuddy，也可以下载后导入你自己私有化部署的 OpenClaw 里继续养。 这篇…- 0
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DeepSeek Harness 私有化部署实战：基于 PanelAI 的 Docker 多用户沙箱隔离方案，服务器搭建 + GPU 共享调度 + 本地模型接入全流程
最近 AI 编程赛道又添了一名开源猛将——DeepSeek Harness，服务端和桌面端都已经正式放出。桌面端刚发布没几天，网友实测反馈还有一些小 bug，但整体部署和使用门槛非常低。今天这篇文章，结合实测视频和官方资料，带大家把 桌面端部署 和 PanelAI 服务端一键搭建 一次讲清楚。 一、DeepSeek Harness 桌面端：双击安装，即开即用 桌面端的优势可以概括为四个字：开箱即用…- 0
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Laya 开源决策模型 vs 闭源 Jev：421M 本地模型 3 天掀翻云端选手，PanelAI 一键部署实测教程
这两周 AI 圈突然冒出了一个叫 Jev 的决策模型，热度很高。它是 TypeSafe AI 推出的 System One 模型，不生成文本，只做结构化决策（Choice / Score / Noul），响应大概 70–500 毫秒，闭源，按 Token 计费，定位是云端高频决策引擎。 结果三天后，开源选手 Laya 直接“掀桌子”。 Laya 是什么？ Laya 是 Convai Innovat…- 0
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Panelai 企业级AI基础设施操作系统路演实录：一行命令部署多节点GPU集群，告别K8s与天价API，真正实现AI私有化落地
在最近的一场路演视频中，Panelai 正式亮相。它被定位为企业级AI基础设施操作系统，目标很明确：让AI应用在企业生产环境中，像传统软件一样稳定部署、统一管理和弹性扩展。 很多团队在AI落地时都会遇到同样的问题： 调用商业大模型API成本飙升、本地部署环境配置复杂、多台服务器无法统一调度、数据安全与合规压力大。传统K8s方案对中小团队来说过重，而普通服务器面板又缺乏AI原生能力。Panelai …- 0
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算账时间！每年节省二十w，用 Panelai（脑度）一键实现团队内部 AI 助手私有化部署
这段时间在线下跟很多想要拥抱 AI 的企业老板们交流，发现大家对“AI入企”的需求极其旺盛。目前市面上大家最多接触的还是线上的公共 AI 软件，但真正到了企业级应用，老板们关注的核心痛点与普通用户截然不同：企业数据隐私与落地成本。 老板的核心诉求：数据安全与 ROI 在线上使用公共 AI 服务，企业最担心的就是敏感商业数据外泄。因此，稍微上点规模或者对数据敏感的企业，都会问到一个核心问题：整套 A…- 0
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打造企业级 AI 闭环：PanelAI 赋能私有化大模型管理与全自动化工作流
中秋国庆双节即将来临，在大家准备放松身心之际，我们的开发脚步并未停歇。为了让大家能更高效地管理和运行各类 AI 项目，我们为 PanelAI 带来了一波重磅更新，并在双节期间推出绝版的限时福利。 为什么专业人士也需要 AI 专属面板？ 经常有朋友问：“既然到了需要管理 AI 服务器的阶段，往往都是专业人士在操作，为什么还要去折腾一套专属面板？” 回顾 Web 2.0 时代，我们管理服务器时极度依赖…- 0
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别把聊天当成拥抱AI的全部！PanelAI如何用100+模型插件重构企业专属Agent工作流
AI时代的下半场，拼的是基础设施。 很多开发者和企业对AI的理解还停留在“套壳对话框”或调用第三方API的阶段，但这远远无法满足企业对数据安全和核心业务深度的需求。近期，熊哥带着我们的核心项目 PanelAI 参加了多场路演，今天就和各位开发者深度聊聊，我们是如何从零搭建一套真正属于企业的AI原生基础设施的。 告别玩具级应用，打造硬核底层架构 PanelAI 的定位不是简单的服务器管理面板，而是 …- 0
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告别繁琐 K8S！用 Go 原生边车引擎打造的中小企业 AI 基础设施操作系统：PanelAI 架构解析
大家好，我是熊哥。这几年在和众多企业聊 AI 落地时，大家总是热血沸腾，但一到实际操作就立刻卡壳：用不起、用不好、用不安全、用不灵活。企业 AI 落地难的从来不是模型本身，而是底层基础设施。 为了解决中小企业在 AI 落地上的痛点，我们团队打造了企业级 AI 基础设施操作系统 —— PanelAI。 1. 为什么中小企业需要不一样的 AI 基础设施？ 传统的企业 AI 部署往往依赖庞大的 Kube…- 0
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最简单的 Openclaw 安装教程：Panelai 一键部署，一次安装全用户可用且数据独立
做一次最简单的 Openclaw 安装教程。 一次安装，所有用户都可以使用，每一个用户的数据都是独立的。整个过程几乎没有多余步骤，真正做到“装完就能用”。 第一步：安装 Panelai 安装 Panelai 已经说过很多次了，就是一条命令安装。装完以后进入面板。 第二步：在市场找到 Openclaw 并一键部署 在 Panelai 的市场里找到 Openclaw，或者直接在搜索框搜索。 点击 一键…- 0
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PanelAI 预览实测：一键部署AI项目市场，OpenClaw+ComfyUI打造私有化AI基础设施全解析
恭喜各位熊友，当你打开 PanelAI 的界面，就已经站在了真正可用的 AI基础设施 入口。 目前市场里已经有十多个项目，正式版计划上线约 50个 左右。正常情况下，一个项目从提交到上架、测试流程跑通，只需要 5-10分钟。操作极简：点开任意项目，就能看到介绍、安装说明和更新日志，再点「一键部署」，项目就会出现在「已安装」列表。这就是后端的核心能力。 昨天有合作伙伴反馈，熊哥之前的视频偏技术，很多…- 0
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自媒体三年不熄火的底层逻辑：从流量焦虑到AI Starter与PanelAI的产品护城河
做自媒体三年，很多人会好奇：熊哥为什么还能持续输出？ 答案其实很朴素，却很少有人真正执行到位。 做自媒体，千万别把“做火+接广告”当成终极目标。 现实已经给出了答案：大量10万、百万粉博主陆续停更。广告主预算收缩，平台分成变少，流量变现效率断崖式下降。以前一条视频几万、十几万是常态，现在却成了难题。转做直播？产品不可控，翻车风险极高。 熊哥从一开始就选择了另一条路：宁可视频流量少一点，也要死磕真正…- 0
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AI STARTER 新版架构重构全解析：本地大模型对话 + 环境复用 + 多终端隔离，桌面端AI工具终于好用了
PanelAI 升级之后，配套的 AI STARTER 也完成了全面重构。架构和代码几乎重写，旧版与新版的差异非常明显。本文从实际使用角度，把核心变化讲清楚。 新增 AI 助理，本地大模型直接对话 新版最直观的变化是多了 AI 助理。可以直接在工具内与本地大模型对话，数据完全不出本地，隐私和安全性更好。 应用市场流程大幅简化 旧版应用市场上架流程繁琐：需要先下载创作者项目、本地测试、确认无误后再上…- 0
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PanelAI正式版即将上线：小白视角下的Demo体验方案，同一套系统+定时重置，让用户真正所见即所得 内容
大家好，我是熊哥。 PanelAI正式版马上就要发布了。作为一名小白，我最近一直在想：发布之后，用户真正需要什么？ 前段时间很多朋友直接找我要后端地址，说“只能看到前端，看不到后端”。结果拿了账号密码后乱操作，改密码、动配置，我又得反复重置，非常麻烦。正式版发布后，这种情况只会更多——很多人一开始并不想立刻部署到自己服务器，而是想先真实体验一下 PanelAI靠不靠谱、好不好用。 市面上大多数De…- 0
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Panelai应用市场上线倒计时：一键部署多节点优化完成，正式版将上架50+AI应用
大家好，我是熊哥。 今天上午团队又开了整整一个上午的会，讨论得面红耳赤，但收获满满。Panelai应用市场的核心逻辑已经基本敲定，距离正式版发布又近了一步。 应用市场与一键部署的最终方案 目前应用市场项目上架工作进展顺利。围绕“一键部署”按钮，团队争论了很久： 如果默认点击“已安装”就直接完成安装，在多节点场景下会出现问题——装完一个节点后整体显示为已安装，体验不够友好。 最终决定保留一键部署功能…- 0
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Panelai 正式版震撼来袭：从 AIStarter 演进的 3.0 时代，集一键部署、安全可控与算力变现于一体的 AI 基础设施
经历无数个日夜的打磨与通宵奋战，熊哥的 Panelai 马上就要迎来正式版发布了。 感谢一路上支持我们的早鸟用户，正是因为有了你们的信任与陪伴，这款从底层架构重构的全新 AI 基础设施才得以如期交付。很多人可能还在好奇：Panelai 到底是用来做什么的？ 简单总结，Panelai 的核心价值就在于解决 AI 时代的底层基础设施痛点，主要涵盖以下四大核心能力： 1. 零门槛的一键部署 大部分人尝试…- 0
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从硬件到软件全搞定：用PanelAI实现AI服务器私有化部署、OpenWeb/OpenClaw一键上线及算力变现完整方案
很多企业、商家和个人都想拥有自己的AI服务器，用来自动写文案、自动剪视频、自动工作并最终实现赚钱。想法很好，落地却不容易。 单机多项目与预算的现实矛盾 预算普遍只有几万块，远达不到几十万、几百万级别。一台AI主机同时跑工作流、动漫剪辑、AI对话、Skill等多种项目，大概率跑不动。硬件到位后，软件调试才是真正耗时的环节：边界约束、工作流搭建、项目搭配，都需要大量时间。 大模型必须被约束，私有化更难…- 0
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大模型已无新语料可投喂？下一代AI模型将由现有模型“自我繁衍”？深度解析AI赛道的集体慌张
在AI赛道里努力，你会发现一个残酷的真相：你越努力，心就越慌。 早在一年多前，就有人提出“所有行业都可以用AI重做一遍”。如今随着大模型的飞速发展，这句话已经不够了——不是简单重构，而是彻底重写。 更让人不安的问题随之而来： 当现有大模型已经智能到几乎把人类所有公开语料和知识都“吃干抹净”的时候，下一代模型该怎么训练？ 还有大厂在继续砸钱训练，还有个人在沾沾自喜地说“我训练了一个模型”。但真正需要…- 0
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AI STARTER 5.2.0新架构上线在即！旧版市场或将停服，用户必看迁移与会员权益说明
AI STARTER 即将迎来重大升级！新版本5.2.0已排上日程，新架构与新模式即将上线。 据官方透露，旧版AI STARTER的历史使命接近尾声，预计今年过年前后可能正式停服市场部分功能。但这不代表产品结束，而是全面转向更先进的架构。 重要提醒： 旧版市场大概率在新版本上架后停服，软件本身可继续使用，但市场内容将不再更新。 目前市场内已有300-500个优质项目，涵盖AI大模型、对话聊天、唱歌…- 0
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AI应用市场正式上线：10+项目一键部署实测，OpenClaw/VLLM/Ollama全覆盖，个人与企业都能用的私有化部署方案
最近很多朋友都在问：有没有一个真正能把常用AI项目、大模型、插件和技能统一管理，并且做到一键部署的地方？ 现在答案已经明确了。 我们的应用市场正式进入上线测试阶段，首批正式版项目数量将大于10个，后续会持续上到50个左右。同时模型、插件、技能也会批量上架，数量将达到数百个。所有项目都支持一键部署安装，部署过程可实时查看状态，安装完成后直接出现在已部署列表中。 实际操作有多简单？ 以目前最热门的 O…- 0
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AIStarter 5.2.0 即将上线：与PanelAI统一架构，一键高速部署本地AI项目，彻底告别臃肿整合包时代
人到了一定年纪，总爱回忆过去。 AIStarter 最初只是一张PPT截图发到B站，当天播放量就突破五六万，大量用户涌来求资源。那个简陋的旧版本，成了很多人第一次接触本地AI的起点。 现在，AIStarter 已经来到 5.2.0。熊哥一直强调：PanelAI 搞定之后，AIStarter 也将迎来全新架构升级。这次升级，正是为了从根源解决用户长期反馈的问题。 升级的核心价值 过去的整合包模式存在…- 0
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AI Starter安装启动不了？官方保姆级教程来了！Win/Mac/Linux全系统避坑指南
很多朋友下载AI Starter后反馈“启动不了”，今天一次性讲清楚安装与使用方法，帮你彻底避开常见坑。 一、安装前必看设置 安装时会提示设置项目根目录： 路径中不要有中文或特殊字符 最好不要嵌套，直接在磁盘根目录新建一个文件夹最稳妥 二、系统与版本选择 AI Starter目前支持Windows、Linux、macOS。 macOS用户一定要注意区分X86和ARM架构，下载时看清楚再选。 建议系…- 0
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PanelAI企业级AI基础设施操作系统深度解析：前后端分离 + 分钟级一键部署，让大模型真正落地企业
过去部署一个AI应用往往需要一周甚至更长时间，现在只需要分钟级就能完成。这就是 PanelAI 带来的改变。 PanelAI是什么？ 它是一款企业级AI基础设施操作系统，采用前后端彻底分离架构：后端给管理员使用，前端给普通用户使用。管理员负责统一纳管与运营，用户只需一键启动就能用上各种AI能力。 管理员视角：从应用市场到一键部署 打开应用市场，选择需要的项目，点击部署即可。过去分散的算力节点，现在…- 0
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从AI生成到通宵手搓：PanelAI企业级AI基础设施操作系统BP拆解与一键部署实战经验分享
创业真的是很多事情同时在推进。上个视频里熊哥提到去海南路演，当时用AI花了5分钟就生成了一版PPT。结果发现很多关键点表达得不够完善，于是决定通宵手搓一版真正能拿得出手的PanelAI企业级AI基础设施操作系统商业计划书。 手搓和AI生成最大的区别在于：所有内容都可以直接在PPT里编辑，页面结构完整，每一页、每一句话都是经过反复思考后写上去的。下面就以这版手搓BP为核心，结合当前产品进展，跟大家拆…- 0
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PanelAI私有化部署实战：一键接入DeepSeek等大模型，打造可算力变现的企业AI工作台与应用生态市场
在企业或团队内部落地AI时，最头疼的往往不是模型本身，而是部署、权限、计费与可扩展性。今天分享一套已经跑通的私有化方案——PanelAI。 一、核心能力：大模型灵活接入 PanelAI用户端的「AI助理」支持接入任意大模型： 自建部署的本地模型 商业API（已示例接入DeepSeek） 自定义模型：只需填写本地API Key与Base URL即可直接使用 后端部署完成后，把密钥和地址配置进去，团队…- 0
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