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近日,线程行效摩尔线程正式开源AI智能体框架MTClaw,开源一款面向桌面控制场景的体框w突AI智能体加速方案。实测表明,破执MTClaw可将智能体单次任务执行速度提升约7倍、线程行效成功率可达100%。开源黄网在线免费目前,体框w突MTClaw的破执完整代码、评测数据与配套插件已开放至摩尔线程GitHub官方仓库与OpenClaw官方插件市场ClawHub。线程行效

为什么AI智能体的开源桌面执行总是“慢一步”?

在自动整理文件、批量截图、体框w突浏览器操作、破执自动化测试等日常场景中,线程行效AI智能体(AI Agent)正逐步成为开发者的开源得力助手。然而,体框w突许多开发者在实际部署和使用桌面控制智能体时,男生透女生下载常面临一个核心痛点——慢。

当前主流智能体架构的工作模式是:将每一帧截图、每一次点击、每一个文件操作请求,均完整发往远端大模型进行推理决策。即便任务本身极为简单,也要经历完整的模型推理链路。这就好比让一位首席科学家去处理“打开抽屉、拿一支笔”的琐事,每个微小动作都要排队等待决策,不仅造成大量算力浪费在低价值操作上,更拉长了整体系统响应延迟。

业界现有解决方案主要分为两类:

-  对大模型进行专项重训:以提升特定场景下的轻量化操作效率,但研发及计算成本高昂,且模型版本迭代后效果难以持续。成人性生交免费看

-  直接替换为轻量模型:虽能勉强应对简单任务,但在面对复杂业务逻辑和推理时,成功率易显著下降。

由此可见,以上两种方案均不理想。

MTClaw让AI智能体又快又准

面对上述困境,摩尔线程选择了一条不同的技术路径。MTClaw不改变后端大模型本身,而是在其前端增加一层“前台助理”角色,搭配轻量模型并引入路由机制(Function Router),通过明确的分工协调实现业务层整体加速。

▼ 高频轻量动作即时处理:

截图、点击、打开文件、读取内容等常规重复性操作,啪啪免费观看视频由“前台助理”即时判断并执行,实现毫秒级响应。

▼ 复杂场景自动流转:

对真正需要复杂推理和深层思考的场景,“前台助理”会自动转交给用户配置的后端大模型(如ChatGPT、豆包、Qwen等),确保执行质量。

▼ 无侵入式设计:

支持配置接入地址的AI客户端、智能体框架或评测系统,仅需修改一行API Base地址即可直接调用,无需调整底层业务代码。

摩尔线程开源AI智能体框架MTClaw  突破执行效率图1:摩尔线程MTClaw的“前台助理”工作流

一次请求进入MTClaw后,“前台助理”经历“判断→执行→检查”三个步骤,先决定该任务由“轻量模型直办”还是“交给大模型”,执行完成后确认是91网站高清免费否需要大模型补充完善。基于此流程,用户可明显感受到AI智能体任务执行效率的显著提升。这一“快”与“准”的平衡,主要得益于以下两项关键技术:

▼ 精挑细选的轻量模型

MTClaw内部“前台助理”所搭载的轻量模型并非越小越好。摩尔线程技术团队在尝试多种不同规模的候选模型后,最终选定了一款300亿参数级的轻量模型。测试表明:低于此规模,小模型成功率会明显下滑;进一步扩大规模,速度优势则被逐渐稀释。该模型是在“快”与“准”之间取得的当前最优平衡点。

▼ 严格的对话隔离机制

在多用户、多并发会话的真实生产场景中,若不区分历史记录归属,“前台助理”易混淆不同用户的动作,导致误判。MTClaw引入严格的对话隔离机制,为每个会话单独维护一份独立的工具调用历史、上下文状态和路由记录,所有判断仅基于当前对话的历史,跨会话互不干扰。该机制则是MTClaw兼顾“快”与“准”的关键技术。

摩尔线程开源AI智能体框架MTClaw  突破执行效率图2:摩尔线程MTClaw的“前台助理”对话隔离机制

实测:速度更快,成功率更高

摩尔线程技术团队在50个真实桌面控制任务上对MTClaw进行了端到端评测(每项任务重复执行4次,后端大模型选用豆包Pro),性能表现如下:

摩尔线程开源AI智能体框架MTClaw  突破执行效率

以上实测数据显示:

▼ MTClaw极速模式专注于低延迟响应,适用于对交互速度敏感的实时场景。该模式下,单次任务平均完成时间仅需5.54秒,相较传统方式的37.97秒,带来约7倍的速度提升。

▼ MTClaw稳健模式下,当“前台助理”遇到自身判断不确定的请求时,会自动向后端大模型求助。该模式下,单次任务成功率达100%,平均完成时间为7.61秒,相较传统方式,不仅成功率更高(100% vs 99%),还实现约5倍的速度提升。

快速部署指南

MTClaw采用MIT开源协议,代码、评测数据、训练与评测脚本全量开放,无遥测组件,不依赖强制云端服务,支持用户自由本地部署。

▼ MTClaw GitHub仓库:

https://github.com/MooreThreads/MTClaw'>https://github.com/MooreThreads/MTClaw

▼ ClawHub插件页:

https://clawhub.ai/packages/openclaw-session-bridge-plugin

开发者可根据自身业务场景选择以下两种方式部署:

方式一:与开源智能体OpenClaw生态兼容

MTClaw已与开源智能体OpenClaw完成生态兼容,并上架至其官方插件市场ClawHub。OpenClaw用户只需在终端执行以下命令,即可开箱体验:

Bashopenclaw plugins install clawhub:openclaw-session-bridge-plugin方式二:独立Python运行环境部署

如需在自定义AI自动化流程中独立调用MTClaw的路由能力,可通过以下步骤快速完成本地构建:

1. 克隆仓库并安装依赖

git clone https://github.com/MooreThreads/MTClaw.gitcd MTClawpip install ../scripts/install.sh2. 配置服务接入(示例)

上述安装脚本会自动检查OpenClaw目前使用模型,并加载到function router,不需要修改任何OpenClaw的代码和配置。

如果需要手动指定服务,仅需将智能体客户端或自动化脚本中的openai.base_url指向MTClaw的本地或服务器代理地址,即可完成无侵入式替换:

import openai# 仅需修改 Base URL,即可享受 MTClaw 的高频动作本地加速client = openai.OpenAI(    base_url="http://:8000/v1",     api_key="your-key")# 像往常一样发送桌面操作序列或函数调用请求response = client.chat.completions.create(    model="openclaw-function-router-0308",    messages=[{"role": "user", "content": "帮我截取当前屏幕,并检查浏览器里是否有报错提示"}])3. 自动加速Skill

我们提供了两种方法,便于用户快速对需要的领域进行加速,并不局限于系统控制、桌面操作等场景。

方法一:提供skill-to-fc的技能

只需要告诉您的OpenClaw,让它基于skill-to-fc对某个Skill进行加速,即可快速将这个领域适配到function router。

https://github.com/MooreThreads/MTClaw/blob/main/docs/skill-to-fc.md

方法二:我们提供了详细的工具定义的教程

只需要实现一个相关脚本并注册,即可使用function router进行快速工具调用。

https://github.com/MooreThreads/MTClaw/blob/main/docs/adding-tools.md

开源生态共建

MTClaw不仅适用于桌面控制场景,也有望延伸至代码辅助、自动化测试、多模态任务编排等更广泛的AI智能体应用领域,为国产GPU算力在智能体加速方向上的规模化落地提供可复用的技术基座。

MTClaw并非一次性的开源发布,而是摩尔线程在AI智能体效率优化方向上的持续投入起点。团队将持续推进:

▼ 开放MTClaw的智能体训练工具链,支持企业基于自有工具体系与业务场景,快速训练并定制专属策略;

▼ 适配更多主流大模型作为推理后端;

▼ 推出整合套件,进一步降低部署门槛,升级“开箱即用”体验。

摩尔线程诚邀广大开发者共同参与MTClaw建设,协同推进AI智能体在真实生产场景中“更快、更准、更省”的持续进化。获取更多MTClaw信息,请访问摩尔线程GitHub官方仓库:

https://github.com/MooreThreads/MTClaw

*以上测试数据均来自摩尔线程实验室。

联想斗战者锋7000系列台式机新增配置,首发价7899元起

PChome5月11日消息,联想斗战者锋7000系列台式机于今日新增多款配置,主打英特尔酷睿Ultra 5 230F处理器与RTX 5060系列显卡组合,将于5月13日正式开售,首发优惠后价格低至7899元起。

PChome5月11日消息,联想斗战者锋7000系列台式机于今日新增多款配置,主打英特尔酷睿Ultra 5 230F处理器与RTX 5060系列显卡组合,将于5月13日正式开售,首发优惠后价格低至7899元起。

全系搭载Ultra 5 230F处理器,采用3nm工艺与Arrow Lake架构,拥有10核10线程,最高睿频5.0GHz,采用无核显设计,专注纯粹性能输出。显卡提供两种选择,分别是RTX 5060(8GB)和RTX 5060 Ti(8GB)存储组合对应不同价位:RTX 5060版配备24GB内存+512GB固态,首发价7899元;RTX 5060 Ti版分为两档,24GB+512GB售价8199元,24GB+1TB售价8699元。

优惠活动与服务保障十分贴心,5月13日开售可叠加“618首发优惠券立减300元”与“国补至高享85折”,部分渠道实付价可低至6500元左右。服务上标配联想三年整机保修+三年上门服务,覆盖全国4400+服务网点,售后无忧。

性能与设计亮点突出,散热采用“飓风散热架构”,预留12个风扇位,支持360水冷,官方称最高可解热700W功耗,保障硬件稳定运行。机箱采用0.8mm SGCC钢材,搭配1mm加厚背板与侧板,坚固耐用,同时预留双3.5英寸机械硬盘位,方便用户未来升级。

接口丰富,包含4×USB 2.0、2×USB 3.2、DP+HDMI、RJ45网口,支持Wi-Fi 6与蓝牙5.2,外置天线可增强信号;侧透钢化玻璃面板搭配4个ARGB幻彩风扇,支持灯效同步,兼顾实用性与颜值。

PChome总结,RTX 5060 Ti+24GB+1TB配置(8699元)最适合兼顾游戏性能与存储需求;预算有限则可选择RTX 5060+24GB+512GB版本(7899元),后续自行加装硬盘即可,不过想要购买的用户可密切关注5月13日首发价及各平台可叠加的优惠。

(文中图片来源于网络)

泉州刺桐大桥封闭施工才十几天 反光柱和护栏多缺失

泉州刺桐大桥封闭施工才十几天 反光柱和护栏多缺失

刺桐大桥的护栏缺失严重

近日,数位市民致电反映,泉州刺桐大桥正在封桥维修,大桥只留下一侧供电动车和行人通行。为了市民出行安全,有关部门设置了反光柱和护栏,将桥面暂时设为双向两车道,不料才过十几天,反光柱已有不少被撞飞,护栏也有多处缺失。记者就此进行现场走访,并向有关部门了解情况。

读者反映 护栏反光柱多缺失 随意变道影响出行

戴先生住在晋江市池店镇中骏四季花城小区,因工作单位在刺桐路,每天都要骑车经过刺桐大桥。他说,从10月9日起,刺桐大桥全封闭施工,只有电动车和行人可以从桥上经过,目前大桥西侧完全封闭,只有东侧可以通行,有关部门为此在桥上设置了护栏和反光柱,使桥面变成双向两车道。

不过,护栏和反光柱才设好十几天,已经有多处缺失或者破损。戴先生称,护栏刚设好时,往晋江方向和往泉州方向的电动车、行人各走各的道,互不影响。如今护栏缺失,有人便随意变道,原本车道就不宽敞,如此一来,给他人出行增加了不少麻烦。

黄女士则表示,刺桐大桥通往泉商环球广场的引桥上,原本有关部门设置了反光柱,可她每天经过引桥时,都能看到有反光柱被撞飞,断裂的反光柱横七竖八地“躺”在路上,目前完好无损的反光柱已所剩无几。

记者走访 护栏已有9处缺失 60个反光柱被撞飞

26日上午,记者骑电动车沿着刺桐大桥从泉州市区往晋江方向行驶。在桥上,有关部门设置了不到50厘米高的低矮护栏,将单侧可行驶的桥面分为双向两车道。整个桥面的护栏缺失的位置达到9处,最小的长度约2米,最大的长度约10米。有的护栏则一侧螺丝掉落,导致护栏侧翻。

从桥上往泉商环球广场行驶,记者发现引桥上原本是每隔约3米设置一个塑料柔性反光柱,将引桥分为双向两车道,可现在整段引桥近百个反光柱,已有约60个被撞飞,路面只剩下裸露的螺丝钉。被撞飞的反光柱有的不知去向,有的被车辆压扁,有的直接横在路上,如果骑行的时候稍有不慎,就有可能会压到横在路面上的反光柱。

由于反光柱大多缺失,因此来往的电动车便随意行驶,无法再按照双向两车道分向行驶,导致拐弯处骑行速度若过快,有可能会因视线不佳、躲闪不及而发生两车相撞的事故。

部门回复 系被夜间车辆撞飞 呼吁大家减速慢行

记者就此致电泉州市市政工程管理处。工作人员介绍,护栏和反光柱之所以会有如今这副模样,是因为半夜经常有较大型的载货三轮车经过大桥。这些车辆行驶速度很快,一不小心就会撞上护栏或者反光柱。他表示,工人日常都有对这些护栏和反光柱进行维护,但几乎每天晚上都有护栏或反光柱被撞飞,对此他们也很无奈,感觉修复的速度不及被撞飞的速度。

泉州市市政工程管理处呼吁市民,在骑行时要减缓速度,小心慢行,以免对护栏或反光柱造成破坏,影响交通安全。

发稿前,记者获悉,泉州市市政工程管理处又组织人员对大桥缺失的护栏和反光柱进行修复。

(记者 石伟琴 文/图)

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💬 读者评论 (3条)

  • 张张科技迷2小时前
    非常全面的分析!具身智能这块确实今年进步很大,我家已经用上了扫地机器人升级版,体验完全不一样了。
  • 王王思远5小时前
    AI监管这块说得很好,安全确实应该放在首位。希望国内也能尽快出台更细化的标准,让行业发展更规范。
  • 陈陈小雨8小时前
    期待下半年的发展!绿色AI这个概念很值得关注,毕竟算力消耗确实是个大问题。