非常感謝飛牛社區小伙伴對 PicoClaw 的喜愛和詳細分享，這篇文章驗證了 PicoClaw 部署在飛牛 NAS 上的可能性，并介紹了實操技巧，讓廣大飛牛 NAS 用戶都可以將自己的 NAS 升級為 AI NAS！

想要體驗的小伙伴們趕緊收藏學習起來吧！

大家肯定對openclaw龍蝦很不陌生了，它可以對本地內容做修改而且還可以讓他學習技能幫助你干任何事情，比如幫我在飛牛設備幫我審核帖子，都是得力的好幫手，但是權限非常的高，飛牛NAS即將上架了一款全新的龍蝦叫PicoClaw，開發者sipeed，發布者EWEDL，也就是飛牛終端、第三方應用商店的作者

PicoClaw 是一款超輕量級個人人工智能助手，靈感來自納米機器人，經過自啟動過程從零開始重構，由 AI 代理驅動整個架構遷移和代碼優化，上架飛牛NAS之后是以普通用戶權限運行的，并不是root權限，而且文件修改也只能在指定的目錄進行操作，還是很安全的，而且占用資源非常的少，比OpenClaw少99%的內存

特性

超輕量級:核心功能內存占用 <10MB — 比 Clawdbot 小 99%

極低成本:高效到足以在超低配置硬件上運行 — 比 Mac mini 便宜 98%

閃電啟動:啟動速度快 400 倍，即使在 0.6GHz 單核處理器上也能在 1 秒內啟動

真正可移植:跨 RISC-V、ARM、MIPS 和 x86 架構的單二進制文件，一鍵運行

接下來給大家展示一下怎么在飛牛NAS上面安裝使用

使用流程

我以飛牛NAS為例，其他NAS自行部署，可以使用二進制、docker形式運行

下載飛牛NAS專用fpk安裝包，進行手動安裝，回回fu：PicoClaw下離線包，或者等待內測

配置工作目錄，僅允許在工作目錄內執行文件操作

先去應用設置里面添加一個目錄

然后將目錄路徑填入到PicoClaw的配置當中去，然后拉到最底下進行保存，當然還可以設置是否允許遠程執行shell命令操作，都是很重要的

配置大模型，也是非常的方便的，市面上能用的都接入了，我以DeepSeek為例，點擊側欄，選擇模型，下拉找到DeepSeek，編輯編輯按鈕，填入key就行了

配置完大模型，我們還需要啟動服務，啟動后就可以對話聊天了

但是默認可能會出現一個報錯，后期更新修復邏輯，我們再去配置頁把最大token換成8192即可，拉到最底下保存，并停止、重啟一下服務

這一下就可以真的去聊天了

接下來就是配置頻道了，最簡單的還是飛書、釘釘和QQ了，市面上常見的都是有的

之前玩過的肯定知道大致流程，比如飛書就是去創建企業應用，填入對應的值就行，我這邊就不演示了，主要就是提醒一下，填寫完要啟用頻道，需要重啟服務一次，不然飛書那邊事件回調保存不了

# 官方超詳細頻道配置教程https://docs.picoclaw.io/docs/channels/

技能學習，跟其他龍蝦差不多一樣，可以在線搜索學習也可以下載后導入學習

# 技能下載地址https://clawhub.ai/skills?sort=downloads

找到一個適合自己的技能，我找了個氣候，獲取當前天氣和預到的技能，然后下載

下載后解壓，里面會有個SKILL.md的文件，這就是我們需要導入的技能

導入成功之后我們還需要停止服務后在啟動一次，提醒一下，很多功能都是需要停止服務在重啟的，如果遇到配置不生效的就是沒重啟服務

來試試我們導入的技能能不能正常工作，基本沒有問題

此時我們所有的技能都是儲存在我們最開始設置的工作目錄里面

網頁端訪問就更簡單了，先去配置里面看一下端口號，和局域網訪問是否開啟

確定沒問題，我們就可以通過ip:18800進行訪問了

最重要的可能就是備份龍蝦了，我們前面已經把工作目錄設置成自己需要的路徑，我們只需要把目錄打包就可以進行備份，恢復的時候先安裝在覆蓋就可以了

從 OpenClaw 到 PicoClaw，幾代“龍蝦”助手越用越順手。不過線上模型 token 消耗較快，對于簡單任務，我更推薦配合本地模型使用，既節省成本又提升響應速度。

PicoClaw 是我目前體驗過部署最便捷的輕量級 AI 助手，幾乎沒有學習成本，強烈建議感興趣的朋友試試看，你會發現它遠超預期的靈活與實用。