月薪8元的AI员工如何搭建？基于OpenClaw部署与大模型选择攻略

想象一下，你只需要花费一杯奶茶的钱，就能雇佣一个全年无休、智能高效的“员工”。这并非天方夜谭，通过组合本地部署的智能体和极具性价比的云端大模型服务，低成本拥有专属的AI助手已成为现实。最近，我在部署一个 OpenClaw 时，就亲身体验了这种可能性。

我的目标很明确：让这个AI代理每天自动搜集资料、整理信息。为此，我先后测试了通义千问、GLM5、GLM4.7和Kimi k2.5等多个模型，最终锁定了那个在性能与价格之间取得最佳平衡的“候选者”。

整个搭建过程对硬件要求并不高，主要包含三个步骤：

1. 准备硬件：一部能正常开机的废旧电脑即可。
2. 部署代理：在电脑上完成本地 OpenClaw 的部署。
3. 订阅模型：选择一个合适的大模型月度订阅服务。

完成上述配置后，你就可以根据自己的需求，定制这位AI员工的“工作岗位”了。

AI员工的日常工作展示

部署完成后，我让它每天自动搜集互联网上的AI资讯，整理成日报并发送到我的飞书。这为我节省了大量手动检索和筛选信息的时间。

除了信息收集，这位AI员工的能力边界还很广。它可以帮助撰写文章、草拟邮件、监控竞品动态，甚至处理订票、订餐等日常事务。理论上，只要获得相应权限，让它协助进行数据分析乃至简单的策略执行也并非不可能。

主流大模型服务价格横向对比

为了找到最具性价比的“大脑”，我对国内几家主流大模型的编程服务套餐（Coding Plan）进行了一番调研。结果发现，市场竞争异常激烈，价格战硝烟弥漫，这最终让我们这些开发者受益。

以下是我整理的各家套餐信息，方便你查阅比较：

1. 阿里云 - 通义千问

2. 火山引擎 - 豆包大模型

3. Minimax

4. 智谱AI - GLM大模型

5. Kimi

为了方便对比，我将各家的入门级套餐月费整理如下（按促销价计算）：

重要提示：以上价格多为面向新用户的优惠促销价。在选择订阅时，务必仔细阅读套餐详情，关注其包含的模型版本（是否最新）、Token调用限制、每分钟/每小时请求次数（Rate Limit）等关键指标，根据你的实际使用频率和场景做出选择。

市场观察与思考

从春节期间的“元宝红包”、“千问奶茶”到“豆包上春晚”，国内大模型厂商的市场策略与当年互联网企业的用户争夺战如出一辙。这种激烈的竞争短期内压低了使用门槛，但最终哪家能凭借技术、生态或体验脱颖而出，仍需时间验证。

这种低价策略，对于个人开发者和技术爱好者而言无疑是个利好。它使得像我们这样，利用开源框架（如OpenClaw）结合商用API，打造个性化、自动化AI代理的门槛大大降低。

如果你也对打造一个低成本、高自主性的AI助手感兴趣，不妨从了解 OpenClaw 开始。关于它的具体功能和部署方式，你可以参考这篇详细的介绍：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzYzOTc1Mzk0Mw==&mid=2247483654&idx=1&sn=a19d4ddd5d304d6e0473f04d9a67411f&scene=21#wechat_redirect。

技术在不断迭代，成本在持续下探，这正是动手实践的好时机。如果你有更有趣的AI代理应用想法，欢迎在 云栈社区 的开发者广场与其他开发者一起交流探讨。