Az OpenClaw és az LM Studio helyi modelljeinek összekapcsolása egyre népszerűbb megoldás, amely hidat képez a mesterséges intelligencia és a csevegőalkalmazások között. A videó részletesen bemutatja, miként lehet lépésről lépésre összehangolni ezeket az eszközöket úgy, hogy az AI képes legyen különböző üzenetküldő szoftverekkel együttműködni, valamint további külső eszközökkel bővíteni a képességeit.
Az első szakaszban az LM Studio telepítése és konfigurációja kerül fókuszba: szó esik a megfelelő operációs rendszer kiválasztásáról, valamint a szükséges GPU erőforrásokról, például egy Nvidia RTX 6000 kártyáról és annak VRAM igényeiről. Az optimális működés érdekében kritikus a helyes beállítások alkalmazása, például a kontextus hosszának megfelelő értékre állítása.
Ezt követően a Node.js és az npm csomagkezelő eszközök telepítése, majd az OpenClaw modul globális installálása következik. Közben felmerül a kérdés, hogy miként változott a projekt neve az elmúlt időszakban – cloudbot, maltbot, végül OpenClaw elnevezés alatt fut tovább a fejlesztés.
Az onboarding folyamat kiemelt jelentőségű, mivel létrehozza a háttérben működő gateway-t, amely központi szerepet tölt be az AI-vezérelt kommunikációban. Ez a szolgáltatás menedzseli az üzenetforgalmat, végrehajtja az eszközök hívásait, és biztosítja a beszélgetések kezelését, valamint a válaszok továbbítását.
A végén felmerülnek biztonsági kihívások is: az OpenClaw futtatása helyi üzemmódban teljes hozzáférést adhat a rendszerhez, ezért érdemes megfontolni például a Docker sandboxing bekapcsolását vagy más védelmi intézkedések bevezetését, főleg ha külső csatornák is kapcsolódnak az AI-hoz. A videó azt is vizsgálja, hogy az egész folyamat API költségek nélkül, teljesen helyben valósítható meg.
