F2 · Edge AI & Agents
OpenClaw Continuum: Local-First Assistant
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同一套個人助理要跑在不同等級的 Arm 硬體上，最好不必為每台機器重寫一次。本文在 DGX Spark 與 Radxa Orion O6 上部署 OpenClaw local-first assistant，透過 OpenAI-compatible API 分別接上 vLLM 與 CPU-only 的 llama.cpp，驗證同一套應用流程能在兩個平台上執行。Local-first 不等於完全離線，Telegram 與 browser search 仍會連到外部服務。
驗證範圍
- 定位為單一使用者的 local-first assistant reference runtime，驗證 OpenClaw、memory、RAG、tools、scheduling 與兩種 Arm inference backends 的整合。
- 硬軟體依賴包括 DGX Spark 或 Radxa Orion O6、OpenClaw、Telegram、Qdrant、Ollama、vLLM 或 llama.cpp、local models、document corpus 與外部 search／weather services。
- Local-first 不等於完全離線：Telegram、模型下載、browser search 與外部查詢會跨出本機邊界；範圍亦未涵蓋 multi-model routing、multi-agent handoff、跨硬體 performance comparison、HA、multi-tenant isolation 或 production security。
原文出處: https://learn.arm.com/learning-paths/laptops-and-desktops/openclaw_continuum/
本頁為導讀與驗證範圍標註，非官方內容轉載。
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