我將第一次“養(yǎng)龍蝦”的經(jīng)歷貢獻給了我家“三個主子”。

鏟屎官們都懂吧，每天早晨伴著陽光醒來，準備大吸一口新鮮空氣，結(jié)果一股接著一股臭烘烘的腥臊味直入鼻腔。

我順著味道嗅去，毫不意外，貓又尿沙發(fā)了。獨生子女家庭的話，現(xiàn)在可以直接抓起來揍了。

但我養(yǎng)了三只貓，奶牛、虎斑、德文，一只比一只“欠兒登”，冤枉了誰都不好。

之前為了解決貓亂尿沙發(fā)的問題，我買了一個專門“識別寵物”的攝像頭。它只會機械式的判斷，只要有貓跑進畫面，就給我發(fā)送通知。貓有時一天在沙發(fā)上打打鬧鬧，我能收到上百條通知，根本來不及看。等回家發(fā)現(xiàn)作案現(xiàn)場，再回看監(jiān)控視頻。

最近，我打算用 AI Agent 給我當“監(jiān)工”。搭一個 OpenClaw 實時分析攝像頭畫面數(shù)據(jù)，只要沙發(fā)上有同一只花色的貓站立超過半分鐘，就給我發(fā)通知，這不就行了嗎？這是我一開始的思路。

養(yǎng)貓已經(jīng)很貴了，養(yǎng)蝦就要省著點

一開始我考慮在本地 NAS 養(yǎng)。一來，NAS 可以安裝虛擬機，避免龍蝦亂動我的自己電腦上重要數(shù)據(jù)；二來我可以限制 NAS 的外網(wǎng)訪問，讓所有數(shù)據(jù)留在本地，保證隱私。

但讓我犯難的是選擇模型這一步。早有耳聞“龍蝦”是吞金大戶。業(yè)內(nèi)朋友勸我，可以選擇國內(nèi)的服務商，一是考慮到連接速度，選國內(nèi)的服務商更靠譜；二是識別“貓”很簡單，視覺模型普遍能做很好了。

沖著“免費”，我先試著接入 GLM-4.6V-Flash。等龍蝦“上號”后，我才問了四句話，就卡著不動了。

查看開發(fā)者文檔得知，智譜目前支持 OpenClaw 生態(tài)的付費套餐中，并不支持 Flash 版本。而我連續(xù)幾天定時蹲守套餐發(fā)售，都沒搶上......

綜合各個模型的價格和搭建難度，我覺得云端反而可能是個更好的選擇。

蝦養(yǎng)貓，開始！

下一步讓 OpenClaw 接入我家的智能家居。

我選擇讓 OpenClaw 接入控制中樞——Home Assistant。因為我之前做智能家居改造時，已經(jīng)用 Home Assistant 接入了我所有的設備。而且 OpenClaw 官方收錄了一個能訪問 Home Assistant 的 Skill。

我用飛書“云養(yǎng)蝦”，先授權(quán)龍蝦訪問飛書上傳的文件權(quán)限。將下載好的 Skill 壓縮文件直接丟給龍蝦，它就自己干活去了。

它問我要我家 Home Assistant 的外網(wǎng)訪問地址和令牌。哪怕中途遇到問題，比如發(fā)現(xiàn)我沒安裝對應的代碼指令，它會自己先想想辦法，如果發(fā)現(xiàn)是我的原因再來找我，不會事事都來稟報。

我先測試一下，“打開我的屏幕掛燈�！�

嘿，亮了�。m然有點脫褲子放屁）。

接下來就是干正事了。我問龍蝦，“貓攝像頭”（這個攝像頭一直對準沙發(fā)）目前狀態(tài)。龍蝦說，攝像頭目前是空閑狀態(tài)，并發(fā)給我一張攝像頭截圖。

于是我把貓抱過來，問它，現(xiàn)在呢，看到了什么？龍蝦說，“看起來貓貓正在陪你工作呢�！�

這不就成了嘛！

龍蝦入職完畢，進入認識新同事環(huán)節(jié)。我分別介紹：福福（奶牛小土貓）、蛋蛋（德文）和壯壯（貍花），并投喂照片給它。

然后布置任務給它，去Home Assistant 里查看“貓攝像頭”的畫面，如果有貓連續(xù)站在沙發(fā)上半分鐘以上，給我發(fā)通知，告訴我是哪只貓。

龍蝦還是很聰明的。它明白這是一個輪詢?nèi)蝿铡?/p>

它先是給自己設置了“每10-15秒截圖，連續(xù)3次抓到一只貓就稟報”的邏輯。然后不知道怎么抽風地改成“每一分鐘查看一次，連續(xù)2次”的輪詢邏輯。

我急了，“1分鐘貓早尿完跑了。”它又修改 CronJob “每10秒查看一次，連續(xù)2次”的邏輯。我覺得可以，就讓它這樣執(zhí)行了。

我特意去請教了 AI 如何能節(jié)省 Token。AI 讓我降低拍攝的分辨率，“如果任務只是‘判斷沙發(fā)上是不是同一只貓，且沒有睡覺’這種不需要看清毛發(fā)細節(jié)的任務，360p 的分辨率對于大模型來說其實是‘夠夠的’了。

Gemini 說，如果是讓它來干這活兒，2K 的 Token 消耗量是 360p 的8倍。

錯殺、錯放、省錢的三角矛盾

“3 月 25 日下午 4 點 37 分，疑似有貓在沙發(fā)尿尿！請立即查看對應時間的監(jiān)控，以確定“逆子”是否干了壞事！”

我趕緊查看監(jiān)控，發(fā)現(xiàn)原來是家屬正在沙發(fā)上給貓拍屁股，貓正爽呢。

大約 20 多分鐘后，我又收到了通知。

這次是蛋蛋。不過好在它只是被小飛蟲吸引，站在沙發(fā)上望著蟲子，沒有瞎尿。

這是蛋蛋

有次被龍蝦及時提醒，我終于定位到一只“壞”貓。雖然人在外面沒來得及清理，也在回家后扣了它凍干，關到小黑屋面壁思過，以儆效尤。

龍蝦也會犯錯。它偶爾會認錯福福（黑白花）和蛋蛋（黑白卷毛）。當然我覺得可能這是圖片分辨率不夠高，而它倆花色相近的原因。要不是我重看了監(jiān)控，差點兒懲罰錯了，傷了小貓咪的心。

這是福福

有時貓咪趴在沙發(fā)上睡覺，它也會來通知我。我需要重新跟它說，貓咪排尿姿勢通常是蹲下、后半身低垂，要是一動不動趴著，多半在睡覺。

而且龍蝦常常失憶。有次，我收到了龍蝦給我發(fā)來的消息，提示我缺少 Home Assistant 配置，原因是缺少 Home Assistant 的訪問令牌。

我檢查了一下，發(fā)現(xiàn)可能是前期布置任務和優(yōu)化監(jiān)看邏輯的對話太長，出現(xiàn)了上下文丟失，讓它忘掉了最初的 Home Assistant 訪問方法。

于是，我用 /new 指令開啟了一個新 Session，減少上下文窗口。接著，我把看貓的任務寫進 MEMORY.md 里（我后來反思，其實在前期訓練時有不少可以優(yōu)化的地方，比如在 MEMORY.md 一次性描述好任務的需求，少對話，就能省去不少上下文窗口，減少 token 消耗），然后重新設定 Home Assistant 訪問，準備讓它再次開始看小貓的任務。

一連幾個小時，OpenClaw 沒有反饋。進入管理后臺之后才發(fā)現(xiàn)，原來是舊的監(jiān)視任務沒有刪干凈，導致它在后臺不斷重試，一直在占用資源。它居然在后臺一直跑著原來那個“卡死”的任務，這得燒了我多少 Token？

哪怕我已經(jīng)盡可能壓縮成本，69 塊錢也不夠我燒兩天。這樣下去，一個月得燒掉上千塊......這可比請一個上門喂養(yǎng)貴多了。

直到這里，我對于龍蝦養(yǎng)寵的心得已經(jīng)可以總結(jié)成六個字了：還是雇個人吧。

生活的是人，不是蝦

我會經(jīng)常探索一些智能家居的場景。你可以把過去所謂的“智能家居”理解成簡單的遠程控制和“如果……就……”的自動化程序，即便廠商說的天花亂墜，也是這樣一套非常死板的機器邏輯。但人的生活卻是復雜多變的。

我記得我做過一個自動化場景。我在沙發(fā)上放了一個壓力傳感器，每天晚上忙完工作，往沙發(fā)上舒服一躺，自動地窗簾關上，電視打開，燈光暗下。

不成想，有天朋友來了......

未來通過自托管的 OpenClaw Skills 對具備高度兼容性的中樞和各類家居設備進行智能化控制，而不受限于每一家平臺的限制。通過這次嘗試，我看到更多這樣的可能性。

AI 偉大不在于多么宏大的敘事，而是人們終于有機會將一些非常個人、非常細膩的需求實現(xiàn)。

（P.S.沒有真的懲罰小貓啦，關了一下就趕緊放出來了。）

作者：宛潼

編輯：沈知涵

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