当openclaw遇上ima、notebooklm，将实现自我进化

糖球球

现在到处是养龙虾的教程，openclaw的出现确实一下子打开了llm的魔盒，它让kimi、minimax、glm们的能力边界获得了极大的拓展，有点agent与llm相互成就的感觉。


这一点国内的大模型厂商们真的要好好感谢openclaw。

openclaw也让知识库有了新的玩法，这几天在我的龙虾上配置了ima和notebooklm，解决了知识库检索和管理的问题，相当于给龙虾增加了一个外部“图书馆”，能实现读取、写入、检索等功能，形成了一个学习、成长的闭环系统。


ima是腾讯开发的ai知识库，notebooklm是谷歌的知识库，这两个都支持导入文本、写笔记、录音等，让你创建一个个垂直内容的知识库，通过ai转化成可以提问、创作、生成ppt的私人agent。

以ima为例，配置只需要安装相应的skill，并设置API即可。ima上有专门的龙虾配置提示语，发给你的龙虾即可。




同样的，是否也可以用龙虾连接obsidian、notion？甚至是数据库，打通所有的信息存储平台，这样就通过一个接口（飞书或钉钉）去管理和生产内容。


这可以大幅简化知识管理的时间成本，比如我想每天从推特上找到100条AI相关的热门推文，形成我的自媒体素材知识库，就可以通过龙虾去采集和维护。

当然，这里面需要考虑两个问题，第一是建立安全的机制，保障重要数据不被泄露，第二是如何创建不同的龙虾角色，去自动化运营管理这些知识库，产生实际的价值。

有一个场景，比如我用龙虾每日在新浪财经查找关于美股的最新资讯和数据，并形成分析报告，自动存储到ima中，最终形成一个例如“美股资讯百科”知识库。龙虾反过来可以利用该知识库训练和优化自己，就像分析师一样，收集、学习、进化，再学习…

提示语如下：

我的ima上有一个叫做美股资讯百科的知识库，请你每天自动从新浪财经上学习美股相关的新闻资讯、股票、指数等知识和数据，抓取资讯链接，并提炼重要知识记和投资建议，形成笔记，记录到这个知识库里。 注意，不要模拟虚拟知识和数据，一定是基于新浪财经的内容维护该知识库。

这样龙虾会自动创建任务，每天定时去采集网页，维护进ima知识库中。




你会在ima中看到它采集的美股最新的相关资讯内容。


结合这些最新的资讯，形成分析报告


这样的场景会有很多很多，要慢慢去尝试和优化，理论上龙虾可以连接任何软件、APP、系统，成为个人的智能中枢，类似于智囊+助理+RPA的综合角色。