Ich wollte schon länger KI-Automatisierung nutzen. Tagsüber muss ich arbeiten. Ein Assistent, der vor Arbeitsbeginn die Neuigkeiten zu Projekten, die ich verfolge, und offizielle Ankündigungen zu einem Tagesbericht zusammenfasst, könnte mir einiges an Zeit beim Durchsehen von Nachrichten sparen.
Bei solchen Dingen gibt es allerdings ein ganz praktisches Problem: Das Programm muss ständig laufen. Das Modell ist ausgewählt, der Ablauf eingerichtet – am Ende muss man sich trotzdem überlegen, wo es ausgeführt wird und was passiert, wenn die Verbindung abbricht.
Deshalb hat mich das offizielle Tutorial von Acurast zur Bereitstellung von OpenClaw sofort interessiert.
Mit Cargo lässt sich OpenClaw auf den Mobilgeräten im Acurast-Netzwerk bereitstellen. Der Assistent läuft auf einem entfernten Knoten und wird nicht angehalten, wenn ich meinen eigenen Computer ausschalte. Für Aufgaben wie das Zusammenfassen von Informationen und das regelmäßige Erstellen von Tagesberichten ist diese Bereitstellungsart einen genaueren Blick wert.
Ein Detail sollte man allerdings klarstellen: Laut offiziellem Tutorial muss OpenRouter API weiterhin eingerichtet werden. Der Mobilknoten führt das Assistentenprogramm aus, das große Sprachmodell wird per API aufgerufen, und die damit verbundenen Kosten muss man ebenfalls berücksichtigen. Man kann also nicht einfach irgendein Handy nehmen und damit das gesamte KI-System kostenlos betreiben.
Als Entwickler achte ich besonders darauf, wie viel Zeit die Konfiguration kostet, wie stabil der Betrieb ist und ob sich Protokolle bei Problemen leicht überprüfen lassen. Schließlich soll die Automatisierung einem Arbeit abnehmen. Wenn man ständig kontrollieren muss, ob sie noch läuft, wäre das irgendwie kontraproduktiv.
Ich habe es bisher noch nicht selbst bereitgestellt und möchte deshalb noch kein Urteil über die tatsächliche Leistung abgeben. Das offizielle Tutorial gibt es aber bereits. Man kann also mit einer einfachen, zeitgesteuerten Aufgabe anfangen, sie ein paar Tage durchgehend laufen lassen und anschließend die Gesamtkosten für Bereitstellung und Modellaufrufe berechnen.
Wenn ein regelmäßig erstellter Tagesbericht zuverlässig läuft, sagt mir das mehr als eine lange Liste von Rechenleistungsparametern.
Bei solchen Dingen gibt es allerdings ein ganz praktisches Problem: Das Programm muss ständig laufen. Das Modell ist ausgewählt, der Ablauf eingerichtet – am Ende muss man sich trotzdem überlegen, wo es ausgeführt wird und was passiert, wenn die Verbindung abbricht.
Deshalb hat mich das offizielle Tutorial von Acurast zur Bereitstellung von OpenClaw sofort interessiert.
Mit Cargo lässt sich OpenClaw auf den Mobilgeräten im Acurast-Netzwerk bereitstellen. Der Assistent läuft auf einem entfernten Knoten und wird nicht angehalten, wenn ich meinen eigenen Computer ausschalte. Für Aufgaben wie das Zusammenfassen von Informationen und das regelmäßige Erstellen von Tagesberichten ist diese Bereitstellungsart einen genaueren Blick wert.
Ein Detail sollte man allerdings klarstellen: Laut offiziellem Tutorial muss OpenRouter API weiterhin eingerichtet werden. Der Mobilknoten führt das Assistentenprogramm aus, das große Sprachmodell wird per API aufgerufen, und die damit verbundenen Kosten muss man ebenfalls berücksichtigen. Man kann also nicht einfach irgendein Handy nehmen und damit das gesamte KI-System kostenlos betreiben.
Als Entwickler achte ich besonders darauf, wie viel Zeit die Konfiguration kostet, wie stabil der Betrieb ist und ob sich Protokolle bei Problemen leicht überprüfen lassen. Schließlich soll die Automatisierung einem Arbeit abnehmen. Wenn man ständig kontrollieren muss, ob sie noch läuft, wäre das irgendwie kontraproduktiv.
Ich habe es bisher noch nicht selbst bereitgestellt und möchte deshalb noch kein Urteil über die tatsächliche Leistung abgeben. Das offizielle Tutorial gibt es aber bereits. Man kann also mit einer einfachen, zeitgesteuerten Aufgabe anfangen, sie ein paar Tage durchgehend laufen lassen und anschließend die Gesamtkosten für Bereitstellung und Modellaufrufe berechnen.
Wenn ein regelmäßig erstellter Tagesbericht zuverlässig läuft, sagt mir das mehr als eine lange Liste von Rechenleistungsparametern.
