自OpenClaw发布以来，越来越多用户开始在实际工作中使用OpenClaw，从内容生成到自动化任务执行，“养虾”逐渐成为一种日常。
但在实际使用过程中，也有两个绕不开的问题：
成本问题：依赖云端 API Token Key，每一次调用都在消耗 Token
数据问题：多数场景下，数据并不适合上传到云端处理
在这种背景下，“本地养虾”成为一个值得探索的方向。
FlowyAIPC × 牧马人
FlowyAIPC 结合「牧马人框架」，这意味着：
👉 模型可以部署在本地运行
👉 AI 任务可以在本地完成推理
👉 实现 0 Token 使用 OpenClaw
整个方案由两个部分组成：
FlowyAIPC：负责任务编排与执行（Agent / 自动化能力）
牧马人框架：负责模型管理与本地推理
两者结合，构成了一套完整的本地 AI 运行方案。
牧马人框架核心特性
1. 模型下载
👉 牧马人提供完整的生命周期管理（下载 / 校验 / 安装 / 版本控制）
2. 模型管理
👉 支持多模态模型统一管理（Qwen / GLM / DeepSeek / SD / FunASR 等）
3. 环境适配
👉 自动识别 CPU / GPU，适配 AMD / Intel
👉 提供兼容 OpenAI 的标准接口，统一调用方式
当你使用FlowyAIPC搭配牧马人下载部署的多模态模型，你可以轻松完成图文的创作发布全流程
比如你给FlowyAIPC下指令：
请你帮我制作一张图片，标题是养虾我用FlowyAIPC，副标题是如此简单，背景是一只在深圳南山区地标建筑浮起的各种龙虾
本地模型并不是一个新的概念，但过去往往门槛较高、使用复杂。
FlowyAIPC 与牧马人框架的结合，更多是在尝试把这件事变得更简单、更易用。
对于开发者、内容创作者，或者对成本和数据更敏感的用户来说，这是一种值得尝试的方向。
即刻开始养虾
牧马人本地推理引擎尝鲜地址：
https://flowyaipc.cn/#ai-engine
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