OpenClaw v2026.3.24更新增强了与OpenAI的兼容性，提升了技能管理和用户交互体验。引入的“身份伪装”功能简化了用户使用，同时“运行时可见性”解决了工具可用性问题。更新还改善了在Teams和Slack中的表现，使其更像合格同事，并简化了技能的安装与管理，最终转变为企业级多智能体操作系统。

本文介绍了如何在Ubuntu系统上本地部署Ollama与Qwen 3.5 (9B)模型，并结合Open WebUI实现AI对话系统。步骤包括安装Ollama、运行Qwen 3.5模型、使用Docker部署Open WebUI，以及配置与使用界面。用户可通过浏览器访问本地服务，注册账号并选择模型，确保隐私与无Token费用。

本文介绍了如何在Fedora 41 Server上通过Docker和Docker Compose本地运行Deepseek R1模型，包括安装Docker和NVIDIA Container Toolkit，配置Docker Compose以管理多个容器，以及通过Web界面使用Deepseek R1模型并验证GPU使用情况。

本文介绍如何在 Amazon EC2 实例上快速部署 Ollama 和 OpenWebUI，以创建本地大语言模型环境。用户需拥有有效的 AWS 账户，选择合适的镜像并完成实例配置，系统将自动安装所需软件。部署后可通过公网 IP 访问 Web 界面，适合开发测试和模型交互。

最新AI技术进展为开发者带来好消息，llama.cpp团队合并了支持DeepSeek-R1工具调用的关键请求，消除了本地部署障碍。结合OpenWebUI和llama.cpp，可创建全面的本地AI工作流程，如自动校对。新功能包括结构化输出、多工具协调和错误恢复，建议使用RTX 3090或双RTX 4090显卡。