虽然看上去像是普通的开源项目发布，但OpenClaw和OpenViking的组合已经悄悄准备好了，这可是鲲鹏平台上首个端到端AI Agent的最佳实战演示。大家都在说AI要变成数字劳动力，OpenClaw在这个领域一下子就火了，2026年简直就是它的高光时刻，能在本地自己托管、执行能力又强、部署也很容易。不过光有这个还不行，记忆这块的短板很明显。好在OpenViking这个插件来了，精准地补上了这些缺陷。它能把记忆识别得特别准，用Token特别省劲儿，多个会话的记忆也能连贯起来，做那种长期又复杂的任务特别顺畅。作为核心贡献者，鲲鹏把它们之间的适配度优化到了极致，让开发者一上手就能用。要把插件的效能彻底释放出来，就得配好的硬件。鲲鹏服务器就是那个最棒的选择，它多核并发、内存带宽大、软硬件配合默契，不光能把成本降好几倍，还跟OpenClaw框架完美契合，弄出了“OpenClaw+OpenViking+鲲鹏服务器”的组合拳。这个方案不仅解决了记忆问题，还把算力提升到了新高度，用轻量级的部署方式把事情做得漂亮又省钱。 咱们来看看效果怎么样？实际测试结果挺吓人的。这个插件和鲲鹏服务器一搭配干活儿效率特别高，光准确率就提升了45%以上，Input Token消耗减少了90%以上。而且你只用一台vCPU 2G的轻量级容器环境就能稳当运行它，社交媒体、创意与构建、DevOps这些六大主流领域都能轻松搞定。不管是研发运维自动化还是私有化内网的场景都能用得上。特别是那种多智能体协同、高并发的环境下也能应付得来。 这里有个具体的例子能说明问题：比如搭建个人AI助理。在鲲鹏服务器上部署相关组件之后，这个AI就能记住你长时间工作的全部流程跨会话记忆了。哪怕隔了好多天或者多轮对话你也不用再提一遍上下文就能明白你要什么。它不光能识别输入还能提供建议。 想马上试试看怎么部署？最简单的方式是直接拉取镜像。你只要用docker pull这个命令拉取专门给鲲鹏优化过的镜像就能马上用了。完整的步骤和配置说明都在Gitee KunpengRAG板块里呢。如果你想更灵活点自己装也行。鲲鹏社区特别欢迎大家一起共建生态，不管是完善代码还是适配服务器都欢迎大家来参与交流。 大家也不用觉得这只是技术上的炫技。像OpenClaw、Agentic、CPU、Cache这些东西组合在一起形成的DevOps体系加上Docker容器化管理和Gitee上的源码托管已经构成了一个完整的AI生态链。KunpengRAG和OpenClaw这两个框架加上OpenViking插件的功能其实都指向了同一个目标——让复杂的智能体业务变得既可靠又便宜。 咱们再看看架构设计的逻辑吧：鲲鹏算力就像一台强大的发动机一样给Agent赋能让它能开箱即用。“插件补短板、硬件破瓶颈、协同降成本”这三个关键词串起来就是整个方案的核心思路。硬件方面依靠CPU的向量检索指令深度优化了寄存器Cache、内存排布和指令重排等环节；部署方面哪怕是1vCPU 2G的小容器环境也能跑得起多领域的应用；记忆能力方面则是解决了原生痛点实现了Token高效利用和跨会话连贯。 总之这个解决方案对研发运维客服自动化、企业内网隔离、多智能体高并发以及那些对记忆和成本都有高要求的场景来说都是一个绝佳的落地选择。未来随着更多开发者的加入和生态的完善我们相信AI Agent在鲲鹏平台上会变得越来越成熟越来越好用实现真正的规模化高质量落地实现生态共赢。