重磅！OpenClaw+OpenViking 正式登陆鲲鹏，打造端到端 AI Agent 最佳实践

重磅！OpenClaw+OpenViking 正式登陆鲲鹏，打造端到端 AI Agent 最佳实践

眼下，Agentic AI正在快速演变为真正的数字劳动力。在这个转型浪潮中，OpenClaw框架凭借其本地自托管、强大的执行能力以及极低的部署门槛，已然成为2026年开源Agentic AI领域一个不容忽视的现象。不过，其原生记忆系统在识别精度、Token资源利用效率以及跨会话记忆衔接上，确实还有不小的提升空间，这在应对长周期复杂任务时显得有点吃力。同时，内存占用和执行稳定性等方面的挑战，也直接关系到这类AI框架能否在多智能体、高并发等生产级场景下实现规模化落地。

OpenViking记忆插件的出现，可以说精准地堵上了这些缺口。它带来了记忆识别更精准、Token利用更高效、跨会话记忆更连贯的核心优势，让支撑长周期复杂任务变得顺畅无阻。作为该插件的核心贡献者，鲲鹏在适配性上做了深度优化，确保开发者能够便捷部署、快速上手，轻松补齐OpenClaw在记忆能力上的短板。

当然，要完全释放这个记忆插件的潜力，离不开优质硬件的支撑。而鲲鹏服务器，恰好就是那个最优选。它凭借多核并发、大带宽内存以及软硬协同的独特优势，不仅能实现倍级的成本降低，还与插件及OpenClaw框架实现了完美兼容。由此，一个“OpenClaw+OpenViking+鲲鹏服务器”三位一体的生产级Agentic AI解决方案就此成型，为复杂的智能体业务提供了高可靠、低成本的有力支撑，充分彰显了自主创新适配的核心价值。其整体架构可以看下图：

一、核心优势：鲲鹏算力赋能 Agent 开箱即用，轻量高效

这套“OpenClaw+OpenViking+鲲鹏服务器”解决方案，核心思路很清晰，就是“插件补短板、硬件破瓶颈、协同降成本”，并由此形成了三大差异化优势：

1. 记忆能力升级：插件精准解决了OpenClaw原生记忆的痛点，实现了记忆识别精准、Token高效利用、跨会话记忆连贯，为长周期复杂任务的落地提供了坚实支撑；

2. 高性能算力：基于鲲鹏CPU的向量检索加速指令，方案围绕向量距离计算、寄存器Cache优化、内存排布、指令重排等多个环节进行了深度优化，充分释放了OpenViking的检索潜能。这形成了一个软硬一体的最佳实践，在保证效果不打折的前提下，实现了成本的倍级降低；

3. 轻量高效部署：在鲲鹏服务器上，仅需1vCPU 2G的轻量容器环境即可稳定运行，足以支撑多领域的轻量部署需求，真正做到了高效能与低成本的兼顾。

二、方案应用效果：实测验证，成本最高锐减 10 倍

经过实际测试验证，插件与鲲鹏服务器协同工作的效能非常显著，完美适配了生产级场景的需求。核心效果体现在以下几个方面：

实测数据亮点颇多：二者协同可以使任务执行的准确率提升45%以上，同时Input Token的消耗减少超过90%。更值得一提的是，鲲鹏服务器在仅需1vCPU 2G的轻量容器环境下，就能稳定支撑社交媒体运营、创意与内容构建、DevOps等六大主流应用领域，实现了Agentic AI的轻量部署与低成本运营。

三、适用场景

该解决方案能够适配多种企业核心场景，精准匹配当下的数字化转型需求：

- 研发/运维/客服自动化场景：有效提升任务执行效率，降低长期运营成本；

- 企业私有化/内网隔离场景：在保障数据安全与记忆稳定的同时，实现出色的成本控制；

- 多智能体协同、高并发场景：解决并发处理痛点，适配大规模的集群化部署；

- 高要求记忆与成本控制场景：实现“高效能、低成本、高可靠”的三角平衡，成为企业落地AI Agent的优先选择。

四、参考实践

以个人AI助理这一典型场景为例，可以很好地验证鲲鹏服务器的自主创新适配能力及协同效能，为企业落地提供直观参考：

- 场景与配置：面向个人知识工作者，基于鲲鹏服务器部署相关组件，依托其自主创新适配优势，搭建起一个轻量化且符合合规要求的运行环境。

- 实践效果：部署后的个人AI助理能够精准留存长周期任务的全流程跨会话记忆（包括项目目标、会议时间等细节），即使间隔多日、经过多轮交互，仍能准确调取相关记忆。用户无需重复提及上下文，助理即可响应其后续需求。

1. 精准识别用户输入并记忆：

2. 基于记忆提供任务相关建议：

五、部署指南与社区共建

部署方式主要提供两种，方便不同需求的开发者选择：

方式一：镜像拉取（推荐，最快部署路径）：直接通过命令 docker pull swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/kunpeng-ai/openclaw-openviking:latest 拉取专为鲲鹏算力环境优化的官方镜像，实现开箱即用，能大幅降低部署门槛。

完整的部署步骤、详细配置说明与实操示例，均可在Gitee的KunpengRAG板块中查阅，具体请参考《OpenClaw+OpenViking Docker 使用手册》。

方式二：开源安装（灵活，支持自定义适配）：也支持标准的开源流程安装，开发者可参考OpenViking GitHub仓库中的详细指导进行操作。

话说回来，Agentic AI生态的繁荣，离不开全球开发者的共同建设。为此，鲲鹏发起了生态共建计划，诚挚邀请广大开发者加入，携手完善OpenClaw生态、推动插件迭代及服务器适配优化。大家共同分享技术成果，助力Agentic AI产业实现规模化、高质量落地，最终达成生态共赢。

欢迎各位开发者通过鲲鹏社区论坛交流探讨，共同推进AI Agent在鲲鹏算力平台上的落地实践与生态建设。