小米开源全屋智能AI方案2.0接入OpenClaw实现本地自主推理
小米开源了全屋智能AI方案XiaomiMiloco2 0，该方案基于自研MiMo大模型重构，实现了从规则触发到具备自主推理能力的升级。其核心突破在于能识别家庭成员、记忆偏好、主动干预风险，并支持完全本地离线运行以保障隐私。通过接入OpenClaw框架，方案大幅降低了多平台部署门槛，可统一管控米家
小米近期正式推出了全屋智能AI开源解决方案Xiaomi Miloco 2.0，并已在GitHub平台全面开源。这套方案意味着小米在智能家居领域实现了从传统规则触发模式，向具备自主推理能力的“家庭智能体”的重要跨越。其核心亮点在于借助AI大模型实现更加自然、主动的居家环境交互，同时通过开源生态有效降低技术部署门槛。
本次发布的Miloco 2.0基于小米自研的MiMo大模型对底层逻辑进行了重构。其最突出的特点是实现了“识人、记忆、主动干预”的本地离线智能。系统能够融合摄像头的人脸与体态识别技术，精准区分家庭成员，并长期学习记录每个人对灯光、空调、影音设备的个性化使用偏好。更为重要的是，它能依托内置的通用安全常识，自主识别诸如孩童靠近危险物品、老人长时间跌倒、门窗未关等居家风险，并进行分级预警与设备联动处置。
接入OpenClaw框架，大幅降低多平台部署门槛
接入OpenClaw框架是本次开源的核心亮点之一。Miloco 2.0被封装为标准化的Agent插件，使得在Windows、macOS、Linux等设备上，仅需一行命令即可完成部署。这一设计极大简化了开发者与高级用户的集成流程。依托OpenClaw的跨协议底层能力，系统能够统一管控米家全品类设备，同时兼容Home Assistant、Zigbee、Thread、MQTT等主流智能家居标准，有效打通多品牌设备之间的生态壁垒。
隐私安全与本地化运算全面升级
在隐私安全方面，Miloco 2.0进行了同步强化。整套系统的AI推理运算完全支持本地离线运行，家居影像、用户行为数据等敏感信息全程在本地隔离存储。方案提供了一键本地数据清空功能，确保用户无需将数据上传至云端，也能实现完整的AI感知与设备控制，在保障响应速度的同时，最大限度地维护了用户的数据主权与隐私安全。
对于希望尝鲜的用户，小米也公布了基础的前置条件。硬件方面建议内存不小于4GB，存储空间不小于256GB，并能支持7×24小时常驻运行，Mac mini被列为推荐设备。操作系统支持macOS和Linux，Windows用户则需在WSL环境中运行。此外，用户需要拥有小米账号及已接入米家的设备，并配置多模态大模型API Key，其中感知模块推荐使用MiMo-v2.5，智能体模块推荐使用MiMo-v2.5-pro。
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