近日，开源 AI Agent 项目 Clawdbot（现 OpenClaw）火遍全球🔥

它不是普通聊天机器人。而是那种——真的会「动手干活」的 AI。

读文件、跑命令、改代码、调接口，甚至直接拥有系统权限，替你完成自动化操作。让 AI Agent 从“临时工具”，变成真正的数字员工。

但当你真的打算让它 24/7 常驻值守——

盯设备、看告警、生成周报、自动巡检……

问题就变成：

这样一个长期运行的 Agent，应该部署在哪里，才能更好发挥生产力？

有人选择云端，有人用小主机挂机。

但云端始终是租用资源，电脑也并非为 7×24 运行设计。

显然，当任务需要长期值守时，更稳妥的方式，是给 Clawdbot 一台独立的边缘计算节点。

映翰通边缘计算机 出厂预装发行版Linux操作系统，部署流程进一步简化；在千元级预算范围内，即可构建一套更适合长期值守、贴近现场运行的边缘侧部署形态。

选择一台映翰通边缘计算机，即刻拥有全天候待命数字员工👇

（*教程以AI加速边缘计算机EC3320为例）

部署方法

映翰通 EC 系列边缘计算机运行标准 Linux 发行版，并已预置常用运行环境。
在设备联网状态下，仅需一条命令即可完成 Clawdbot 安装：

curl -fsSL https://molt.bot/install.sh | bash

接下来，我们将通过一个简单示例，演示如何基于 Clawdbot 构建「配电室变压器数据 AI 监控」应用：
定时采集变压器运行数据 → 实时分析 → 自动生成结果 → 邮件推送告警，实现自动化巡检与智能监控。

配置大模型

使用命令clawdbot onboard 按提示操作在Model/auth provider处配置好大模型提供商，如图：

定义邮件发送skill

安装完成后，在以下目录新建 SKILL.md：

/home/edge/.clawdbot/skills/email-sender/

用于注册邮件发送 Skill（foxmail-sender）。Clawdbot 将通过该 Skill 调用本地 Python 脚本，实现自动邮件通知。

参考配置如下：

根据上图，本示例的 foxmail-sender Skill 通过调用本地脚本 email_notifier.py 完成邮件发送。请新建该脚本，并放入以下目录：

/home/edge/.clawdbot/skills/email-sender/

*目录及文件名可根据实际需要调整。

邮件发送所需的 SMTP 服务器、邮箱地址及认证码，通过环境变量进行配置：

FOXMAIL_SMTP_SERVER

FOXMAIL_EMAIL

FOXMAIL_AUTH_CODE

定义变压器数据获取工具

在 ~/clawd/TOOLS.md 文件末尾新增工具定义，用于描述传感器数据获取方式。

Clawdbot 可根据该配置调用系统工具，自动读取所需数据。

工具说明包括：

工具名称

参数说明

返回数据格式

添加Agent提示词

在 ~/clawd/AGENTS.md 文件末尾添加场景提示词，用于定义 Agent 的运行规则与任务边界。

建议使用 Markdown 格式编写。

示例如下：

创建定时任务

在设备浏览器中访问：

http://127.0.0.1:18789

登录 Clawdbot 控制台，进入 Cron Jobs → New Job，新建定时任务。

在 System Text 中填写任务说明，定义数据采集与分析逻辑，并调用 foxmail-sender Skill 发送邮件通知。

保存后，系统将自动生成任务配置文件，可在以下路径查看：

/home/edge/.clawdbot/cron/jobs.json

如下图所示：

完成以上配置后，重启 Clawdbot 使设置生效：

systemctl --user restart clawdbot-gateway.service

重启完成后，Clawdbot 即开始按计划周期自动巡检、分析数据并发送通知邮件，任务正式进入长期值守状态。

当 Agent 从“非生产级运行”变成“持续值守”，部署位置本身与模型能力同样重要。相比云端或个人电脑，边缘侧更贴近现场系统：网络路径更短、依赖更少；设备独立运行，也更容易做到隔离与可控。

映翰通边缘计算机以工业级可靠性为底座，支持 7×24 小时稳定运行，并内置 DeviceSupervisor™ Agent，实现多协议数据采集与远程运维管理。

从采集到分析，再到自动执行，Clawdbot 得以在边缘侧长期常驻运行，而非临时“挂机”。真正成为一名常驻现场的「数字员工」。