Agentic AI能夠綁定通訊軟體，透過遠端來下指令，這裡使用Telegram。
先去@BotFather申請API Token，再去@userinfobot複製ID，最後在OpenClaw輸入完成Channel設定。


接著是個人的使用體驗部分，以B70硬體架構搭配31B模型，藉由本地端運算任務，列入所需Token與時間，畢竟若用雲端運算要額外花Token費用。
首先是安排時程回報天氣概況，下達指令後，龍蝦開始運作並回覆預定好的時間提醒，待時間到將自動執行排程任務並回報。


剛開始進行相同的任務時，容易碰到執行時間較久、偶爾卡在某個環節逾時(Timeout)、提供內容不夠精確或資訊太少等狀況。
加上指令用詞是否明確也相當重要，藉由提示詞優化與上下文記憶，有機會生成更詳細的答覆。


Dashboard內使用情況頁面，看觀察當下工作階段的吞吐量Tok/Min，這部分主要依任務複雜度與顯示卡規格而有所變化。


點開工作階段頁面，看到右方持續時間15m17s，代表輸入指令讓龍蝦接收、預定時間執行，直到完成任務的總時長，並非單指GPU運作執行的時間。
這種排程功能相當實用，例如白天外出忙碌時想了解傍晚回程的天候，就能趁空檔透過Telegram下達指令，讓龍蝦上網搜尋資料，收集指定時段、區域資訊與外出注意事項並自動回報。


若出門在外剛好需要取用桌機內的檔案，透過Telegram遙控OpenClaw將檔案傳回手機相當方便。
指令設定為搜尋桌面指定檔案，先移至龍蝦工作區資料夾再回傳至手機。
此時GPU全速運轉溫度約76度，佔用VRAM約27.7GB。


左方工作區資料夾與右方Telegram皆順利出現指定的測試檔案。
雖然介面下方顯示failed訊息，但這僅代表AI在嘗試多種傳送方式時，可能其中有部分途徑失敗，最終任務依然成功執行。
此外，雖然系統支援直接由桌面將檔案傳送至Telegram，但這需要額外開啟相關權限。基於資安考量，先將檔案移至權限較高的工作區資料夾，再傳送至雲端，會是相對安全的作法。


傳送檔案的任務相對單純，不像上網搜尋資訊並彙整摘要那般繁複。
此項任務消耗的Token量僅71.6K，從接收指令至執行完畢耗時2m38s，整體處理速度明顯快上許多。


執行搬移檔案並回傳至手機的任務時，吞吐量約為27.2 Tok/Min。


股市投資為近期熱門話題，使用者可透過AI排程功能，設定在個人空檔時間接收資訊。例如安排在白天自動查詢特定美股前一晚的收盤價、交易量與相關新聞摘要。