OpenClaw คือ AI Agent แนวคิด “local-first” ที่กำลังได้รับความนิยมอย่างรวดเร็ว ด้วยความสามารถในการทำงานต่อเนื่องบนเครื่องของผู้ใช้เอง โดยทำหน้าที่เสมือนผู้ช่วยส่วนตัวที่สามารถดึงบริบทจากไฟล์ในเครื่อง อีเมล และแอปพลิเคชันส่วนตัวต่าง ๆ ได้โดยตรง

คู่มือจาก NVIDIA สำหรับการรัน OpenClaw แบบ Local เต็มรูปแบบ

NVIDIA ได้เผยแพร่คู่มือแบบ Step-by-Step สำหรับการใช้งาน OpenClaw บนพีซีที่ใช้ RTX และระบบ DGX Spark โดยมีคำแนะนำเริ่มต้นที่สำคัญ เช่น

• ติดตั้งบน Windows ผ่าน WSL (Windows Subsystem for Linux)

• ตั้งค่า Local LLM ด้วย LM Studio หรือ Ollama

• แนะนำการจับคู่โมเดลตามขนาด VRAM ของ GPU

  • GPU 8–12GB → ใช้โมเดลขนาดเล็กระดับ 4B parameters

  • GPU ระดับสูง → ใช้โมเดลใหญ่ขึ้นได้

  • ระบบ DGX Spark (หน่วยความจำ 128GB) → รองรับโมเดลขนาดใหญ่ระดับ gpt-oss-120B

ทำไม OpenClaw แบบ Local ถึงน่าสนใจมาก

OpenClaw ถูกออกแบบมาให้ทำงานแบบ Always-On Agent การรันในเครื่องจึงมีข้อดีชัดเจน:

• GPU RTX ช่วยเร่ง LLM inference ด้วย Tensor Cores และ CUDA

• ข้อมูลสำคัญไม่ต้องส่งขึ้น Cloud (เหมาะกับงานที่ต้องการความเป็นส่วนตัวสูง)

• Workflow แบบ Agent ทำงานได้ตอบสนองรวดเร็วกว่าเดิม

• ใช้เครื่องส่วนตัวเป็น AI Workstation ได้จริง

เครื่องมืออย่าง Llama.cpp และ Ollama ถูกใช้เพื่อปรับแต่งให้ทำงานกับ GPU ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด

OpenClaw ทำอะไรให้ผู้ใช้ได้บ้าง

เมื่อเปิดใช้งานแล้ว ผู้ใช้สามารถให้ OpenClaw:

• ร่างอีเมลอัตโนมัติ

• จัดการตารางนัดหมายและงานประจำวัน

• ติดตามและบริหารโปรเจกต์แบบ Proactive

• สร้างรายงานวิจัย โดยผสานข้อมูลจากการค้นหาเว็บ + ไฟล์ในเครื่องของผู้ใช้

สรุปสั้น ๆ: OpenClaw กำลังผลักดันแนวคิด “AI ส่วนตัวที่อยู่บนเครื่องเราเอง” ให้ใช้งานได้จริง โดยใช้พลังของ RTX เปลี่ยนพีซีธรรมดาให้กลายเป็นผู้ช่วย AI ตลอด 24 ชั่วโมง