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随着生成式 AI 与智能代理的快速发展，自托管的智能系统正变得越来越受开发者和技术团队关注。Clawdbot 就是这样一款开源、可自托管的个人 AI 助手，它不仅能与用户进行对话，还能执行任务、集成消息平台、提供自动化能力，并可部署在云平台上如 Azure。本文将逐步介绍 Clawdbot 的能力、架构以及如何在 Microsoft Azure 上部署并开始使用它。 什么是 Clawdbot Clawdbot 是一个开源的个人 AI 助手项目，本质上是一个智能代理框架，它可以： 与多种消息平台进行交互，包括 WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、Microsoft Teams 等。 承担智能对话、任务执行、自动化工作流的角色，而非单纯聊天机器人。 支持在本地或自托管服务器上运行，数据默认保存在本地，增强隐私保护。 通过插件/技能扩展，实现日程提醒、文件管理、邮件处理、代码生成等功能。 Clawdbot 的核心由 **Gateway、Providers（平台接入）、Agents/Skills（智能任务执行单元）**构成。Gateway 负责消息总线、Providers 负责与各消息平台对接，Agents/Skills 则实际执行用户请求。 Clawdbot 的主要特性 多平台消息接入 Clawdbot 支持通过连接聊天平台 API，接收来自 WhatsApp、Telegram、Discord、Signal、Slack、Microsoft Teams 等消息，并将这些消息传递给 AI 模型进行处理。 隐私和数据控制 与云端托管的聊天 AI 不同，Clawdbot 可以运行在你自己的服务器或 VPS 上，所有对话历史、配置、凭据都可以按需存储和访问。 自动化执行能力 除了对话，Clawdbot 还能执行具体任务，包括浏览器控制、文件操作、数据处理、发送提醒等，这使其成为一个更为复杂的个人助手平台。 可扩展的模型支持 Clawdbot 支持多种 AI 模型提供者（如 OpenAI GPT、Anthropic Claude，甚至本地 LLM 服务如 Ollama）。 在 Azure VM 部署 Clawdbot 虽然 Clawdbot 支持本地运行或容器平台，但在以下场景中，Azure VM 是非常合适的部署形态：...

2025 年末，微软研究院发布了一个面向 3D 内容创作的开源大模型项目 TRELLIS，并伴随学术论文《Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation》。该项目通过统一的结构化潜在空间与先进的流模型技术，显著提升了文本/图像到 3D 资产生成的质量与灵活性，同时拓展了 3D 模型的多格式输出与编辑能力，成为当前 3D AI 模型生态中的重要技术之一。 官方 Github 仓库地址：https://github.com/microsoft/TRELLIS TRELLIS 是什么？——核心概念与架构 TRELLIS 是微软构建的大型 3D 资产生成模型，支持输入文本提示或图像，并输出高质量的三维模型资产。其技术创新点主要包括： 统一结构化潜在表示（SLAT）：将三维信息编码为一种可扩展的结构化潜在空间表示，使模型能够以统一方式理解和生成不同表现形式的 3D 结果。 整流流（Rectified Flow Transformers）：专为 SLAT 设计的生成骨干网络，通过适应 sparse 表示提升生成效率与质量。 大规模训练与预训练模型：模型规模最高达约 20 亿参数，并在包含 50 万多样化三维资产的数据集上训练，具备强泛化能力。 TRELLIS 不仅能生成三维几何，还能捕获复杂纹理与外观信息，使得生成的资产更贴近真实世界中可用的三维内容。 主要功能特性 以下是 TRELLIS 的核心功能模块及技术亮点： 多模态输入能力 TRELLIS 支持以下输入条件： 文本提示（Text-to-3D）：通过自然语言描述生成三维资产（提示须清晰准确）。 图像条件（Image-to-3D）：根据一张或多张图片生成对应三维模型。 这种多模态输入支持，使 TRELLIS 适用于从概念设计到真实原型的全流程创作。 灵活的输出格式 根据下游需求，TRELLIS 输出包括： 辐射场（NeRF/Radiance Fields）：适合渲染与展示 3D 高斯表示：一种可渲染密度表示 传统网格 Mesh：可导出为标准 3D 文件格式（例如 GLB/OBJ）用于游戏、AR/VR 等应用 这种格式灵活性是模型在实际生产环境中落地的关键能力。...