LongCat AI办公自动化通过本地运行的AI Agent实现自然语言驱动的桌面操作。需NVIDIA显卡和Python≥3.8，部署Flash-Thinking-2601模型后配置OpenClaw连接，再通过GUI用中文指令完成文件整理等任务，全程数据不出本地。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
用LongCat AI实现AI办公自动化，就是让日常重复性电脑操作——比如整理文件、填写表格、生成报告、收发邮件——全部由AI Agent自动完成，你只需用自然语言下达指令，无需写代码、不依赖云端API、不上传敏感数据。
第一步：确认本地运行环境是否就绪
LongCat AI办公自动化基于OpenClaw框架，必须在你的个人电脑上本地运行。打开终端执行：nvidia-smi，确认显卡驱动正常且显存可用；再运行python3 --version，确保Python版本≥3.8。若提示“command not found”，需先安装Python 3.8+并加入系统PATH。
这一步不能跳过，【OpenClaw无法在纯CPU或无NVIDIA驱动的机器上启动GUI操作模块】。Mac M系列芯片用户请改用LongCat-Flash-Chat-FP8轻量版，仅支持文本类任务（如邮件草拟、会议纪要生成），不支持桌面点击/拖拽等动作。
第二步：部署LongCat-Flash-Thinking-2601模型
进入项目目录后，依次执行以下命令：
git clone https://gitcode.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking-2601 → cd LongCat-Flash-Thinking-2601 → pip install -r requirements.txt
安装完成后，运行python launch.py --mode openclaw。首次运行会自动下载约4.2GB模型权重，耗时取决于网络速度；若卡在“Loading tokenizer”超5分钟，检查~/.cache/huggingface/hub目录是否有写入权限。
第三步：配置OpenClaw连接本地Agent
方法一：使用内置CLI工具快速绑定
在另一个终端窗口中，运行openclaw-cli connect --model-path ./models/flash-thinking-2601 --port 8080。该命令将启动本地HTTP服务，并向OpenClaw注册一个名为“longcat-local”的可用Agent。
方法二：手动修改OpenClaw配置文件
编辑~/.openclaw/config.yaml，在agents:节点下新增一段：
- name: longcat-local type: llm endpoint: http://127.0.0.1:8080/v1/chat/completions api_key: dummy
保存后重启OpenClaw服务。此时运行openclaw-cli list-agents应能看到longcat-local ✅状态标识。
第四步：用自然语言触发真实办公操作
启动OpenClaw GUI界面：openclaw-gui，等待浏览器自动打开http://localhost:3000。
在对话框中输入：“把Downloads文件夹里今天下载的PDF文件，按标题关键词‘Q2’‘财报’‘review’分类，重命名为‘Q2财报_review_日期’格式，移动到Desktop/Finance/Q2目录”。
点击发送后，LongCat-Flash-Thinking-2601会自动解析时间范围、匹配文件、调用系统命令重命名并移动——整个过程无需人工干预，所有操作都在你本机完成。
注意：首次执行文件操作前，OpenClaw会弹出系统级权限请求，必须点击“允许”，否则后续所有磁盘写入操作都会被macOS/Windows拦截。
