Jarvis — 首席 AI 官（Chief of AI Staff）

始终在线、本地优先的 AI 管理者，完全在本地环境运行。
零云服务费用，零数据外传，完整的企业级智能能力。

作者： Yogesh Huja — Gignaati 创始人兼 CEO
著作：《隐形企业》（Invisible Enterprises）—— 关于如何以“人 + AI 智能体”双轨模式引领组织发展的畅销指南

Jarvis 是什么？

Jarvis 不是一个聊天机器人。Jarvis 是您的 首席 AI 官 —— 一位具备战略思维、主动响应、始终在线的 AI 管理者，可自主管理运营、通信、研究及项目编排，全部运行于您的 Dell Pro Max GB10（NVIDIA DGX Spark）设备之上。

Jarvis 完全运行于您自己的硬件上。所有数据均不离开您的设备；无 API 费用；无云依赖。

面向用户群体

• 希望构建 AI 驱动型运营层的创始人、CEO 和 CTO
• 依据《数字个人数据保护法》（DPDP Act）或数据主权要求，在本地部署 AI 智能体的企业
• 正在使用 Dell Pro Max GB10 或 NVIDIA DGX Spark 开展边缘 AI 应用的团队
• 任何希望构建生产级 OpenClaw 智能体（超越基础聊天功能）的开发者

Jarvis 的核心能力

• 邮件与日历秘书 —— 收件箱分类、日程安排、自动草拟回复、会议统筹
• 主动式项目管理 —— 状态同步、跟进提醒、通过 WhatsApp 或其他消息渠道跟踪冲刺进度
• 研究智能体 —— 结合网络搜索与本地文件，生成个性化情报报告
• 竞争情报分析 —— 监测市场动态、竞品动向与技术趋势
• 销售线索支持 —— 基于模板草拟外联内容、跟踪潜在客户、自动生成提案
• 系统守护者 —— 实时监控 GPU 健康状态、内存占用、磁盘使用率，并在异常时发出告警

前置条件

运行 Jarvis 前，请确保以下条件已满足：

1. 硬件： Dell Pro Max GB10（NVIDIA DGX Spark），运行 Linux（Ubuntu 衍生发行版）
2. OpenClaw： 已安装并完成初始化（执行 openclaw --version 可返回有效版本号）
3. LLM 后端： 已安装并运行 Ollama 或 LM Studio
4. 模型： 至少已拉取一个模型（推荐：qwen3.5:35b-a3b 或 qwen3.5:27b）
5. 网络： 已配置 Tailscale VPN 以支持远程访问（推荐，非必需）
6. Docker： 已安装，用于 SearXNG 网络搜索（执行 docker --version 可验证）

执行以下命令验证就绪状态：

# 检查全部前置条件
echo "=== Jarvis 就绪性检查 ==="
echo "OS: $(uname -srm)"
echo "OpenClaw: $(openclaw --version 2>/dev/null || echo 'NOT INSTALLED')"
echo "Ollama: $(ollama --version 2>/dev/null || echo 'NOT INSTALLED')"
echo "Docker: $(docker --version 2>/dev/null || echo 'NOT INSTALLED')"
echo "GPU: $(nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv,noheader 2>/dev/null || echo 'NOT DETECTED')"
echo "Gateway: $(systemctl is-active openclaw 2>/dev/null || echo 'NOT RUNNING')"
echo "=== 检查完成 ==="

安装流程

第一阶段：部署 Jarvis 人格（耗时约 5 分钟）

本阶段将 Jarvis 的身份设定、记忆结构与运行指令载入您的 OpenClaw workspace。

步骤 1 — 备份现有 workspace：

cp -r ~/.openclaw/workspace ~/.openclaw/workspace.backup.$(date +%Y%m%d) 2>/dev/null
echo "备份完成（或未检测到现有 workspace）。"

步骤 2 — 部署 workspace 文件：

bash {baseDir}/scripts/deploy-workspace.sh

该操作将在 ~/.openclaw/workspace/ 下创建或更新以下文件：

步骤 3 — 自定义 USER.md：

打开 ~/.openclaw/workspace/USER.md，将占位符替换为您的真实信息：

nano ~/.openclaw/workspace/USER.md

需更新字段包括：姓名、邮箱、公司名称、沟通偏好与优先事项。

步骤 4 — 初始化 Git 备份：

cd ~/.openclaw/workspace
git init 2>/dev/null
git add -A
git commit -m "Jarvis workspace: initial deployment by gignaati/jarvis-chief-of-ai-staff"

第二阶段：配置 LLM 后端（耗时约 10 分钟）

选项 A — Ollama（推荐，简洁易用）：

# 拉取推荐模型
ollama pull qwen3.5:35b-a3b

# 验证模型可正常运行
ollama run qwen3.5:35b-a3b "Hello, I am Jarvis." --verbose

选项 B — LM Studio + llama.cpp（推荐，性能更优）：

对于 Qwen3.5-35B-A3B，需使用角色翻译代理（role translation proxy）。详见：
https://github.com/ZengboJamesWang/Qwen3.5-35B-A3B-openclaw-dgx-spark

配置 OpenClaw 使用本地模型：

编辑 ~/.openclaw/openclaw.json：

{
  "agent": {
    "model": "ollama/qwen3.5:35b-a3b",
    "workspace": "~/.openclaw/workspace",
    "thinkingDefault": "high",
    "timeoutSeconds": 1800,
    "heartbeat": {
      "every": "0m"
    }
  }
}

注意：初始配置建议禁用心跳机制（设为 "0m"），待确认系统稳定后再启用。

第三阶段：启用网络搜索（耗时约 5 分钟）

选项 A — SearXNG（免费、完全本地化、推荐）：

# 以 Docker 容器方式部署 SearXNG
docker run -d 
  --name searxng 
  --restart=always 
  -p 8888:8080 
  -e SEARXNG_SECRET=$(openssl rand -hex 32) 
  searxng/searxng:latest

# 验证服务可用性
sleep 5
curl -s "http://127.0.0.1:8888/search?q=test&format=json" | head -c 100
echo ""
echo "SearXNG 已运行于 http://127.0.0.1:8888"

选项 B — Brave Search（内置集成，每月 $5）：

# 设置 Brave API 密钥
export BRAVE_API_KEY="BSA-your-key-here"
echo 'export BRAVE_API_KEY="BSA-your-key-here"' >> ~/.bashrc

# 在 OpenClaw 中配置
openclaw configure --section web

第四阶段：安全加固（耗时约 5 分钟）

bash {baseDir}/scripts/security-harden.sh

该脚本将执行以下操作：

• 配置 WhatsApp 白名单（限制可向 Jarvis 发送消息的联系人）
• 启用沙箱模式以限制文件系统访问权限
• 配置 UFW 防火墙规则
• 为仪表板生成 SSL 证书
• 创建安全审计日志

第五阶段：验证部署（耗时约 2 分钟）

重启网关服务：

sudo systemctl restart openclaw
sleep 3
systemctl status openclaw

检查 workspace 文件是否全部加载成功：

通过 WhatsApp 或仪表板向 Jarvis 发送首条消息：

Hey Jarvis, run /context list and tell me which workspace files are loaded.

预期响应：7 个核心文件均被标记为已加载（SOUL.md、IDENTITY.md、USER.md、MEMORY.md、AGENTS.md、HEARTBEAT.md、TOOLS.md）。

测试人格识别：

Who are you and what is your role?

预期响应：Jarvis 应明确自称“首席 AI 官”，描述自身能力，并引用您的公司名称。

安装后配置

启用心跳机制（按需开启）

在系统稳定运行 24–48 小时后，可启用主动式行为：

编辑 ~/.openclaw/openclaw.json：

{
  "agent": {
    "heartbeat": {
      "every": "30m"
    }
  }
}

重启服务：sudo systemctl restart openclaw

接入 Google Workspace（可选）

安装 gog 技能以支持 Gmail、Calendar 和 Drive：

clawhub install gog

重要提示：请使用专用代理账号（例如 jarvis@yourcompany.com），切勿使用您的个人 Gmail 账号。Google 可能封禁表现出自动化行为的账号。首次配置建议仅启用只读权限。

模型升级路径

Dell Pro Max GB10 优化说明

Dell Pro Max GB10（NVIDIA DGX Spark）是运行 Jarvis 的理想硬件平台：

• 128GB 统一内存 —— 可在设备本地运行参数量高达 120B 的大模型
• NVIDIA Grace Blackwell GPU —— Tensor Core 针对 AI 推理任务深度优化
• 持续运行的 Linux 系统 —— 专为 24/7 全天候运行设计，完美匹配始终在线的智能体需求
• 1.9TB+ 存储空间 —— 足以容纳多个模型、RAG 索引与完整的 workspace 历史记录
• 热设计优化 —— 高负载下长期维持 70°C 属于正常且健康的工作温度范围

性能调优建议：

1. 优先采用 MoE 架构模型（如 Qwen3.5-35B-A3B）—— 单次请求仅激活部分参数，实现更优的速度/能力比
2. 将 GPU 设为高性能模式：sudo nvpmodel -m 0 && sudo jetson_clocks
3. 监控温度：高负载持续运行期间 GPU 温度应低于 85°C
4. 为操作系统与 OpenClaw 网关预留至少 20GB 内存
5. 对更大尺寸模型启用 NVFP4 量化（参见 NVIDIA playbook：build.nvidia.com/spark/nvfp4-quantization）

记忆架构

Jarvis 采用三层记忆体系，专为长期可靠性而设计：

Tier 1 — 始终加载（每次会话均生效）
├── SOUL.md        → Jarvis 的本质定义
├── IDENTITY.md    → 名称与表达风格
├── USER.md        → 您的身份信息
├── MEMORY.md      → 精选长期事实（建议控制在 100 行以内）
├── AGENTS.md      → 运行规则
├── HEARTBEAT.md   → 主动式检查清单
└── TOOLS.md       → 环境配置

Tier 2 — 自动加载（当日 + 前一日）
└── memory/YYYY-MM-DD.md  → 每日观察记录

Tier 3 — 按需语义检索
├── memory/people/     → 联系人档案
├── memory/projects/   → 项目状态
├── memory/topics/     → 领域知识
└── memory/decisions/  → 决策日志（含推理依据）

关键规则： 所有持久性指令必须写入 FILES，而非聊天消息中。聊天消息会在上下文压缩过程中丢失；Tier 1 中的所有文件内容均可抵御压缩，永久保留。

安全模型

Jarvis 遵循纵深防御（defense-in-depth）安全策略：

1. 隔离运行 —— 在专用或干净的 DGX Spark 设备上运行，避免与主工作站混用
2. 最小权限原则 —— 使用专用代理账号，并严格限定其访问权限
3. 技能审核 —— 仅安装社区验证过的技能，并人工审计源代码
4. 网络安全 —— 切勿将 Web UI 暴露至公网；必须通过 Tailscale VPN 访问
5. 防火墙策略 —— 使用 UFW 规则限制智能体的出站连接
6. 运行监控 —— 每日日志审查 + 心跳健康检查
7. 人工审批门控 —— 外部消息、文件修改与批量操作均需人工确认
8. Git 版本化 workspace —— 所有记忆与配置变更均受版本控制，可追溯、可恢复

本技能不含以下任何内容：

• 调用外部端点的网络请求
• 混淆或编码后的代码
• 超出 OpenClaw workspace 范围的文件系统访问
• 索取 API 密钥或凭证的行为
• 后台进程或守护进程
• 除声明依赖外的二进制下载或包安装

故障排查

Jarvis 不清楚自身身份：

• 运行 /context list 检查 SOUL.md 和 IDENTITY.md 是否已加载
• 确认文件存在于 ~/.openclaw/workspace/ 目录下
• 检查各文件大小是否均小于 20,000 字符
• 重启网关：sudo systemctl restart openclaw

记忆无法持久化：

• 检查 MEMORY.md 是否存在，且内容不超过 100 行
• 确认 daily memory 文件是否正被写入 memory/ 目录
• 检查仪表板中是否存在 “dirty” memory 警告
• 确认 workspace 具有可写权限：ls -la ~/.openclaw/workspace/

GPU 过热（＞85°C）：

• 检查环境温度与设备通风状况
• 降低模型尺寸或上下文窗口长度
• 运行 nvidia-smi 查看当前 GPU 利用率
• 考虑启用推测解码（speculative decoding）提升效率

WhatsApp 无响应：

• 检查仪表板中的通道认证状态
• 确认白名单配置已包含您的手机号码
• 重启网关并重新扫描 WhatsApp 二维码

卸载

如需移除 Jarvis 人格文件但保留 OpenClaw 核心组件：

# 先执行备份
cp -r ~/.openclaw/workspace ~/.openclaw/workspace.jarvis-backup.$(date +%Y%m%d)

# 删除 Jarvis 特定文件
rm ~/.openclaw/workspace/SOUL.md
rm ~/.openclaw/workspace/IDENTITY.md
rm ~/.openclaw/workspace/HEARTBEAT.md

# 重启网关
sudo systemctl restart openclaw

您的 USER.md、MEMORY.md 与 AGENTS.md 文件可选择保留，或用于定制其他智能体人格。

致谢与参考资料

技能作者： Yogesh Huja — Gignaati（Smartians AI Pvt. Ltd）创始人兼 CEO

著作：《隐形企业》（Invisible Enterprises）：Yogesh Huja 著 —— 面向领导者的畅销指南，深入探讨人类人才与 AI 驱动型运营协同演进之道。

技术支持： Gignaati —— 致力于让企业级 AI 更易获取、更可负担、更本地化。

参考资料：

• NVIDIA DGX Spark OpenClaw Playbook
• OpenClaw 文档
• Qwen3.5 + OpenClaw 在 GB10 上的部署指南
• OpenClaw 网关安全规范
• ClawHub（社区技能库）

许可证： MIT —— 可自由使用、自由修改，建议保留适当署名。

版本： 1.0.0 | 最后更新： 2026-03-16