MicroPython+PycoClaw，3 分钟搞定 ESP32 跑上 OpenClaw！

二艰糖 发表于昨天 22:00

PycoClaw 是一个基于 MicroPython 构建的开源平台，专为 ESP32 等微控制器设计，能让价格低于 5 美元的低成本嵌入式设备运行 AI 代理，实现与 OpenClaw 工作区兼容的智能功能。该平台主要支持以下特性：
<ul>
<li>多提供商 LLM 路由（OpenAI、Gemini、Ollama 等）</li>
<li>多渠道聊天（Telegram、ScriptO Studio、WebRTC）</li>
<li>支持异步执行的工具调用，可通过 ScriptoHub 扩展功能</li>
<li>通过 Scripto Studio 进行 OTA 更新，具备电池供电模式，支持闪存备份</li>
</ul>
项目地址：
<ul>
<li>Github地址：https://github.com/jetpax/pycoclaw</li>
<li>网页：https://pycoclaw.com/</li>
</ul>
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硬件准备：只需要一款ESP32S3的开发板即可，，比如图中的 GOOUUU ESP32-S3-CAM 开发板，它搭载 240MHz Xtensa LX7 双核处理器、板载 W2812B，支持 WiFi+BLE5.0，还可选配 OV2640 摄像头，完全满足 PycoClaw 的运行需求： 
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接下来访问https://scriptostudio.com/app/，开始进行固件烧录操作：首先将开发板按下 BOOT 按键后再上电，进入烧录模式，在 ScriptO Studio 界面中即可看到固件烧录的进度条与状态日志，系统会自动下载并同步固件到设备。 
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烧录过程中，状态日志会实时更新进度，从下载固件、同步设备，到逐步写入 Flash，进度会从 0% 逐步推进至 100%，当显示 “Flash complete!” 时，代表固件烧录成功完成。
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固件烧录完成后，界面会展示 ESP32-S3 设备的核心信息：16MB Flash 与 8MB PSRAM 的存储配置，以及 WiFi、BLE5.0、USB OTG 三大核心功能，此时设备已准备好进行下一步的 WiFi 配置。 
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设备重启后会自动进入 WiFi 配置流程，界面会弹出绿色的 “配置 WiFi” 按钮，点击后系统会扫描周边可用 WiFi 网络，状态日志中会显示扫描结果，例如找到 3 个网络，并尝试连接目标 WiFi（如 “Xiaomi_D0EC”）。 
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WiFi 连接成功后，设备会获取到本地 IP 地址（如 192.168.2.201），自动保存网络设置，随后生成自签名 HTTPS 证书，安装开发板配置文件，并预安装 pfc 扩展，完成全部初始化流程，设备进入就绪状态。 
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由于设备生成的是自签名 SSL 证书，并非浏览器默认信任的机构颁发，因此客户端访问本地 Web 管理页面（如 pybot-60bc.local）时会弹出安全警告。推荐选择 “正常信任设备” 方案：点击 “Open pybot-60bc.local”，在浏览器警告页中选择 “高级→继续访问此站点”，手动信任证书后即可完成安全连接；也可选择 “暂时跳过”，但后续访问仍会重复提示警告
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完成设备连接后，需要配置 AI 服务：
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以 OpenAI 为例：访问 OpenAI 平台，在左侧菜单栏中找到 “API keys” 选项，进入 API 密钥管理页面，准备创建用于调用大模型的 API 密钥。
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在 API 密钥页面点击 “Create new secret key” 按钮，在弹窗中为密钥命名（如 “upypi”），选择所属项目（如 Default project），并设置权限为 “All”，即可生成新的 API 密钥，该密钥将用于 ScriptO Studio 的 AI 助手配置。
进入 ScriptO Studio 编辑器界面后，你可以在顶部工具栏找到「AI Agent」按钮，当前编辑区已预置了基础的 MicroPython 测试代码，用于验证设备运行状态：
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打开 AI Agent 面板后，系统会给出实用的指令示例，比如 “让 NeoPixel 以 1Hz 闪烁”“读取 GPIO34 的模拟传感器数据”“控制舵机”“配置 I2C 通信” 等，同时还能看到 PFC Agent 的独立交互界面： 
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在 PFC 配置页面，你可以管理多提供商大语言模型，比如设置 OpenAI 的 Chat 模型（gpt-4o-mini）和 Google 的 Image 生成模型（gemini-1.5-pro），分别填写对应的 API 密钥、模型名称与接口地址，完成后点击保存即可生效： 
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配置完成后，PFC 的 Workspace 界面会进入加载状态，同时下方会同步展示 HUD 监控面板的预览视图，准备呈现设备与模型的运行数据： 
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加载完成后，PFC 的 HUD 监控面板会完整展示核心运行指标：包括 LLM 令牌消耗、RAM 内存占用、网络延迟（PING）、设备 CPU 温度，还能通过中间的通道控制按钮切换不同模型提供商，直观监控嵌入式 AI 代理的运行状态。
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