前言

当大模型开始向嵌入式世界渗透,一块几十块钱的ESP32-S3开发板也能变身成为你的专属AI办公助手。MimiClaw作为一个轻量级开源框架,将完整的ReAct代理循环移植到了微控制器上,无需Linux、无需树莓派,即可实现与云端大模型的交互。本文将演示如何基于ESP32-S3部署MimiClaw,并接入DeepSeek大模型与飞书机器人,打造一个随时在线、可硬件交互的智能办公节点。

安装ESP-IDF开发环境

这个网页下载安装包

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下载完成之后打开安装包进行安装

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同意协议,下一步

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下一步

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更改安装路径,下一步

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这里我们选择完全安装,如果有些环境用不到的话可以取消勾选。直接下一步

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安装

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安装完成后,取消勾选上面两个,完成

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下载MiniClaw项目源代码

可以直接去MiniClaw项目仓库下载Zip压缩包,如果安装了Git环境的话也可以使用命令行git clone xxx进行(Git的安装和使用看这篇文章

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下载(克隆)完成后就可以看到整个项目的文件了

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获取飞书API

访问飞书开放平台并登录账号

创建企业自建应用

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填写应用名称、描述和图标,创建

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进入凭证与基础信息页面,复制App ID和密钥

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进入添加应用能力页面,添加机器人

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进入权限管理页面,开通权限

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搜索并勾选这些权限

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确认

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先创建一个版本

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填写版本号和更新说明,滑到底部点击保存

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确认发布

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获取DeepSeek API

访问Deepseek开放平台并登录账号

进入API keys页面,创建API key

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自定义名称,创建

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创建完成后复制

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需要先充值一点余额进去,不然没法调用

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获取Tavily API

访问tavily官网,点击右上角Sign Up

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再次点击下面的Sign up

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输入邮箱和验证码,继续

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设置密码,继续

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进入后会有一个默认的API Key,直接复制就好了

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修改项目文件

进入main文件夹,将mimi_secrets.h.example复制一份,去掉后缀

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打开文件,修改相应的信息,修改之后保存

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然后打开mimi_config.h文件,将OPENAI的地址改成DeepSeek的

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https://api.deepseek.com/chat/completions

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烧录到ESP32S3

将ESP32S3通过数据线连接到电脑上(接COM口)

打开ESP-IDF CMD窗口,切换到mimiclaw项目目录

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设置目标芯片

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idf.py set-target esp32s3

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清理缓存

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idf.py fullclean

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编译

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idf.py build

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烧录

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idf.py flash

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烧录完成后打开串口助手,连接对应的串口就可以看到系统状态了

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配置和优化

回到飞书开放平台,进入事件与回调页面,设置订阅方式为长连接,添加事件——接收消息

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然后重新发布版本

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之后就可以在飞书上使用了,不仅可以帮你查资料、设置定时任务,还能添加对应的技能去控制外设(不过好像还没那么成熟)

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更改配置

通过串口使用CLI命令就可以直接修改配置文件(串口助手使用终端模式),无需重新烧录程序。以下是所有CLI命令:

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wifi_set MySSID MyPassword  # 更改wifi网络
set_tg_token 123456:ABC... # 更改Telegram 令牌
set_api_key sk-ant-api03-... # 更改大模型API
set_model_provider openai # 设置模型提供商
set_model gpt-4o # 设置模型名
set_proxy 127.0.0.1 7897 # 设置代理
clear_proxy # 清除代理
set_search_key BSA... # 设置Brave 搜索的 API key
set_tavily_key tvly-... # 设置Tavily API key
config_show # 查看所有配置
config_reset # 清除 NVS,恢复编译时默认值
wifi_status # 查询WiFi连接状态
memory_read # 查看机器人的记忆
memory_write "content" # 写入记忆
heap_info # 查询剩余内存
session_list # 列出所有会话
session_clear 12345 # 删除会话
heartbeat_trigger # 执行心跳检查
cron_start # 启动定时任务
restart # 重启

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结语

至此,我们已经成功将DeepSeek大模型与飞书机器人搬到了这块小小的ESP32-S3开发板上。整个系统功耗仅0.5W左右,却能实现随时响应的智能对话、本地记忆存储,未来还可扩展传感器读取和硬件控制能力。MimiClaw的真正价值在于,它展示了一种可能性:AI不一定要依赖昂贵的云端服务器,也可以藏在桌角的开发板里,安静地为你工作。

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