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動手打造隨身 OpenClaw 終端機

017Lech Kalinowski（Callstack）24:352026-06-28

OpenClaw in Your Hand: Building a Physical AI Terminal - Lech Kalinowski, Callstack

動手打造隨身 OpenClaw 終端機 —— Callstack的演講縮圖

物理博士用 OLED 與電子紙做出雙螢幕終端機，操控 OpenClaw 與開源模型，也做成文字 RPG 遊戲機。

重點摘要

  • 雙螢幕分工設計：OLED 顯示即時輸入的動態畫面，電子紙負責定格後的最終畫面，兩種顯示器各司其職，讓裝置在省電與速度之間取得平衡。
  • 從遙控器變成一套系統：原本只想幫 DGX Spark 上的 OpenClaw 做一台遙控器，後來發展成內部 shell、agent 控制、RPG 模式等四大類的完整終端機系統。
  • 後端接開源大模型：終端本身只跑輕量韌體，實際運算丟給後端，講者示範接上一款號稱 1200 億參數的開源 GPT 模型，並包成 OpenAI 風格的介面方便串接。
  • 硬體踩過不少雷：軟體 I2C 沒接 pull-up 就不會動、GPIO 13 出現靜默失敗、穩壓器一度燒壞 OLED、便宜編碼器雜訊很多，都是動手做才學到的教訓。
  • 意外做成文字 RPG 遊戲機：因為自己沒玩過紙上角色扮演遊戲，講者用 LLM 生成 NPC、記憶與世界氛圍，一口氣做出四個風格不同的世界。
  • 鎖定安靜、無干擾的利基：裝置刻意不做語音或高解析度螢幕，主打不被打斷、能安靜使用的場景，這個方向也已經申請臨時專利。

時間軸14 段

00:00開場故事講者在家裡地下室挖到一台老終端機，開機後居然能用自然語言對話，帶出這場要介紹的裝置。
01:57講者自我介紹Lech Kalinowski 自我介紹是物理博士，說明今天要介紹自己過去幾個月做的裝置、後端與系統。
02:14動機：幫 OpenClaw 做遙控器整個計畫源自想幫自己在 DGX Spark 上跑的 OpenClaw 做一台實體遙控器。
02:50螢幕選型純電子紙太慢，講者改用一小片 OLED 搭配電子紙的雙螢幕方案，兼顧速度與省電。
04:52拆成四大功能類別把系統分成內部 shell、agent 控制、RPG 模式等四類，鎖定用小型微控制器就能跑的 AI 原生作業系統。
07:24電源管理踩雷因為燒壞過兩片螢幕，講者才意識到要花大力氣做穩壓與電源管理，硬體遠比想像複雜。
08:27後端架構終端機只跑輕量韌體，另外建了一套後端負責跟 OpenClaw、LLM 有關的所有 agentic 工作。
09:03接上開源大模型示範示範裝置連上一款開源、1200 億參數的 GPT 模型，並包裝成 OpenAI 風格的介面方便對接。
10:29硬體踩雷筆記軟體 I2C 沒接 pull-up 就失靈、GPIO 13 靜默失敗、穩壓器燒壞 OLED、便宜編碼器雜訊多，都是一路除錯學到的教訓。
12:07RPG 模式的由來講者說自己沒玩過紙上角色扮演遊戲，於是動手做一套純文字、用 LLM 驅動的 RPG 體驗。
13:20打造 NPC 與世界觀用 LLM 生成 NPC、記憶機制與冷靜、緊張、詭譎等氣氛，一口氣做出賽博龐克、奇幻、深空等四個世界。
15:12鎖定安靜無干擾的市場講者觀察到多數同類裝置都在拚音訊或高解析度畫面，他反而主打安靜、不分心的使用情境，並申請了臨時專利。
16:29專案數字整理三個月內累積約 130 次程式碼提交，做出四種模式、四個世界、16 個 classes，整台裝置靠單顆鋰聚合物電池供電。
24:00結論：其實是給 LLM 玩的 Game Boy講者總結，表面在做控制 agent 的遙控器，骨子裡其實是一台讓人跟 LLM 互動玩耍的 Game Boy。

值得記的話5 句

  • Honestly, I just wanted to build a device which is physical and AI native, like the device which comes from the future.老實說，我只是想做一台實體、AI 原生的裝置，像是從未來來的東西01:41
  • Because the regulator kills the OLED and fragile parts of the display and it cost me a lot of time and getting the replacement parts from the market took a long couple of weeks.穩壓器把 OLED 跟脆弱的零件都燒壞了，害我花了不少時間，補貨又等了好幾個星期11:28
  • But this is the funnest stuff, my favorite one, because this part really surprised me.這是最好玩的部分，也是我最愛的一段，因為這裡真的讓我很驚喜12:07
  • Firmware is really tiny, really small and works extremely fast.韌體非常小、非常精簡，跑起來也很快16:47
  • local LLMs, but in general it was about the Game Boy, the device to play with LLMs.說是本地 LLM，但整體而言，這其實是一台給 LLM 玩的 Game Boy24:00

名詞與人物6 個

OpenClaw
講者用來操控自己 agent 的專案，這場的裝置就是替它做的實體遙控器
DGX Spark
NVIDIA 出的小型 AI 運算主機，是裝置背後真正跑模型與 agent 的算力來源
ESP32
裝置內部採用的雙核心微控制器（MCU），負責畫面渲染與電源管理
1200 億參數的開源 GPT 模型
講者現場示範時接的模型，他只說了參數量與「開源 GPT」，沒有點出正式名稱
Callstack
講者任職的公司，也是這個專案背後的技術孵化器支持方
provisional patent（臨時專利）
講者替這台裝置安靜、無干擾的使用情境申請的一種美國專利前置保護

提到但沒有展開

  • 開場提到那台在地下室挖到的老終端機，只當成引子，沒有再交代它的來歷。
  • 講者提到未來可能把這個方向做成商業裝置，但沒有說明時程或商業模式。
  • 對於「AI 原生作業系統」這個利基，講者只點出市場缺口，沒有舉出其他競品或案例。

Agent開發工具模型開源

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