不用Mac Mini，他在25美元的安卓機上跑起了OpenClaw：開燈、拍照，全都能干！

整理 | 鄭麗媛

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

25 美元（約合人民幣 173 元），你會拿來做什么？

買一頓外賣、充一次話費，或者隨手下單一個藍牙耳機？但在美國一位喜歡折騰 AI 的開發者（本文稱他為 Ethan）看來，這 25 美元，足夠搭出一個“物理世界可操作的智能體”。

他做了一件聽起來有點離譜的事：在一臺沃爾瑪售價 25-30 美元的預付費安卓手機上，跑起了最近很火的 OpenClaw，讓它通過 Discord 接收指令，然后直接控制手機硬件——開手電筒、拍照識別、讀取傳感器，甚至嘗試打電話。

更有意思的是，他還不滿足于一臺，而是打算搞一整排手機，做成一個Agent“手機集群”。

從聊天機器人到“能動手”的 Agent

Ethan 的方案其實并不復雜，核心結構是：

● 在安卓手機上安裝 Termux（一個安卓上的類 Linux 終端環境）

● 在 Termux 中運行 OpenClaw Agent

● 通過 Termux API 調用安卓系統能力

● 通過 Discord 與 Agent 對話

換句話說，這臺 25 美元的手機，變成了一個隨時在線的“硬件執行節點”。例如，他可以在 Discord 里發出指令：“Hey Claw，幫我把手電筒打開再關掉。”幾秒鐘后，手機手電筒亮起，又熄滅。

這背后的流程并不神秘：OpenClaw 接收 Discord 消息，調用 Termux API，再由 API 調用安卓系統接口完成硬件操作——原本只有 App 或系統進程才能做的事情，現在交給了一個語言模型驅動的 Agent。

在 Ethan 看來，真正有趣的并不是“能開手電筒”，而是“模型開始擁有物理執行能力”。

拍照+GPT 5.2：一臺入門機的視覺能力

為了驗證這不是“玩具級 Demo”，他又做了一個更具象的測試。

他對 Agent 說：“用后置攝像頭拍一張照片，然后告訴我你看到了什么。”接著，他把手機對準桌上的一塊 Raspberry Pi。手機拍照成功，畫面通過 Discord 回傳。隨后圖片被送入當前配置的模型，也就是通過GPT 5.2進行視覺分析。

對此，模型返回的描述是：“一塊單板計算機，Raspberry Pi，以及連接的 USB 線纜。”

這個任務實現了：低端安卓機負責采集圖像，云端大模型負責視覺理解，Discord 負責交互，Agent 負責流程編排——一個完整的“感知—理解—反饋”閉環，就這樣在 25 美元的硬件上跑通了。

不僅能感受手機姿態，還可以打電話

不僅如此，Ethan 還測試了傳感器能力。他問：“現在手機的姿態是什么？”

Agent 調用加速度計數據，分析重力方向，最終回復：手機大致處于豎直直立狀態——那一刻，手機確實是被他豎著拿在手里的。

這說明，Agent 不再只是“文本理解系統”，而是能夠讀取真實物理狀態的系統節點。例如 IMU、攝像頭、閃光燈，這些原本服務于 App 的硬件，現在都成了 AI 的工具箱。

或許有人要問了，既然能調攝像頭、能讀傳感器，那能不能打電話？

理論上是可以的。Ethan 讓 Agent 去聯系人列表里查找“Mike”并撥號，手機確實調起了撥號界面，并嘗試發起通話——不過，畢竟這是一臺沒有實際綁定號碼的預付費手機，通話自然失敗。

說到這里，Ethan 還補充了一點：“如果想讓 OpenClaw 監聽麥克風音頻或發送語音，手機需要 Root 權限。但我這臺沒 Root，所以做不到，因為安卓對通話、音頻這類權限做了非常嚴格的沙箱隔離。”

未來暢想：搭建一個“手機集群”

事實上，當下有不少開發者都選擇用 Mac Mini 或小型服務器跑 Agent 集群，優勢在于硬件性能強、部署穩定、環境可控。相較之下，Ethan 選擇用低價手機跑 OpenClaw 的決定不免令人意外。

經過了以上演示，Ethan 表示這臺 25 美元的廉價手機雖然配置有限，但作為 OpenClaw 的入門級運行設備，已經足夠優秀：“對于很多想嘗試 OpenClaw 但不想花費太多錢購置硬件的開發者來說，這類廉價預付費手機是一個絕佳的選擇，它能讓你快速上手，體驗 AI 智能體操控硬件的樂趣。”

不過他也客觀承認，若預算充足，還是更推薦用樹莓派運行 OpenClaw：

“樹莓派搭載的是原生 Linux 系統，不需要像安卓手機這樣，為了繞過系統限制去折騰 OpenClaw 的配置，使用起來更便捷，也能避免很多兼容性問題。”

至于未來規劃，Ethan 透露下一步他想搭建一個“手機集群”：“現在很多人會購置多臺 Mac mini 搭建 OpenClaw 集群，我也想嘗試用幾臺這種廉價安卓手機，組成一個手機集群，每臺手機都跑上 OpenClaw 智能體，然后通過 Discord 同時與所有智能體交互，看看能實現哪些更有趣的功能。”

社區質疑：手機集群，真有用嗎？

Ethan的視頻發出后，評論區的聲音頗為分裂。

有人直言：“很酷，但我想不到集群控制手機有什么實際用途。”也有人開始腦洞大開：

● 可以做成一個極低成本的安防系統：當檢測到畫面移動時，自動錄制 15 秒視頻并通過短信或郵件發送給主人——理論上，這套邏輯確實可行。手機自帶攝像頭、網絡、傳感器，只要 Agent 能夠串聯觸發條件與發送邏輯，它就可以變成一個分布式監控節點。

● 也有評論開玩笑提到，可以給所有手機插上 SIM 卡，它們就成了一個“社交媒體點贊農場”。

在眾多評論中，還有一個更現實的聲音。

過去很多人想做類似實驗，卻被模型成本卡住。調用頂級模型 API 需要訂閱費用；而本地可運行的開源模型，往往動輒 40GB 內存起步。對于只有 10～20GB 可用內存的普通開發者來說，幾乎不可能流暢運行。

而如今，通過云端 API + 低端硬件采集的組合，反而成了一種折中方案：重計算交給云端，大模型只負責理解，手機只負責感知和執行——這讓更多“窮折騰”的開發者也有機會參與進來。

那么，你對于 Ethan 的這項實驗又有何看法呢，歡迎在評論區留言。

參考鏈接：https://www.reddit.com/r/AgentsOfAI/comments/1qybhk2/this_guy_installed_openclaw_on_a_25_phone_and/

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