從自己的桌機跑 AI 助理，需要哪幾塊？

先有一個跑在你電腦上的身體，再選一顆模型當大腦，接一個你真的會用的通道，最後才給它工具。最省事的起手式是 Hermes Desktop 加 ChatGPT OAuth，接著再接 Telegram 或 LINE。

可以不用 OpenAI API key，直接用 ChatGPT 當大腦嗎？

可以。ChatGPT OAuth 這條路是用你的 ChatGPT 或 Codex 訂閱登入，不是另外開 OpenAI API key。OpenClaw 現在文件把 GPT-5.5 放在穩定的訂閱/OAuth 路線上；OAuth 的核心流程沒有變。

一開始就該跑本地模型嗎？

通常不用。想最快跑起來，先用 ChatGPT OAuth。等你真的在意資料留在自己機器、不要雲端依賴、不要用量上限，才把大腦換成本地模型。

怎麼在自己的桌機跑一個 AI Agent：ChatGPT OAuth、Telegram、LINE、本地模型

TL;DR

你可以在自己的桌機上跑一個真的能用的 AI 助理，不必一開始就抱一顆巨大本地模型。先用 ChatGPT OAuth 當大腦，免 OpenAI API key；身體跑在你的電腦；手機通道可以接 Telegram 或 LINE；基本聊天穩了再接工具；等你真的需要自主性，再把大腦換成本地模型。

**大腦：**先用 ChatGPT OAuth，之後再換本地 LLM。
**通道：**Telegram 最好起手；LINE 也能接，但會多 webhook 這條路。
**工具：**MCP 是助理長出手的地方。
**順序：**先裝桌面身體，確認會回，再接一個通道、一個工具。

地圖先攤開：桌面助理就是大腦、通道、工具

這種東西最容易一開始就貪心。

又想接 Telegram，又想接 LINE，又想跑本地模型，又想讓它會用一堆工具。結果每一塊都差一點點，最後你不知道是哪裡壞。是在哭。

先把圖拆開就好。大腦是負責思考的模型。通道是你跟它說話的地方，可能是桌面聊天室、Telegram、LINE、語音。工具是它能碰外面的手：讀資料夾、跑指令、查你自己的服務、叫 API。

底下還有一個身體。身體負責讓助理在你電腦上活著、收訊息、存狀態、把話送去模型、把結果拿回來。這個站的入門路線用 Hermes Desktop。如果你不是要看地圖，而是要立刻裝起來，先看 Hermes Desktop 安裝篇。

這篇不重寫那些教學，只把路線排好。

先讓身體會回話，再接任何花俏東西

我會先做最無聊的版本。

裝桌面 app，登入，讓它在同一台電腦上正常回一句話。聽起來太小題大作，但這個 checkpoint 很省命。身體還不會穩定聊天時，你去接 Telegram、LINE、本地模型、工具，只是在把錯誤混在一起。

順序我會這樣排：

裝 Hermes Desktop。
確認一般聊天能回。
接一個手機通道。
接一個真的有用的工具。
最後才換大腦，或改成全本地。

很不帥。可是 debug 時會少掉很多天雷。

想最快拿到強大腦，先走 ChatGPT OAuth

大多數人的第一顆大腦，我會先選 ChatGPT OAuth。

意思很簡單：你用 ChatGPT 或 Codex 訂閱登入，助理就能走那條模型路線，不需要另外準備 OpenAI API key。OpenClaw 穩定版現在把 GPT-5.5 放在這條訂閱支撐的 OAuth 路線上（--provider openai-codex 流程）。provider 名稱這段時間有搬過，但骨架沒變：開瀏覽器登入、憑證留在本機、助理指到那條模型路線。

真的要照指令跑，去看 openclaw + ChatGPT OAuth 那篇。標題還寫 GPT-5.4，因為那是當時的模型；文內 2026 年 7 月更新已經補上 GPT-5.5 的現況。重點沒變：不用 API key、不另外吃 API 帳單、先把一顆強的大腦接起來。

代價也要講白：這顆大腦在雲端，不是在你機器上。助理要讀的東西會送出去。要不要把它設成預設模型，先看你打算丟什麼給它。

手機通道先接一條，Telegram 最省事

桌面聊天會回之後，再把助理放到你真的會打開的地方。

Telegram 是我會先接的手機通道。它用 bot token，Hermes 可以自己去撈訊息；起手不用先把你的電腦開成公開 webhook。教學在這篇：接上 Telegram。

LINE 也能接，而且如果你平常真的都在 LINE，那它才是更自然的入口。LINE 路線通常會多固定網址和 webhook，要做的本人步驟也比較多，但做完就是你平常那個 LINE。（LINE 的手把手教學等有 live 版再補連結。）

別第一天就接四個通道。一條穩的，比四條半套的好用。

基本聊天穩了，再給它工具

只會聊天的助理，說穿了就是比較會講話的文字框。

真正開始有用，是它有手之後：能看資料夾、跑指令、查你自己的服務、把結果拿回來。這個站的說法就是「給助理一雙手」。那一塊看接上你自己的工具。

一樣，先接一個就好。天氣查詢、本機檔案搜尋、你自己寫的小 API，都可以。重點不是工具多炫，是你能確認它真的有出去拿東西、真的拿對、真的回來。等這條路跑順，再慢慢加。

真正在意自主性時，再把大腦搬回本機

本地模型不是自架助理的起點。它是一個取捨。

好處是控制權：模型跑在你自己的機器上，大腦不依賴雲端模型商，資料比較不會離開你這邊，也少了訂閱或用量限制。代價是硬體、速度、調設定。看模型大小，你可能會用 DGX Spark/GB10、RTX 5090 桌機，或一台記憶體夠大的 MBP。

如果你想看助理層的換法，先讀把助理的大腦換成本地模型。如果你想看硬體和 serving 的地圖，讀 DGX Spark 2026 現況指南。如果你正在選本地 serving 工具，讀同一個基礎模型下的 vLLM vs Ollama。

我的預設建議很簡單：除非「本地」就是你做這件事的理由，不然先用雲端大腦把整個形狀跑通。等助理真的有用，再把大腦搬回家。

收穫：先跑窄一點，再一塊一塊換

如果只要最短路線，我會這樣走：

裝 Hermes Desktop。
用 ChatGPT OAuth 當第一顆大腦。
先接 Telegram 這條手機通道。
用 MCP 接一個真的有用的工具。
等助理真的開始幫上忙，再換本地模型。

整件事就這樣。大腦、通道、工具。每塊先有一個能用的版本，再去修那塊最咬人的。