SMART POND · 溶氧 / 温度
🦞 OpenClaw · 新一代 AI 智能体

让每一只龙虾
享受 AI 精准养殖

开源智能体框架，专为水产养殖设计，集成物联网预警、强化喂养决策与健康监测，轻松打造数智化龙虾农场。

极速安装 → 查看核心业务
2.1.0当前稳定版本
30s监测刷新间隔
4B树莓派即可运行
🦞 溶氧传感器 DO 水温 / 投喂节点
📡 物联网监测 · 溶氧 / 水温 / 活跃度

一个智能体
守护整片虾塘

传感器节点实时上报，智能体自动分析溶氧与温度，输出投喂建议与增氧预警，异常状态第一时间响应。

查看使用教程 → 监测与预警能力
24h连续在线监测
4.2溶氧预警阈值 mg/L
18~28适宜水温区间 ℃
AI FEEDING DECISION +22% 强化学习调优产量
🍽️ 强化学习 · 投喂决策引擎

让 AI 学会
每一餐投多少

基于强化学习的投喂策略持续自我优化，结合水下摄像头残饵识别，自动调整下一餐投喂量，走向零浪费养殖。

进阶技巧 → 实测数据
500训练回合 episodes
22%产量提升（实测）
15%饲料节约
Docker MQTT SQLite 报表导出
📊 数据看板 · 周报 / 实时告警

生长曲线与告警
一屏尽览

Web 管理台可视化龙虾活跃度与生长曲线，支持周报导出与近 24 小时告警回溯，让管理决策有据可依。

数据分析看板 → 技术能力
PDF周报一键导出
24h告警回溯窗口
Web内置管理台
SCROLL
About Us

技术与养殖的深度融合

OpenClaw 是一套面向水产养殖场景的开源 AI 智能体框架，由 淄博市高新区空境软件开发工作室 研发与维护，把物联网感知、机器学习决策与养殖经验沉淀为可复用的软件能力。

框架内置龙虾健康模型与摄食识别模型，支持从传感器接入、智能投喂到数据分析的全流程闭环，帮助养殖户以更低的成本实现精细化管理。

主体名称淄博市高新区空境软件开发工作室（个体工商户）
主体性质个体工商户 · 软件开发与技术服务业
所在区域山东省淄博市高新区
业务方向AI 智能体研发 · 智慧农业软件 · 数据可视化平台
开源框架OpenClaw Engine
轻量部署树莓派 4B 可运行
模块化设计插件化扩展能力
持续迭代版本化稳定发布
OpenClaw
AI 智能体
🌊 溶氧实时监测 🍽️ 智能投喂决策 📈 生长曲线分析 🐳 Docker 一键部署
Our Services

核心业务六大板块

从环境搭建到智能决策，覆盖智慧养殖软件的全生命周期。

01
📦

环境搭建与部署 Install

提供 Python 虚拟环境与 Docker 两种部署方式，一键初始化养殖配置模板，快速启动内置 Web 管理台。

pip 安装Docker 镜像配置模板Web 管理台
02
🏞️

养殖池与传感器管理 Pond

通过命令行快速注册池塘、绑定传感器节点，统一管理水深、面积、溶氧仪等设备参数与状态。

池塘注册节点绑定状态总览多塘管理
03
🤖

AI 健康监测与智能投喂 Agent

加载预训练龙虾健康模型，自动分析溶氧与温度，输出投喂量建议与增氧预警，实现无人值守决策。

健康模型投喂建议溶氧预警实时守护
04
📊

数据分析与可视化看板 Dashboard

Web 界面呈现龙虾活跃度与生长曲线，支持周报导出与告警回溯，让经营决策建立在数据之上。

活跃度分析生长曲线PDF 周报告警回溯
05
🧠

强化学习投喂调优 RL Train

让智能体在多回合训练中自主学习最佳投喂曲线，并结合水下摄像头残饵识别动态修正投喂量。

策略训练残饵识别产量优化零浪费养殖
06
🔌

自定义设备接入与集成 Integration

通过 MQTT 桥接脚本接入任意 Modbus 传感器，配合插件机制扩展告警推送与移动端监控能力。

MQTT 桥接Modbus 设备插件机制告警推送
Field Results

内部农场实测表现

+22%强化学习调优后产量提升
15%+定时自动投喂节约饲料
30s监测指令刷新间隔
4B树莓派 4B 即可运行
Quick Install

OpenClaw 极速安装

三步完成环境准备、引擎安装与配置初始化。

1

环境准备

需要 Python 3.9+ 及 pip，推荐使用虚拟环境隔离依赖。

# 创建并激活虚拟环境 (Linux/macOS)
python3 -m venv openclaw-env
source openclaw-env/bin/activate

# Windows
openclaw-env\Scripts\activate
2

安装核心引擎

通过 pip 一键安装 OpenClaw 稳定版，并验证版本号。

pip install openclaw-engine==2.1.0

# 验证安装
openclaw --version
# 输出: openclaw-engine 2.1.0 🦞
3

初始化配置

生成适配龙虾池塘的默认配置模板，设置投喂周期与传感器阈值。

openclaw init config.yaml
# 编辑 config.yaml 设置投喂周期、传感器阈值

openclaw serve --port 8080
# 内置 Web 管理台已启动
4

Docker 一键部署（进阶）

容器化运行，数据卷持久化到本地目录，便于迁移与备份。

docker run -d -p 8080:8080 --name openclaw \
  -v $(pwd)/data:/app/data \
  openclaw/ai-agent:latest
Tutorial

从零到智能养虾

创建养殖池、启动智能体、查看数据看板，三步跑通完整流程。

🏞️

创建龙虾养殖池

通过 CLI 快速注册池塘并绑定传感器节点，一条命令查看全部池塘状态。

🤖

启动 AI 智能体

加载预训练龙虾健康模型，自动分析溶氧与温度，输出投喂建议与预警。

📈

数据分析看板

Web UI 可视化活跃度与生长曲线，支持 PDF 周报导出与告警查询。

📱

移动端轻量监控

安装通知插件，每日推送龙虾健康简报，随时随地掌握塘口动态。

Configuration

config.yaml 核心参数示例

修改配置后执行 agent reload 即可热更新智能体策略。

# OpenClaw 龙虾养殖配置 v2
global:
  timezone: "Asia/Shanghai"
  log_level: INFO

ponds:
  - name: "晨曦塘"
    target_species: "crayfish"
    ai_model: "lobster_health_xgb"
    feeding:
      schedule: "auto_ml"
      max_daily_kg: 12
    sensors:
      - type: dissolved_oxygen
        warning_threshold: 4.2
      - type: temperature
        range: [18, 28]

storage:
  database: sqlite:///./openclaw.db
  image_cache: "./pond_images"

# 修改后重启智能体：openclaw agent reload
Pro Tips

养虾达人进阶技巧

⏱️

定时任务 + 自动投喂

用 cron 任务在早晚固定时段触发投喂，实现无人化精准投喂。

节约饲料超 15% 
openclaw cron add --name "morning_feed" \
  --schedule "0 7,17 * * *" --cmd "feed start"
📊

强化学习调优投喂量

让 AI 在多回合训练中自主学习最佳投喂曲线，持续提升产量。

产量提高 22%（实测） 
openclaw rl-train --pond demo --episodes 500
🔌

自定义传感器快速接入

开发 MQTT 桥接脚本，将任意 Modbus 传感器数据推送至 OpenClaw。

openclaw data inject --metric do \
  --value 5.2 --pond "晨曦塘"
📱

移动端轻量监控

安装通知插件，每天推送龙虾健康简报，异常状态及时触达。

openclaw plugin install wechat-alert
Technology Stack

低算力要求 · 模块化技术架构

算力要求低，树莓派 4B 即可运行基础版智能体。