责编 | 梦依丹
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
“如果说云端 API 是 AI 的‘外卖’，那么本地部署 Agent 就是你亲手调制的‘私厨’——不仅味道更合胃口，更重要的是，它完全属于你。”
5 月 27 日（即本周三）晚上 8:00，我们将迎来 AMD AI 开发者系列的首场重磅直播——基于本地部署 LLM 打造个人 OpenClaw Agent。
这一次，我们不聊概念，只谈落地。
我们邀请到了 AMD ROCm 资深软件与方案架构师 Charles Yang 带你从零开始，在搭载 AMD Ryzen AI Max + 395 (Strix Halo) 的平台，依托 OpenClaw 和 Lemonade Server，在本地“手搓”一个属于你自己的超级 Agent。
💡 为什么你不能错过这次直播？
如果你也是一名被云端推理成本和隐私合规搞得头大的开发者，这场直播将为你打开一个新世界。
本次直播将围绕“如何在个人设备上构建真正可用的本地 AI Agent”展开，基于搭载 AMD Ryzen AI Max+ 395 的平台，结合 OpenClaw、 Lemonade Server 与本地大语言模型推理框架，完整演示个人 Agent 的部署、运行与自动化实践。
直播内容将从 Agent 基础概念切入，介绍 OpenClaw 家族架构与本地 LLM 推理生态，并深入解析 Ryzen AI 与 UMA 大显存架构在本地 AI 场景中的优势。随后，将现场演示基于 Lemonade Server 的本地模型部署流程，以及 OpenClaw Agent 的工作流、工具调用与上下文协同机制。
此外，直播还将展示 AI Coding、Skill 封装与复用、自动化定时任务等实际应用场景，帮助开发者理解如何基于本地模型打造具备长期运行能力的个人 AI 助手，实现从“模型运行”到“Agent 工作流”的完整闭环。
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AMD AI 硬核资深架构师手把手教学
本次的分享嘉宾 Charles Yang 是 AMD AI 部门的资深架构师，但他更像是一个从代码堆里摸爬滚打出来的“极客”。他拥有十年 AI 领域深耕经验，手里握着 10 多项美国授权专利，更是顶级学术会议（SC/IEEE）的常客。
听他讲技术，你不用担心“脱离一线”： 他研究的是如何把万亿参数模型压缩进笔记本的 96GB 内存里，思考的是如何通过量化加速让 NPU 跑得更稳。
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本周三晚上 8 点，带上你的问题和好奇心，我们直播间见！
