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author: AI超元域
date: '2026-03-06'
guest: ''
layout: post.njk
source: https://www.youtube.com/watch?v=axCk4eJjzW4
speaker: AI超元域
tags:
  - prompt-engineering
  - agentic-workflow
  - ai-development
  - large-language-models
title: 🚀OpenClaw最强大脑：GPT-5.4深度实测！Agent能力强到离谱！自主完成多轮长链路复杂任务！实测可全自动为其他设备部署小龙虾！自动修Bug、创建Skill、合并PR三大高难度任务完美通关！
summary: 本视频深度评测了OpenAI最新发布的GPT-5.4模型在OpenCloud平台上的综合能力。GPT-5.4集成了推理、编程、智能体和工作流能力，拥有百万token上下文窗口和最新的知识库。视频通过部署、远程服务器配置、Skill创建及PR合并等高难度长链路任务，充分展示了GPT-5.4卓越的Agent能力，显著提升了OpenCloud的智能化水平，并可作为Claude Ops 4.6的替代。
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category: ai-ml
area: tech-engineering
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  - OpenAI
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  - GPT-5.4
  - Open Cloud
  - Claude Ops 4.6
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status: evergreen
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### GPT-5.4发布与OpenCloud深度测试启动
OpenAI于今日凌晨发布了最新的**GPT-5.4**模型，明确其定位为专为专业工作而设计的**前沿模型**。这款新模型全面整合了**推理**、**编程**、**智能体（Agent）**、**工作流**以及**计算机操控能力**。用户可以直接在ChatGPT网页版或Codex中使用GPT-5.4。其推理级别支持low、medium、high乃至extra high，允许用户根据任务复杂度选择不同的思考级别。本期视频旨在OpenCloud平台上对GPT-5.4进行综合能力测试，因为OpenCloud近来热度渐增，而要充分发挥其潜能，驱动模型必须足够强大。在近两个月深度使用OpenCloud的经验中，演讲者发现使用**Claude Ops 4.6**模型才能真正释放其能力，尽管其token价格更高。因此，本次将调用OpenAI新发布的GPT-5.4模型进行综合测试，以评估其能否使OpenCloud变得更聪明，并执行多种复杂任务。

### GPT-5.4模型突破性进展与OpenCloud集成方法
在深入测试之前，首先回顾GPT-5.4的几项重大突破。其**上下文窗口支持高达一百万 tokens**，相较于GPT-5.0及5.1等模型的窗口提升了一倍，这相当于一部《三体》三部曲的容量。此外，GPT-5.4的知识库截止日期更新至**2025年8月1日**，这比Claude Ops 4.6的模型知识更新，并在多项基准测试中表现更优。

集成GPT-5.4至OpenCloud的操作相对简便。尽管在视频录制时，OpenCloud官方尚未发布原生支持GPT-5.4的最新版本，但社区已在GitHub仓库中提交了相关PR（Pull Request）。用户只需找到该PR，复制链接，然后指示OpenCloud（或Codex）分析PR中的代码作为参考，并基于现有代码库集成对GPT-5.4的支持。若要直接指导OpenCloud加入此功能，务必确保选用强大的模型，例如Claude Ops 4.6，并将其思考级别调至high。通过输入特定提示词，引导其检查PR代码并加入支持。

为在OpenCloud中启用GPT-5.4，若用户未登录OpenAI账号，可通过终端命令行使用`open login`命令进行设置。选择`yes`，然后选择第一项，指定`OpenAI`，再选择`OpenAI Codex`。系统将自动打开浏览器进行登录认证。认证成功后，可在OpenCloud中手动通过`/models`命令或输入模型ID来选择GPT-5.4。值得注意的是，在不调用网络搜索的情况下，询问OpenCloud的知识库截止日期，其回答为2024年6月，这与GPT-5.4的最新知识库日期存在差异，暗示可能仍在使用旧模型或配置。

### 场景一：复杂远程服务器部署与Bot配对
为充分测试GPT-5.4的Agent能力，选取了一个极具挑战性的场景：要求OpenCloud在另一台服务器上**全自动安装并配置OpenCloud**。此任务涉及阅读OpenCloud官方文档以了解部署和配置方式，并通过SSH连接至目标服务器，要求使用**MiniMax** API（模型选择M2.1）并实现与Bot的配对。提示词中包含了Bot的Token、MiniMax的API Key，以及目标服务器的IP、用户名和密码。演讲者强调，测试后所有API Key和密码都将被重置和删除。

初始阶段，GPT-5.4输出结果，但Bot反馈未收到响应。在将此问题反馈给GPT-5.4后，其分析指出是因未开启相应功能。经过修复，Bot开始正常响应。通过与Bot对话，确认其模型为**MI Max M2.1**，OpenCloud版本为**2026.3.2**，表明部署与配置成功，且整个过程仅通过两次对话就完成了复杂的远程部署和Bot配对，展示了GPT-5.4强大的Agent能力和自我修复能力。

### 场景二：部署经验固化为可复用Skill并同步至GitHub
在完成远程部署任务后，进一步加大难度，要求GPT-5.4将此次部署的经验、流程固化为一个可复用的**Skill**，并将其同步至GitHub仓库。具体要求是创建一个公开的GitHub仓库，包含清晰的中文和英文README文件。创建Skill的目的是为了未来在其他设备上部署OpenCloud时，能避免重蹈覆辙，仅需一轮对话即可完成配置。

经过约五分钟的等待，GPT-5.4成功生成了Skill，并提供了一个GitHub仓库地址，其中包含了提炼出的可复用Skill。这意味着，未来可以直接调用此Skill，无需输入大量冗长的提示词，极大地提高了效率。

### 场景三：直接合并GitHub Pull Request到运行实例
为进一步检验GPT-5.4的Agent能力和长链路任务执行能力，进行了第三个复杂任务测试：要求OpenCloud中的GPT-5.4模型将指定GitHub PR直接合并到当前运行的OpenCloud实例中，并观察合并后服务是否依然正常响应。演讲者复制了一个PR链接，在新开的OpenCloud Session中，使用GPT-5.4模型，并输入提示词要求合并该PR。

大约八分钟后，GPT-5.4反馈已将PR的核心修复应用到当前运行的OpenCloud安装中，并重启了Gateway。服务运行正常，未出现任何Bug。此过程完全在OpenCloud内部由GPT-5.4完成，无需调用其他AI编程工具，充分验证了其在复杂任务执行方面的强大能力。

### SVG生成能力测试与总体评价
除了Agent能力，视频还测试了GPT-5.4的SVG生成能力。提示词要求绘制一只骑自行车的鹈鹕追逐一只梨花猫，背景包含草地、蓝天白云及飞鸟，并具备动画效果。与之前的GPT系列模型相比，GPT-5.4的SVG生成能力与Claude Ops 4.6仍有差距。生成的图像中，鹈鹕和猫跑到了天上，猫的显示也不完整，但背景元素（云、鸟、太阳）效果尚可。

尽管SVG生成结果不尽如人意，但通过前三个极其复杂的长链路任务测试，GPT-5.4在OpenCloud中的表现令人瞩目。它显著提升了OpenCloud的智能化水平，能够轻松应对复杂任务。因此，在OpenCloud中，GPT-5.4模型完全可以取代Claude Ops 4.6。

### 视频总结与展望
由于时间限制，本期视频聚焦于GPT-5.4在OpenCloud中执行复杂任务能力的代表性测试。由GPT-5.4模型创建的Skill将被放置在视频下方的描述栏或评论区置顶。下期视频将分享一个由演讲者开发的、用于OpenCloud跨机通信的插件。视频最后邀请观众点赞、关注和转发。