北京
責編 | 夢依丹
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
“如果說云端 API 是 AI 的‘外賣’，那么本地部署 Agent 就是你親手調制的‘私廚’——不僅味道更合胃口，更重要的是，它完全屬于你。”
5 月 27 日（即本周三）晚上 8:00，我們將迎來 AMD AI 開發者系列的首場重磅直播——基于本地部署 LLM 打造個人 OpenClaw Agent。
這一次，我們不聊概念，只談落地。
我們邀請到了 AMD ROCm 資深軟件與方案架構師 Charles Yang 帶你從零開始，在搭載 AMD Ryzen AI Max + 395 (Strix Halo) 的平臺，依托 OpenClaw 和 Lemonade Server，在本地“手搓”一個屬于你自己的超級 Agent。
為什么你不能錯過這次直播？
如果你也是一名被云端推理成本和隱私合規搞得頭大的開發者，這場直播將為你打開一個新世界。
本次直播將圍繞“如何在個人設備上構建真正可用的本地 AI Agent”展開，基于搭載 AMD Ryzen AI Max+ 395 的平臺，結合 OpenClaw、 Lemonade Server 與本地大語言模型推理框架，完整演示個人 Agent 的部署、運行與自動化實踐。
直播內容將從 Agent 基礎概念切入，介紹 OpenClaw 家族架構與本地 LLM 推理生態，并深入解析 Ryzen AI 與 UMA 大顯存架構在本地 AI 場景中的優勢。隨后，將現場演示基于 Lemonade Server 的本地模型部署流程，以及 OpenClaw Agent 的工作流、工具調用與上下文協同機制。
此外，直播還將展示 AI Coding、Skill 封裝與復用、自動化定時任務等實際應用場景，幫助開發者理解如何基于本地模型打造具備長期運行能力的個人 AI 助手，實現從“模型運行”到“Agent 工作流”的完整閉環。
立即預約直播
AMD AI 硬核資深架構師手把手教學
本次的分享嘉賓 Charles Yang 是 AMD AI 部門的資深架構師，但他更像是一個從代碼堆里摸爬滾打出來的“極客”。他擁有十年 AI 領域深耕經驗，手里握著 10 多項美國授權專利，更是頂級學術會議（SC/IEEE）的常客。
聽他講技術，你不用擔心“脫離一線”： 他研究的是如何把萬億參數模型壓縮進筆記本的 96GB 內存里，思考的是如何通過量化加速讓 NPU 跑得更穩。
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我知道大家最關心的不是 PPT，而是“我怎么跑起來”。為此，我們特申請了非常實誠的福利：
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本周三晚上 8 點，帶上你的問題和好奇心，我們直播間見！
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