03：從陣亡循環到雲地協作：策略轉折
「最好的架構不是選擇 A 或 B，而是找到 A+B 的最佳組合。」
上一篇提到，我在 Synology DS920+ 上經歷了 9 次容器陣亡。
此時我面臨一個選擇：
- 繼續硬剛：花更多時間解決 Docker 權限、瀏覽器沙盒、HTTPS 憑證⋯⋯
- 直接放棄：買一台 Mac Mini M4，用官方推薦的方式跑
- 換個思路：也許不需要「純本地」或「純雲端」，而是⋯⋯兩者都要？
我選了第三條路。
這個決定，後來成為整個系統架構的核心思想。
2/4 早晨：Zeabur 的曙光 ☀️
在 GitHub 上翻 OpenClaw 的 Issues 時，我看到有人提到：
"Deployed on Zeabur in 5 minutes. Works perfectly."
「5 分鐘？」
我點開 Zeabur 的官網，發現它提供了 OpenClaw 的一鍵部署模板。
不需要：
- ❌ 手動設定 Docker Compose
- ❌ 處理瀏覽器依賴
- ❌ 設定 HTTPS 憑證
- ❌ Port Forwarding
只需要：
- ✅ Fork 官方 Repo
- ✅ 點擊「Deploy to Zeabur」
- ✅ 填入 Anthropic API Key
- ✅ 等 3 分鐘
「⋯⋯這麼簡單？」
我試了。真的這麼簡單。
5 分鐘後：MeowClaw 誕生 🐈
部署完成，Zeabur 給了我一個網址：
https://meowclaw-xxxx.zeabur.app
打開，看到 OpenClaw 的 WebUI，狀態顯示：
✓ Gateway running
✓ Browser available
✓ Ready to pair
我在本機執行：
openclaw pairing approve web ABC-123
WebUI 立刻顯示：
✓ Connected
Agent: MeowClaw
Model: claude-3-5-sonnet
這就是我在 NAS 上奮鬥 27 小時想達成的狀態。
而在 Zeabur 上，只花了 5 分鐘。
第一個念頭：「那我的 NAS 白費了？」
看著成功運作的 MeowClaw，我心裡有點複雜。
「難道我在 NAS 上的 27 小時，陣亡 9 次，全部白費了？」
但冷靜下來思考後，我發現：
不，那 27 小時讓我理解了 OpenClaw 的底層運作原理。
- Docker entrypoint 的設定邏輯
- 權限問題的本質
- 瀏覽器沙盒的依賴需求
- Gateway 的 pairing 機制
如果沒有這些踩坑經驗，我根本不知道 Zeabur 幫我解決了什麼問題。
更重要的是，這些知識讓我開始思考：
「Zeabur 很方便，但我真的要把所有運算都放在雲端嗎？」
重新思考：為什麼要本地部署？
我最初選擇在 NAS 上部署 OpenClaw，是因為：
- 隱私：敏感資料不想傳到雲端
- 成本：已經有 NAS，不想再付雲端費用
- 控制權：想要完全掌控系統
- 本地檔案存取：NAS 上有大量檔案，要讓 AI 讀取
這些理由在 Zeabur 成功部署後，依然成立。
特別是第 4 點：本地檔案存取。
我的 NAS 上有：
- 多年的文件資料
- 專案程式碼
- 備份檔案
- 各種工作紀錄
如果 AI Agent 完全跑在雲端，它要怎麼讀取這些本地檔案？
策略轉折：雲地協作架構 🌩️🏠
此時我有了一個想法：
「為什麼一定要選『純本地』或『純雲端』？」
「如果⋯⋯兩個都部署呢？」
地端 (NAS)：
- 強運算能力（Intel J4125, 8GB RAM）
- 本地檔案存取
- 隱私資料處理
- 深度分析任務
雲端 (Zeabur)：
- 穩定的網路連線
- HTTPS 支援
- Webhook 接收（Telegram, Discord）
- Web Search、API 呼叫
兩者透過 API 或共享資料庫協作。
這就是「雲地協作」架構的雛形。
命名：DarkMeow 與 MeowClaw
既然要部署兩個 Agent，就需要命名。
- MeowClaw (雲端)：已經在 Zeabur 上跑起來了，保持這個名字
- NAS 上的新 Agent：需要一個名字⋯⋯
我想到「Dark」這個字。
不是因為邪惡，而是因為：
- 在「暗處」運作（本地網路，不對外開放）
- 處理「黑箱」任務（深度分析、隱私資料）
- 跟 MeowClaw 的「Claw」對稱
- 實際上是轉頭看看那台 NAS，嗯…黑色的。
於是：DarkMeow 誕生了。
分工設計：各司其職
有了兩隻貓，就需要明確分工。
MeowClaw (Zeabur) 的職責：
- ✅ Web Search（需要穩定外網）
- ✅ 接收 Telegram/Discord Webhook
- ✅ 呼叫外部 API（天氣、新聞、股票⋯⋯）
- ✅ n8n 自動化整合
- ✅ 輕量級任務（快速回應）
DarkMeow (NAS) 的職責：
- ✅ 讀取本地檔案
- ✅ 深度數據分析
- ✅ 長時間運算任務
- ✅ 隱私資料處理
- ✅ 備份與歸檔
核心原則：「雲端強連接，地端強算力」
第一個問題：它們要怎麼溝通？
兩個 Agent 各自運作，但要協作，就需要共享資訊。
我考慮了幾個方案：
方案 1：Shared Database
- 用 PostgreSQL 或 MongoDB 當中間層
- 兩個 Agent 都連到同一個資料庫
- 問題：需要處理 concurrency、locking
方案 2：Message Queue (RabbitMQ, Redis)
- 用訊息佇列傳遞任務
- 問題：需要額外部署一個服務，複雜度提升
方案 3：Git + Notion 混合架構
- 即時層 (Notion)：任務佇列、執行日誌
- 持久層 (Git)：人格檔案、技能版本控制
- 本地層 (各自 MEMORY.md)：避免檔案衝突
我選了方案 3。
理由：
- ✅ 不需要額外部署資料庫
- ✅ Notion 有 API，兩邊都能存取
- ✅ Git 提供版本控制，避免資料丟失
- ✅ 各自維護 MEMORY.md，減少衝突
Zeabur 的真實成本：不是免費的
雖然 Zeabur 部署很方便，但我需要算一下成本。
Zeabur 計費方式：
- Developer Plan: $5/月（基礎方案）
- 每個服務依據運算資源計費
- OpenClaw 因為要跑瀏覽器，大概需要 512MB-1GB RAM
預估月費：
- 基礎方案：$5
- 運算資源：約 $3-5
- 總計：$8-10/月（然而實際上我把 VPS 開到了 $20/月）
對比：
- Mac Mini M4：$599（一次性）
- NAS 電費：約 $3/月（已經在跑，邊際成本低）
結論：
- 純雲端方案：長期成本較高
- 混合架構：初期投資高，長期成本低
但，值得
雖然要付費，但 Zeabur 帶來的價值是：
- 穩定性：不用擔心 NAS 斷電、網路問題
- HTTPS：Discord/Telegram Webhook 強制要求
- 自動擴展：流量大時自動加資源
- 免維護：不用處理 Docker 更新、依賴問題
這些，都是值得付費的。
更重要的是，這個架構讓我可以：
- 保留 NAS 的本地運算優勢
- 同時享受雲端的便利性
- 各司其職，發揮各自的強項
這不是妥協，是最佳化。
2/4 傍晚：第一次協作測試
部署完成後，我做了一個簡單的測試：
任務：搜尋最新的 AI 新聞，並儲存到 NAS 的知識庫
- 我在 Telegram 傳訊息給 MeowClaw：「幫我搜尋最新的 OpenAI 新聞」
- MeowClaw（Zeabur）執行 Web Search，取得結果
- MeowClaw 將結果傳到 Notion Database
- DarkMeow（NAS）定期檢查 Notion，發現新任務
- DarkMeow 將新聞內容整理成 Markdown，存到本地
knowledge-base/ - DarkMeow 更新 Notion 狀態：「已完成」
全程自動，無需人工介入。
這就是雲地協作的第一次成功實踐。
教訓：架構思維 > 技術執行
這次從 NAS 到 Zeabur 的轉折，最大的收穫不是技術，而是思維方式的轉變。
技術思維：
「我要在 NAS 上跑 OpenClaw，所以要解決 Docker、權限、瀏覽器⋯⋯」
架構思維：
「我要一個能用的 AI Agent，它需要哪些能力？這些能力最適合在哪裡執行？」
從「工具導向」到「需求導向」。
從「單點解決」到「系統設計」。
這個轉變，是 9 次陣亡後才領悟到的。
下集預告：從崩潰到重生
兩隻貓的協作才剛開始，新的挑戰就來了。
2/14 情人節，一個配置錯誤讓系統全面崩潰。DarkMeow 陣亡，MeowClaw 斷線。
5 天後，MeowOps Center 從廢墟中重建一切——而且比原來更強。
《黑喵重建記：從系統崩潰到雙貓協作的 5 天》
敬請期待 🐾
