香港 AI Hacker Garage · Hello Agent 现场实录
技术落地的边界究竟在哪？我们不妨先来设想下：一个独立开发者，能不能在午饭后到下午茶之间，把一个 AI Agent 真正跑到生产环境，并且让它在 WhatsApp / Telegram 等 IM、网页、3D 内容、海外加速这多条线上都能动起来。
香港 AI Hacker Garage 这场活动给出了答案——可以，而且不止一个开发者做到了。
在本次活动中，我们把腾讯云的产品、真实场景和实践指导紧密结合起来，让开发者带电脑来、带 Demo 走。下面让我们一起回顾，带你走近活动现场感受：5 个产品 Garage 的闯关玩法、值得复刻的实操场景，以及开发者反问出来的几个我们认为最值得分享的问题。
我们把整个 Developer Center 切成了 5 个 Garage 展区，每个展区设了 3 道关卡，开发者每完成一关获得一枚贴纸，集章对应分层激励（最高可获得价值 USD $500 代金券）。简单的规则 → 清晰的指引 → 让开发者更快进入"动手做"的状态。
| Garage | 关卡 1 | 关卡 2 | 关卡 3 |
|---|---|---|---|
| Lighthouse | 部署 OpenClaw / Hermes | SkillHub 部署 + 发布一个 Skill | 在 X 分享使用经验 @tencentcloud@lighthouse |
| Tencent Hy 3D | 跑通 Tencent Hy 3D Skill | 现场 Full Pipeline 体验 | 完成一个 3D Agent 原型开发 |
| EdgeOne | EdgeOne Pages 上线网站 | 开启 AI 爬虫处置 | 安装 clawscan 检测 Agent / Skill 安全 |
| TRTC | 部署并自定义你的 AI 电商客服 | 跑通完整售后服务体验（订单查询 / 退换货 / 转人工 / 服务评分） | 在 X 分享 AI 客服体验截图 @TencentRTC |
| Palm | 完成 Demo 体验 | Brainstorm 产品构思 | H5 原型 vibe coding |
下面我们挑出每个 Garage 里一个最具代表性的开发者使用场景，写给没到现场的你。
如果你想把日常的代码生成、文件操作、脚本调试等任务从本地 IDE 搬到云端，不用守在电脑前也能让 AI 帮自己干活，并且希望直接通过 WhatsApp / Telegram 这类已经在用的 IM 来下指令、收结果——可参照着这一节的步骤。
从一句话到一个 24 小时在线的 AI Agent（Lighthouse + OpenClaw）
一位开发者在现场只做了三件事：
接下来他在 WhatsApp 里发了一句"新建一个 Python 文件，输出 hello world"。OpenClaw 在云端完成了完整链路：
这件事的意义不在"AI 写代码"，而在 AI 自己验证了代码能跑。WhatsApp 此刻不再是聊天工具，而是一个永远在线的远程控制台；OpenClaw 也不再是聊天机器人，而是一个云端执行体。
现场反馈节选：
"整个流程从选择应用模板、填写 API Key，到连接 WhatsApp 和安装 Skills，都有清晰的上手路径，让我能直观看到 AI Agent 如何真正跑在云端环境里。"
"OpenClaw 接入轻量云后，它不只是一个 chatbot，而是可以 24 小时操作的执行者。"
如果你是一支没有专业建模师的电商团队、indie 游戏团队或 3D 内容创作者，需要从一段文字描述或一张参考图，快速产出可用于商品展示、游戏资产或 3D 打印的模型——并且希望整条管线（几何 → 纹理 → 绑骨 → 动画）都能在网页里走完，再导出到 Blender / Maya / Unity 等专业工具继续精修——可参照着这一节的步骤。
完整的 3D 资产生产管线（Tencent Hy 3D Skill → Tencent Hy 3D Studio → 3D Agent）
Tencent Hy 3D Garage 给开发者的是一条完整链路，而不是一个孤立 Demo。我们把它切成了三步：
Step 1 · 在本地把 Tencent Hy 3D Skill 跑起来。
通过 Lighthouse 起 OpenClaw → 用一行 openclaw skills install Tencent Hy 3D Generation 装上 Tencent Hy 3D Skill → 配好腾讯云 API 凭证，开发者就能在本地端到端调用文生 3D / 图生 3D 的接口。这一步是后续所有体验的地基。
Step 2 · 进入 Tencent Hy 3D Studio 走完整管线。
开发者在 Studio 里依次完成：
Step 3 · 围绕真实场景做一个 3D Agent 原型。
我们给了四条赛道：游戏资产、3D 打印、电商展示、自定义。每条赛道都对应一个具体的工作流，例如电商场景里"上传商品照 → 生成可旋转 3D 模型 → 嵌入产品页"。
这个管线的关键不是"AI 能生成 3D"，而是"从 0 到一个能动、能交付的资产"——这一步过去要靠几人天的专业建模师，现在变成一个下午。
"过去从 0 到 1 做出一个可用模型，要经过建模、贴图、绑定、动画等多个专业环节，门槛和时间成本都比较高，Tencent Hy 3D 让创意到 3D 资产的路径变得更短了。"
"Tencent Hy 3D 不和 Blender、Maya 冲突，更像一个前置加速器。它降低的不是专业创作的上限，而是把创意变成 3D 资产的起点门槛。"
——来自 Tencent Hy 3D Garage 的一位开发者
如果你用 AI Agent 在本地生成了一个个人博客 / 着陆页 / Demo 站，想立刻把它发布出去给海外用户访问，但又担心网页内容会被 AI 爬虫批量抓取拿去训练，以及自己装的 Agent / Skills 可能存在安全和隐私漏洞——可参照着这一节的步骤。
从 Agent 生成的 HTML 到全球可访问站点（EdgeOne）
EdgeOne Garage 的关卡有三层：
edgeone-clawscan Skill，对你已装的 Agent 和 Skills 做一次安全扫描，输出一份漏洞与隐私风险报告。最有意思的现场反馈来自一位长期使用海外某竞品的游戏开发者：他有一款已开发完成的游戏待上线，参与活动后表示后续会尝试迁到 EdgeOne Pages，"它和 Agent 生态贴得更紧"是他给出的理由。另一位长期使用 EdgeOne Pages 的开发者："轻量原型场景下便捷易用"是最直观的体感。
如果你是一支跨境电商或独立站团队，海外用户分布在多个时区，但人工坐席数量有限——希望在大促或夜间也能让 AI 客服扛下「订单查询、退换货办理、转人工、服务评分」这条完整售后链路，并且希望客服窗口直接在浏览器里跑——可参照着这一节的步骤。
会说话也会走完整售后的 AI 客服（TRTC）
TRTC Garage 的核心关卡是让开发者在现场部署一套 AI 电商客服，并跑完一条完整售后链路：订单查询 → 退换货 → 转人工 → 服务评分。
这件事的难点不在"AI 会说话"，而在"AI 会兜底"。一个真正能上业务的 Conversational AI，必须能识别什么情况下要把对话交给人工、并且把用户的服务评分写回闭环。我们在现场让多位电商开发者把这条链路从头跑了一遍，结束之后约架构师细聊业务集成方案的开发者排起了队。
体验链路被设计得贴近真实业务：开发者在 OpenClaw 里加载 TRTC Skill 之后，可以直接通过浏览器拉起一次 AI 视频客服会话，不用装 App、也不用走原生端，进得去就能讲话。在售后场景里，AI 先尝试解决标准化问题（查询订单、办理退换货），遇到无法识别的复杂诉求时把会话交给人工坐席，整个对话历史和工单上下文同步带过去；最后用户在结束前给一次评分，回写到客服系统形成闭环。这条链路对应的是电商团队最关心的那段——能不能在不增加人工坐席的前提下，把售后体验维持在一个稳定的水位。
来自 TRTC Garage 的开发者声音：
"Conversational AI 不能只是一个独立的对话窗口，要能贯穿咨询、推荐、下单、售后整条链路。"
"想试试有真实人脸或虚拟形象的 AI 实时互动，这种形态对我们的业务更有价值，想自己动手跑通一遍。"
一个共同的趋势是：越来越多的开发者把目光从"AI 能不能说话"转向"实时音视频和 AI 能力怎么结合，并真正用在自己的业务上"。这正是 TRTC Garage 想被记住的那一帧。
如果你是面向线下的产品 / 技术团队（餐饮门店、零售店、活动签到、共享设施、无人值守设备等），希望用户不带手机、不出示二维码、不掏会员卡，就能完成身份核验、权益核销、点单或支付——可参照着这一节的步骤。
把"伸出一只手"做成一种新的产品入口（Palm）
Palm Garage 的关卡设计走的是"先玩再想"的路线：开发者先用 Palm Racer（掌纹赛车）感受一次掌纹作为实时交互输入是什么体验——一只手挥过摄像头，赛车就开始跑——然后我们抛出三条产品方向：
现场开发者的最终交付物是一份 H5 原型（vibe coding），形态从"掌纹分析结果页"到"权益核销页"再到"任务地图 + 集章奖励"都有人尝试。
"掌纹真正有意思的地方不在'识别'，而在它能直接绑定一段已经写好的业务动作。"
——支付、KYC、Access Control、Public Transport 都是已经在跑的严肃场景，掌纹是它们最自然的入口之一。
技术 keynote 通常告诉你产品能做什么，开发者真正关心的是产品做不到什么、以及它怎么和我手上已有的东西配合。这四个问题，是当天最高频被反问的。
开发者要的不是一个独立的对话窗口，而是 咨询 → 推荐 → 下单 → 售后 全链路里的同一个 AI 身份；配套的另一个问题是私有知识库接入——如何让 AI 真正"懂"自己的产品和业务规则。
可行的组合是：Lighthouse + OpenClaw 跑 Agent 框架，TRTC 承接实时音视频与售后兜底，再叠加私有知识库的接入路径，让 AI 在咨询和推荐阶段就用上品牌自己的语料。
随着开发者在 Agent 里安装的 Skills 越来越多，潜在的漏洞和隐私风险也越来越多。EdgeOne 的 clawscan Skill 给出了一种轻量的工程化答案：把扫描能力本身做成一个 Skill，结果输出成一份可读报告。
电商团队问的是商品图替代成本，游戏团队问的是 FBX 导出后能不能直接进 Unity / Unreal，3D 打印创作者问的是壁厚校验和 STL 输出。我们在现场用 Tencent Hy 3D 的四条赛道分别给了答案。结论很简单：3D 生成在电商、游戏、打印三个场景已经能进生产，剩下的是工作流整合的问题。
不会。Tencent Hy 3D 与 Blender、Maya 这类专业 DCC 工具不是替代关系，而是互补：
更实际的工作流是把 Tencent Hy 3D 用作前置加速器，再把资产导入专业工具继续深加工——结果是整条 3D 内容生产链路都被压短了，而不是被替换掉。
如果你想动手把上面任何一条场景在自己电脑上跑一遍，下面五篇 Techpedia 文档是最短路径：
它们覆盖了上面场景的全部步骤，可以照着在自己电脑上跑一遍，并扩展到更多真实业务。
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