OpenClaw 与大模型的关系是什么？
你可以将 OpenClaw 与大模型结合使用，来驱动复杂任务自动化并精简工作流。OpenClaw 充当编排器，将你与先进的 AI 模型连接起来，同时让你掌控隐私和灵活性，包括选择诸如日本服务器租用等部署方式，以提升本地区性能和合规性。到 2026 年 2 月，组织将 Kimi K2.5 的月度使用量推动到 173 亿 tokens，体现出向“运营型 AI”的转变。用户报告的收益包括本地数据控制、日常任务自动化，以及显著的成本节省，例如替代整套订阅或谈判获得更优惠的价格。
要点速览
OpenClaw 是大模型的强大编排器，可以在保持数据隐私的前提下，实现复杂任务的自动化。
选择合适的模型至关重要：大模型擅长复杂任务，而小模型在处理简单需求时能节省时间和资源。
在将 OpenClaw 与大模型结合使用时，安全性是首要问题；务必审查权限设置并保持软件更新，以保护你的数据。
OpenClaw 提供灵活的部署选项：既可以部署在云端实现快速上线，也可以本地部署以实现完全的数据掌控。
自动化要从小处着手：一次测试一个工作流，衡量效果，然后逐步扩展以获得更高效率。
OpenClaw 与大模型概览
什么是 OpenClaw？
你可以把 OpenClaw 看作是大语言模型的强力编排器。它是一个无头（headless）的 Node.js 网关，以常驻守护进程的形式运行。OpenClaw 使用基于“lane”（车道）的队列路由系统来管理异步任务。每个后台任务都在独立的 Docker 容器中运行，从而实现会话隔离并保障安全。作为一个开源 AI Agent，OpenClaw 采用 MIT 许可证并坚持本地优先（local-first），以 Markdown 文件的形式存储你的数据。你可以通过一种可移植的 Skill 格式来扩展它的能力，方便根据你的需求进行适配。有人使用 OpenClaw 来谈判购车、撰写法律申诉，甚至为上百万个 AI Agent 搭建过一个社交网络。
什么是“大模型”？
大模型，尤其是大语言模型，已经改变了你解决复杂任务的方式。由于具备巨大的上下文窗口，这些模型可以一次性处理海量信息。这意味着你可以向它们提供更多数据，它们也能理解更深层次的关联。但这种能力伴随着更高的计算成本。例如，将输入 token 数量翻倍，可能需要四倍的计算资源。更长的上下文长度也会减慢输出速度，因为模型必须将每个 token 与之前的所有 token 关联分析。你会发现，对于简单任务，小模型更快、更便宜；而对于更高难度的任务，大模型则更胜一筹。
提示：为任务选择合适的模型。大模型更适合复杂问题，而小模型则能在简单场景下为你节省时间和成本。
为什么它们之间的关系很重要
如果你是一名 AI 实践者，理解 OpenClaw 与大模型之间的关系至关重要。OpenClaw 与大模型的结合，使你能够自动化许多曾经看似不可能的任务。这种向自治 Agent 转变的趋势带来了新的机会，同时也带来了新的风险。当你使用像 OpenClaw AI 这样带网络访问能力的系统时，安全挑战（例如提示注入和凭证泄露）会更加严重。如果在没有充分安全检查的情况下快速推广，就可能使你的组织暴露在威胁之中。通过弄清 OpenClaw 如何与大模型交互，你就能在部署、治理和风险管理方面做出更明智的决策。
特性 | OpenClaw 优势 | 大模型影响 |
|---|---|---|
会话隔离 | 保障你的数据安全 | 处理敏感信息 |
基于 Lane 的路由 | 可同时管理大量任务 | 支持复杂工作流 |
社区可扩展 | 可根据你的需求适配 | 驱动高级自动化 |
当你把合适的工具用在合适的任务上时，才能获得最大价值。OpenClaw 与大模型的组合，为你提供了灵活性、算力和控制力。
OpenClaw 与大模型的集成
OpenClaw 如何连接模型
你可以将 OpenClaw 接入多种模型，包括 OpenAI、Anthropic 等主流提供商。OpenClaw 支持多种集成方式，让你能根据需求选择合适的方案：
Synthetic（Anthropic 兼容）：你可以通过兼容 Anthropic 的 API 端点连接诸如 MiniMax M2.1 等模型。这采用的是 anthropic-messages API 类型，帮助你使用更高级的功能。
阿里云 Model Studio（Qwen）：你需要选择具体的区域端点，这会影响速度和模型可用性。每个区域都需要对应的 API Key，因此你必须仔细管理这些密钥。
API 代理服务：这类服务为多个提供商提供统一的 API 入口。它可以简化账单和凭证管理，让你在搭建时少操心。
Qwen OAuth（免费层）：你可以使用基于设备码的 OAuth 流程进行认证，这种方式不需要 API Key，非常适合开发和测试环境。
注意：你应当始终检查自己的安全设置。OpenClaw 初期以不安全的默认值发布，导致许多实例直接暴露在公网，如果不更新配置，会带来严重风险。
当你将 OpenClaw 与多个大模型提供商集成时，可能会遭遇技术挑战。默认的记忆系统可能较弱，导致向模型发送过多上下文，从而引发“崩溃”。你需要工程耐心和良好的成本管理，才能避免费用失控。
模型解析器与编排
OpenClaw 使用 Model Resolver（模型解析器）来帮助你同时管理和编排多个模型。该系统带来了多项优势：
功能 | 说明 |
|---|---|
动态模型路由 | OpenClaw 可以根据模型所长，自动把任务分发给不同的模型。 |
成本效益 | 你可以用更便宜或更专门的模型处理简单任务，从而节省费用。 |
高质量推理 | OpenClaw 仅在必要时才调用高端模型，避免资源过载，又能保持高质量输出。 |
会话中途切换模型 | 你可以在会话中切换模型，方便应对复杂工作流中的多阶段需求。 |
为任务选择最佳工具 | OpenClaw 帮助为每个任务选择最合适的模型，从而提升整体效率。 |
OpenClaw 的工具系统支持多 Agent 架构。你可以创建专门的 Agent 来执行如在线率监控、内容更新或竞品抓取等任务。这种方法可以让任务并行运行，从而显著加快工作流。例如，工作节点可以为每个子任务选择最佳模型，既优化了资源使用，又降低了成本。在某些案例中，用户通过精细化模型管理，实现了高达 77% 的成本降低。你也因此能够摆脱对单一提供商的依赖，获得更大的架构自主权。
灵活的部署选项
根据你的需求和资源情况，你可以用不同方式部署 OpenClaw。每种方式都有自己的优点和取舍：
部署类型 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
云端部署 | 一键模板快速搭建。内置安全特性。天然的数据隔离。弹性扩展满足增长。 | 持续性费用。依赖云服务商的稳定性。定制空间有限。 |
本地部署 | 对数据隐私拥有完全控制权。无限制的定制能力。一笔性硬件投入。可离线运行以增强隐私。 | 搭建需要技术能力。可扩展性受限。 |
如果你希望快速上线并轻松扩缩，云端部署是不错的选择。你可以利用内置安全能力，无需自己管理底层硬件。如果你更看重数据主权和隐私，本地部署则更合适。你可以定制一切并避免持续性服务费，但需要投入更多技术精力。
OpenClaw 与大模型为你提供了灵活的部署选择：既可面向企业级规模扩展，也可保持小而精的本地化架构来保障隐私。这样的灵活性，让 OpenClaw AI 成为希望利用 Agentic AI 模型和开源 AI Agent 技术的机构和个人的有力选择。
安全、实用性与 AI 风险
安全影响
当你将 OpenClaw 与大模型结合使用时，会面临新的安全挑战。随着你连接更多系统并自动化更多任务，必须更加关注如何保护数据和业务操作。以下是你需要了解的一些主要安全风险：
凭证泄露：如果你把 API Key 存在权限过松的文件中，攻击者可能会发现并利用这些密钥访问你的系统。
提示注入漏洞：攻击者可能上传带有隐藏指令的文件，这些指令会诱导你的 Agent 执行你未授权的操作。
系统提示词泄露：如果模型在输出中泄露系统 Prompt 的部分内容，攻击者就可能据此推断你的 Agent 工作方式。
架构性风险：源于 Agent 架构设计本身；如果设计薄弱，攻击者就可能利用你的系统结构发起攻击。
你可以通过使用更严格的权限设置、保持软件更新，以及审查 Agent 的架构设计来降低这些风险。务必检查谁可以访问你的配置文件，并持续监控异常活动。
实用价值与现实应用
借助开源 AI Agent 技术，你可以显著提升生产力并自动化复杂工作流。OpenClaw 帮助你管理许多原本需要手工花费大量时间才能完成的任务。下面是一些典型用法：
24 小时不间断地进行加密货币交易，并通过 Telegram 接收套利机会通知。
让自治 Agent 管理你的业务、编写代码或作出财务决策。
参考开发者和创业者公开的实现案例，学习自动化设计与运营风险管控。
在效率方面，你可以获得肉眼可见的提升。例如，据麦肯锡公司（McKinsey & Company）报告，有针对性的线上营销方案可以将营销 ROI 提升近 30%。OpenClaw 能够自动化数据采集和整理，让你把时间从“等待分析结果”转移到“根据结果快速决策”上。使用 ClawHub 技能的营销人员可以将精力集中在策略制定，而不是繁琐的数据录入，从而获得更多转化。
提示：从一个工作流开始，并量化你的结果。你会看到自动化如何节省时间，并帮助你更快达成目标。
AI 风险考量
在使用高级 AI Agent 时，你必须理解随之而来的各类风险。OpenClaw 允许 Agent 以自主方式执行操作，这可能带来超出你预期的行为。主要风险包括：
Agent 可以在没有你逐条确认的情况下行动，如果权限过高，可能做出有害操作。
供应链暴露：如果你使用未经安全审查的社区技能（Skill），就可能引入恶意依赖。
提示注入：当 Agent 与不可信的数据源或用户交互时，可能被恶意内容“重写目标”。
权限过高的 Agent：即便软件本身没有漏洞，过宽的系统权限也可能导致不安全行为。
你还应警惕插件和技能引入的新型风险。社区构建的技能能显著增强能力，但也为攻击者窃取数据或控制系统开辟了新路径。如果你为 OpenClaw 授予了 root 级访问权限，一旦被攻破，攻击者就可能获取全部敏感信息。“Moltbook 效应”描述的正是用户对 Agent 过度信任的现象：误以为它们“有判断力”，从而放松了监管。
下面这张表列出了常见 AI 风险及其缓解策略：
AI 风险 | 缓解策略 |
|---|---|
安全漏洞 | 使用更严格、更细粒度的权限范围 |
Agent 冒充 | 启用操作级日志记录 |
AI 被滥用的潜在风险 | 持续监控 Agent 行为 |
OpenClaw 的风险并非来自“自我意识”，而是来自它生成语言的能力以及它“看起来很可信”这一点。你必须设定清晰的边界、定期审查 Agent 的行为，并避免授予不必要的高权限。
OpenClaw 的真实场景应用
企业级用例
你可以利用 OpenClaw 搭配大模型来管理大量企业业务场景。已有公司用它来运营实体生意、管理非营利组织，以及维护多个代理机构的工作空间。例如，你可以让一个 Agent 统一管理四个 Slack 工作区、日历和电子邮件账户。OpenClaw 还能协助 CRM 迁移，通过自动化迁移大规模数据，节省数百小时的人工。也有人利用它管理 eBay 业务，包括发货、消息沟通和预定。你甚至可以对几十个店铺的数据进行分析，以进行商品对比和定价情报挖掘。
用例描述 | 关键特性 |
|---|---|
实体业务管理 | 全盘监管线下业务运营 |
运营非营利组织 | 作为组织发展“超级助理” |
管理多家代理机构工作区 | 统一管理 Slack、日历与邮箱账户 |
CRM 迁移 | 高效迁移大规模数据集 |
通过 Telegram 管理客户网站 | 用语音指令精简需求收集与部署流程 |
eBay 业务管理 | 处理发货、消息和预定 |
产品决策智能 | 处理 40TB 数据进行产品与定价分析 |
OpenClaw 已经获得了强劲的采用率。全球运行中的实例超过 24,000 个，其中 65% 分布在美国、中国和新加坡。超过 90% 的基础设施集中在前十个国家。
访问控制示例
你需要理解 OpenClaw 在访问控制方面与其他模型编排平台的不同。OpenClaw 允许你自行配置安全模型，但默认不启用沙箱（sandboxing）。如果你不额外配置，它不会强制执行审批工作流。这带来了较高的便利性，但当你授予“整盘磁盘访问”时，也会显著增加风险。相比之下，Claude Code 这类平台则要求显式授权，并且默认启用沙箱机制。
特性 / 方面 | OpenClaw | Claude Code / Claude Cowork |
|---|---|---|
安全模型 | 用户自定义，需主动开启 | 更严格，需要显式授权 |
沙箱机制 | 默认关闭 | 默认开启 |
审批工作流 | 默认不强制 | 默认强制 |
漏洞情况 | 总体风险较高，已报告多处严重缺陷 | 严重漏洞较少，安全性更稳健 |
用户便利性 | 常见为授予整盘磁盘访问，使用更方便 | 默认限制更多 |
已识别的严重漏洞数量 | 共 512 个漏洞，其中 8 个为严重级别 | 严重漏洞数量更少 |
提示：在将开源 AI Agent 用于生产环境前，一定要先审查访问控制设置。
部署中的经验教训
你可以从 OpenClaw 与大模型的真实部署案例中学到重要经验。实践中暴露出的安全缺口，说明需要更强有力的防护措施。许多漏洞与 OWASP Top 10 中的条目高度吻合，例如目标劫持和权限提升。你应当采用“纵深防御”策略，将传统安全机制与运行时防护结合起来。
经验 | 启示 |
|---|---|
发现安全缺口 | 自治 Agent 设计必须具备强健安全性 |
漏洞与 OWASP 高度契合 | 凸显目标劫持、权限提升等关键威胁 |
纵深防御策略 | 将传统安全控制与架构级防护结合效果更佳 |
早期安全失误 | 提醒我们切勿在缺乏完善控制的情况下直接部署 |
安全社区反馈 | 帮助修复了关键漏洞 |
对实用控制的需求 | 要实现安全且有用的部署，务必依靠可落地的控制措施 |
在实际部署中，你可能会遇到登录失败、权限错误或缺少审计日志等问题。应优先检查 Token 是否有效、权限是否正确，以及资源使用是否异常。通过扩容资源或调整配置，往往可以解决响应缓慢等性能问题。
当你将 OpenClaw 与大模型结合使用时，可以获得极大的灵活性和控制力。OpenClaw 让 AI 的身份与记忆独立于底层模型，你可以在不丢失 Agent 个性与历史的情况下，随时更换使用的模型。
你可以通过开发并出售 OpenClaw Skills 来构建被动收入。
在规模扩张过程中，始终将安全放在首位，并认真管理系统复杂度。
“OpenClaw 让 Agent 拥有真正的自主性和现实世界的实用价值。由社区驱动的项目正在重塑 AI 的未来。”
挑战 | 你需要关注什么 |
|---|---|
安全 | 保护数据并定期审查权限设置 |
管理 | 在规模扩大时简化编排与运维 |
探索 OpenClaw 的文档资源与审计功能，为你的需求构建可信赖的自治 AI 系统。
常见问题（FAQ）
如何更新 OpenClaw 以支持新的大模型？
你可以通过从 GitHub 仓库拉取最新版本来更新 OpenClaw。查看官方文档以了解新增模型集成方式。完成更新后，重启 OpenClaw 实例即可生效。
可以在没有互联网的情况下运行 OpenClaw 吗？
可以。你可以在本地运行 OpenClaw，但需要事先下载兼容的模型。本地部署可以让你完全掌控数据和隐私。
如果 OpenClaw 无法连接到某个模型，该怎么办？
首先检查 API Key 和端点 URL 是否正确。确保网络策略允许相关外联访问。然后查看日志中的报错信息，并根据提示更新配置。
OpenClaw 适合商用场景吗？
如果你设置了严格的权限并仔细审查安全配置，OpenClaw 是可以安全用于业务场景的。务必保持软件更新，并持续监控 Agent 的行为。风险水平最终取决于你如何配置与使用它。
如何为工作流选择合适的模型？
提示：以任务复杂度为起点。需要高级推理时使用大模型，简单任务则选择小模型。对两类模型都做一些测试，找出速度与成本之间最合适的平衡点。
