OpenClaw 與大模型的關係是什麼？
你可以將 OpenClaw 與大模型結合使用，來推動複雜任務自動化並精簡工作流程。OpenClaw 充當編排器，將你與先進的 AI 模型連接起來，同時讓你掌控隱私與彈性部署，包括選擇諸如日本伺服器租用等方式，以提升當地區域的效能與合規性。到 2026 年 2 月，各組織已將 Kimi K2.5 的月度使用量推升至 173 億 tokens，體現出向「營運型 AI」的轉變。使用者回饋的效益包括：本地資料掌控、日常任務自動化，以及顯著的成本節省，例如取代整套訂閱服務或談判取得更優惠的價格。
要點速覽
OpenClaw 是大模型的強大編排器，可以在維持資料隱私的前提下，實現複雜任務的自動化。
選擇合適的模型至關重要：大模型擅長處理複雜任務，而小模型在應對簡單需求時能節省時間與資源。
在將 OpenClaw 與大模型結合使用時，安全性是首要考量；務必檢視權限設定並保持軟體更新，以保護你的資料。
OpenClaw 提供靈活的部署選項：既可以部署在雲端以快速上線，也可以在本地部署以達成完全的資料掌控。
自動化應從小處著手：一次測試一個工作流程，量化成效後再逐步擴大規模，以獲得更高效率。
OpenClaw 與大模型概覽
什麼是 OpenClaw？
你可以把 OpenClaw 視為大語言模型的強力編排器。它是一個無頭（headless）的 Node.js 閘道程式，以常駐的守護行程形式運行。OpenClaw 使用基於「lane」（車道）的佇列路由系統來管理非同步任務。每個背景任務都在獨立的 Docker 容器中執行，從而實現工作階段隔離並強化安全性。作為一個開源 AI Agent，OpenClaw 採用 MIT 授權並堅持本地優先（local-first），以 Markdown 檔案形式儲存你的資料。你可以透過一種可攜式的 Skill 格式來擴充它的能力，方便依照自身需求進行調整。有人使用 OpenClaw 來協調購車談判、撰寫法律申訴，甚至為上百萬個 AI Agent 搭建一個社交網路。
什麼是「大模型」？
大模型，尤其是大語言模型，已經改變了你解決複雜任務的方式。由於具備極大的上下文視窗，這些模型可以一次處理龐大的資訊量。這代表你可以提供更多資料給它們，而它們也能理解更深層的關聯。不過，這種能力也伴隨更高的運算成本。例如，將輸入 token 數量加倍，可能需要四倍的運算資源。更長的上下文也會使輸出變慢，因為模型必須將每個 token 與先前所有 token 做關聯分析。你會發現，對於簡單任務，小模型更快、更便宜；而對於難度較高的任務，大模型則更為出色。
提示：請依任務特性選擇合適的模型。大模型更適合處理複雜問題，而小模型則能在簡單情境下為你節省時間與成本。
為什麼它們之間的關係很重要
如果你是一名 AI 實務工作者，理解 OpenClaw 與大模型之間的關係至關重要。OpenClaw 與大模型的結合，讓你能自動化許多過去看似不可能的任務。這種向自治 Agent 轉移的趨勢帶來新的機會，同時也引入新的風險。當你使用像 OpenClaw AI 這樣具備網路存取能力的系統時，安全挑戰（例如提示注入與憑證外洩）會更加嚴重。如果在缺乏充分安全檢查的情況下快速推廣，可能讓你的組織暴露在威脅之下。透過釐清 OpenClaw 如何與大模型互動，你就能在部署、治理與風險管理方面做出更明智的決策。
特性 | OpenClaw 優勢 | 大模型影響 |
|---|---|---|
工作階段隔離 | 保障你的資料安全 | 能處理敏感資訊 |
基於 Lane 的路由 | 可同時管理大量任務 | 支援複雜工作流程 |
社群可擴充 | 可依你的需求調整 | 驅動進階自動化 |
當你把合適的工具用在合適的任務上時，才能獲得最大價值。OpenClaw 與大模型的組合，為你提供了彈性、算力與掌控力。
OpenClaw 與大模型的整合
OpenClaw 如何連接模型
你可以將 OpenClaw 接入多種模型，包括 OpenAI、Anthropic 等主流提供商。OpenClaw 支援多種整合方式，讓你能依需求選擇最適合的方案：
Synthetic（Anthropic 相容）：你可以透過相容 Anthropic 的 API 端點連接諸如 MiniMax M2.1 等模型。這採用 anthropic-messages 類型的 API，有助於你使用更進階的功能。
阿里雲 Model Studio（Qwen）：你需要選擇具體的區域端點，這會影響速度與模型可用性。每個區域都需要對應的 API Key，因此你必須謹慎管理這些金鑰。
API 代理服務：這類服務為多家提供商提供單一 API 入口。它可以簡化帳單與憑證管理，讓你在建置時更省心。
Qwen OAuth（免費層）：你可以使用基於裝置碼的 OAuth 流程進行驗證，此方式無需 API Key，非常適合開發與測試環境。
注意：你應當隨時檢查自己的安全設定。OpenClaw 在初期以不安全的預設值發布，導致許多實例直接暴露在公網上，若不及時更新設定，將帶來嚴重風險。
當你將 OpenClaw 與多家大模型提供者整合時，可能會遇到技術挑戰。預設的記憶系統可能較弱，導致向模型傳送過多上下文，進而引發「崩潰」。你需要工程上的耐心與良好的成本管理，才能避免費用失控。
模型解析器與編排
OpenClaw 使用 Model Resolver（模型解析器）來協助你同時管理並編排多個模型。此系統帶來多項優勢：
功能 | 說明 |
|---|---|
動態模型路由 | OpenClaw 可以依據模型所長，自動將任務分派給不同模型。 |
成本效益 | 你可以使用更便宜或更專門的模型處理簡單任務，以節省開銷。 |
高品質推理 | OpenClaw 僅在必要時才調用高階模型，避免資源過載，同時維持輸出品質。 |
工作階段中途切換模型 | 你可以在單一工作階段中切換模型，以因應多階段、複雜的工作流程需求。 |
為任務選擇最佳工具 | OpenClaw 協助為每個任務選定最適合的模型，進而提升整體效率。 |
OpenClaw 的工具系統支援多 Agent 架構。你可以建立專門的 Agent 來執行例如線上服務監控、內容更新或競品資料爬取等任務。這種方式可以讓任務並行執行，顯著加快工作流程。例如，工作節點可以為各個子任務挑選最合適的模型，既優化資源使用，又降低成本。在部分案例中，使用者透過精細化模型管理，實現高達 77% 的成本降低。你也因此能擺脫對單一提供者的依賴，獲得更高的架構自主權。
彈性的部署選項
依你的需求與資源條件不同，你可以用多種方式部署 OpenClaw。每種方式都有其優點與取捨：
部署類型 | 優點 | 缺點 |
|---|---|---|
雲端部署 | 一鍵範本快速建置。內建安全機制。天然的資料隔離。可彈性擴展以因應成長。 | 持續性費用。依賴雲端服務商穩定性。自訂空間有限。 |
本地部署 | 對資料隱私擁有完全掌控權。高度客製化能力。一次性硬體投入。可離線運作以強化隱私。 | 建置需要技術能力。擴展性相對受限。 |
若你希望快速上線並輕鬆調整規模，雲端部署是不錯的選擇。你可以善用內建的安全能力，無須自行維運底層硬體。若你更重視資料主權與隱私，本地部署會更適合。你可以全面客製化並避免長期服務費用，但需投入較多技術心力。
OpenClaw 與大模型一同為你提供彈性的部署選擇：既能面向企業級規模擴展，也能維持小而精的本地化架構以保障隱私。這種彈性，使 OpenClaw AI 成為希望運用 Agentic AI 模型與開源 AI Agent 技術的組織與個人之強力選項。
安全、實用性與 AI 風險
安全影響
當你將 OpenClaw 與大模型結合使用時，會面臨新的安全挑戰。隨著你連接更多系統並自動化更多任務，必須更加留意如何保護資料與營運行為。以下是你需要了解的一些主要安全風險：
憑證外洩：若你將 API Key 存放在權限過於寬鬆的檔案中，攻擊者可能會找到並利用這些金鑰存取你的系統。
提示注入漏洞：攻擊者可能上傳帶有隱藏指令的檔案，這些指令會誘使你的 Agent 執行你並未授權的行為。
系統提示詞外洩：若模型在輸出中洩露系統 Prompt 的部分內容，攻擊者就可能據此推斷你的 Agent 的運作方式。
架構性風險：問題源自 Agent 架構設計本身；若設計薄弱，攻擊者就可能利用你的系統結構發動攻擊。
你可以透過採用更嚴格的權限設定、保持軟體更新，以及檢視 Agent 的架構設計來降低這些風險。務必確認誰可以存取你的設定檔，並持續監控可疑活動。
實用價值與實際應用
藉由開源 AI Agent 技術，你可以大幅提升生產力並自動化複雜工作流程。OpenClaw 協助你管理許多原本需要耗費大量人力時間才能完成的任務。以下是幾個典型應用情境：
24 小時不間斷地進行加密貨幣交易，並透過 Telegram 接收套利機會通知。
讓自治 Agent 管理你的業務、撰寫程式碼或做出財務決策。
參考開發者與創業者公開的實作案例，學習自動化設計與營運風險控管。
在效率方面，你可以獲得明顯提升。例如，根據麥肯錫公司（McKinsey & Company）的研究，有針對性的線上行銷方案可以將行銷 ROI 提升近 30%。OpenClaw 能自動化資料擷取與整理，讓你把時間從「等待分析結果」轉移到「根據結果快速採取行動」。使用 ClawHub 技能的行銷人員可以把精力集中在策略規劃，而非繁瑣的資料輸入，從而獲得更多轉換。
提示：先從一個工作流程開始，並具體量化成果。你會看到自動化如何節省時間，並幫助你更快達成目標。
AI 風險考量
在使用高階 AI Agent 時，你必須理解伴隨而來的各種風險。OpenClaw 允許 Agent 以自主方式執行操作，這可能帶來超出你預期的行為。主要風險包括：
Agent 可以在沒有你逐項確認的情況下執行動作，若其權限過高，可能造成實質傷害。
供應鏈暴露：若你使用未經安全審查的社群技能（Skill），就可能引入惡意依賴或後門。
提示注入：當 Agent 與不受信任的資料來源或使用者互動時，可能被惡意內容「改寫目標」。
權限過高的 Agent：即使軟體本身沒有明顯漏洞，過度寬鬆的系統權限仍可能導致不安全行為。
你還應留意外掛與技能帶來的新型風險。社群打造的技能雖能顯著擴充能力，卻也為攻擊者竊取資料或控制系統開啟新的途徑。若你為 OpenClaw 授予 root 級別的存取權限，一旦遭到入侵，攻擊者就可能取得所有敏感資訊。「Moltbook 效應」所描述的，正是使用者對 Agent 過度信任的現象：誤以為它們「具備良好判斷」，從而鬆懈監管。
下列表格列出常見 AI 風險及其緩解策略：
AI 風險 | 緩解策略 |
|---|---|
安全弱點 | 採用更嚴格、更細緻的權限範圍 |
Agent 冒用 / 冒名 | 啟用操作層級的行為記錄與稽核 |
AI 遭濫用的潛在風險 | 持續監控 Agent 行為模式 |
OpenClaw 的風險並非來自「自我意識」，而是來自它強大的語言生成能力，以及它「看起來非常可信」這一點。你必須設定明確邊界、定期檢視 Agent 行為，並避免授予不必要的高權限。
OpenClaw 的真實場景應用
企業級應用案例
你可以運用 OpenClaw 搭配大模型來管理多種企業業務場景。已有公司利用它來營運實體商家、管理非營利組織，以及維護多個代理機構的工作空間。例如，你可以讓單一 Agent 統一管理四個 Slack 工作區、行事曆與電子郵件帳號。OpenClaw 也能協助 CRM 遷移，透過自動化搬移大規模資料，節省數百小時的人工作業。也有人使用它管理 eBay 業務，包括出貨、訊息溝通與訂位。你甚至可以分析數十家店舖的資料，來進行商品比較與定價情報分析。
應用案例描述 | 關鍵特性 |
|---|---|
管理實體商業 | 全盤監督線下商業營運 |
營運非營利組織 | 作為組織發展的「超級助理」 |
管理多家代理機構工作空間 | 統一管理 Slack、行事曆與信箱帳號 |
CRM 遷移 | 高效率搬移大規模資料集 |
透過 Telegram 管理客戶網站 | 以語音指令精簡需求收集與部署流程 |
eBay 業務管理 | 處理出貨、訊息往來與訂位 |
產品決策智慧 | 處理 40TB 資料以進行產品與定價分析 |
OpenClaw 已展現強勁的普及度。全球運行中的實例超過 24,000 個，其中 65% 分布在美國、中國與新加坡。超過 90% 的基礎設施集中在前十大國家。
存取控制示例
你需要理解 OpenClaw 在存取控制方面與其他模型編排平台的差異。OpenClaw 允許你自行設定安全模型，但預設並未啟用沙箱（sandboxing）。若你不額外設定，它不會強制執行審批工作流程。這帶來較高的便利性，但當你授予「整碟磁碟存取」時，也會大幅提高風險。相較之下，Claude Code 這類平台則要求明確授權，並預設啟用沙箱機制。
特性 / 面向 | OpenClaw | Claude Code / Claude Cowork |
|---|---|---|
安全模型 | 使用者自訂，需主動開啟 | 較嚴格，需要明確授權 |
沙箱機制 | 預設關閉 | 預設開啟 |
審批工作流程 | 預設不強制 | 預設強制 |
弱點情況 | 整體風險較高，已回報多起重大弱點 | 重大弱點較少，安全性更穩健 |
使用便利性 | 常見做法是授予整碟磁碟存取，使用較便利 | 預設限制較多 |
已識別重大弱點數量 | 共 512 個弱點，其中 8 個為重大等級 | 重大弱點數量更少 |
提示：在將開源 AI Agent 用於生產環境前，一定要先檢視存取控制設定。
部署中的經驗教訓
你可以從 OpenClaw 與大模型的實際部署案例中汲取重要教訓。實務中暴露出的安全缺口，顯示必須有更強韌的防護措施。許多弱點與 OWASP Top 10 中的項目高度重疊，例如目標劫持與權限提升。你應採用「縱深防禦」策略，將傳統安全機制與執行階段防護結合起來。
經驗 | 啟示 |
|---|---|
發現安全缺口 | 自治 Agent 設計必須具備強化的安全性 |
弱點與 OWASP 高度對應 | 凸顯目標劫持、權限提升等關鍵威脅 |
縱深防禦策略 | 結合傳統安全控制與架構層防護能獲得更佳效果 |
早期安全失誤 | 提醒我們切勿在缺乏完善控制的情況下直接部署 |
安全社群回饋 | 協助修補多項關鍵弱點 |
對務實控制的需求 | 若要實現安全且真正有用的部署，務必依賴可實際落地的控制措施 |
在實際部署中，你可能會遇到登入失敗、權限錯誤或缺乏稽核記錄等問題。應優先檢查 Token 是否有效、權限設定是否正確，以及資源使用是否異常。透過擴充資源或調整設定，往往可以解決回應延遲等效能問題。
當你將 OpenClaw 與大模型結合使用時，可以獲得極大的彈性與掌控力。OpenClaw 讓 AI 的身份與記憶獨立於底層模型，你可以在不喪失 Agent 個性與歷史的前提下，隨時更換使用的模型。
你可以透過開發並販售 OpenClaw Skills 來建立被動收入來源。
在擴大規模的過程中，始終將安全放在首位，並審慎管理系統複雜度。
「OpenClaw 讓 Agent 擁有真正的自主性與實際世界的實用價值。由社群驅動的專案正共同塑造 AI 的未來。」
挑戰 | 你需要關注什麼 |
|---|---|
安全 | 保護資料並定期檢視權限設定 |
管理 | 隨著規模成長，簡化編排與營運管理 |
探索 OpenClaw 的文件資源與稽核功能，為你的需求打造可信賴的自治 AI 系統。
常見問題（FAQ）
如何更新 OpenClaw 以支援新的大模型？
你可以透過從 GitHub 儲存庫拉取最新版本來更新 OpenClaw。請查看官方文件以了解新增模型的整合方式。完成更新後，重新啟動 OpenClaw 實例即可生效。
可以在沒有網際網路的情況下執行 OpenClaw 嗎？
可以。你可以在本地環境執行 OpenClaw，但需要事先下載相容的模型。本地部署能讓你完全掌控資料與隱私。
如果 OpenClaw 無法連線到某個模型，該怎麼辦？
首先檢查 API Key 與端點 URL 是否正確。確保網路策略允許相關的外部連線。接著查看日誌中的錯誤訊息，並依據提示調整設定。
OpenClaw 適合用於商業場景嗎？
只要你設定了嚴謹的權限並仔細檢視安全配置，OpenClaw 是可以安全用於商業場景的。務必保持軟體更新，並持續監控 Agent 的行為。最終風險水準取決於你如何設定與使用它。
如何為工作流程選擇合適的模型？
提示：請以任務的複雜度為出發點。需要進階推理時使用大模型，簡單任務則選用小模型。對兩種類型的模型都做一些測試，找出速度與成本之間最合適的平衡點。
