OpenClaw 遇上中国 AI：在香港构建智能体

AI 智能体浪潮已经到来——能够执行多步骤任务、使用工具并与世界互动的自主系统。在西方，大多数智能体框架默认使用 OpenAI 或 Anthropic 作为底层模型。在这些服务被封锁的香港，技术栈看起来有所不同。

这就是 OpenClaw 的用武之地——一个开源的自主 AI 智能体，可以使用你提供的任何模型，包括在香港可用的中国模型。

什么是 OpenClaw？

OpenClaw 是由 Peter Steinberger 创建的免费开源自主 AI 智能体。它通过 LLM 使用即时通讯平台作为其 UI 来执行任务——你通过聊天界面而非专用应用程序与之互动。

关键特性：它是模型无关的。OpenClaw 可与任何公开 API 的 LLM 配合使用。包括 DeepSeek、GLM-5、MiniMax M2.5，以及香港可用的所有其他中国模型。

2026 年 2 月，Steinberger 宣布加入 OpenAI，该项目正在转移到一个开源基金会。这一转变可能意味着更多资源和更大的社区，同时保持开源性质。

中国分支生态系统

OpenClaw 的模型无关设计几乎立即催生了中国分支生态系统。ByteDance、Alibaba 和 Tencent 都在其云平台上推出了运行 OpenClaw 的服务。

OpenClaw CN 将智能体本地化到中国即时通讯平台：WeChat、钉钉、飞书（Lark）和 QQ。如果你要面向中文用户构建——这包括香港市场的很大一部分——这些集成可以节省大量开发时间。

中国分支原生集成了中国 LLM：

• -DeepSeek 用于通用推理和编码任务
• -GLM-5（智谱）用于长上下文和自主编码
• -MiniMax M2.5 用于高成本效益的生产部署
• -Kimi K2.5（Moonshot）用于智能体群集架构

香港开发者的使用场景

任务自动化

最常见的使用场景：自动化多步骤工作流程。研究一个主题、汇编发现、起草报告、发送到 Slack 频道。根据电邮内容预订会议。监控数据源并在条件满足时发出警报。

OpenClaw 处理编排工作——将高层目标分解为步骤、使用适当的工具执行每个步骤，并沿途处理错误。

开发工作流程

OpenClaw 智能体可以自动化部分开发流程：运行测试套件、分析失败、提出修复建议并创建 pull request。当连接到强大的编码模型如 MiniMax M2.5 或 GLM-5 时，代码相关智能体任务的品质很高。

面向客户的智能体

香港初创企业可以在 OpenClaw 上构建面向客户的智能体——能真正解决问题（而非只是转接给人工）的支持机器人、能查询库存和回答产品问题的销售助手，以及引导新用户完成设置的入门智能体。

研究和分析

监控新闻来源、学术论文或市场数据，然后汇编和总结发现的智能体。香港作为金融中心的地位使这一点特别相关——对能处理多语言金融信息的 AI 智能体有很强的需求。

入门指南

基本设置： 从 GitHub 克隆 OpenClaw。配置你的模型提供者（DeepSeek API 端点 + 密钥）。定义你的智能体能力和工具。部署。

中国平台： 使用 OpenClaw CN 分支进行 WeChat/钉钉/飞书集成。这处理了平台特定的认证、消息格式和 API 细节。

智能体的模型选择：

• -DeepSeek V3.2 用于复杂推理和通用任务
• -DeepSeek R1 用于需要仔细逐步思考的任务
• -StepFun 3.5 Flash 用于频繁运行的成本敏感型智能体
• -Kimi K2.5 用于智能体群集架构（其 PARL 系统原生处理 100 个并行子智能体）

香港的智能体架构

适合香港团队构建智能体的实用架构：

编排模型： DeepSeek V3.2 或 R1 用于主推理循环 工作模型： StepFun 3.5 Flash 或较小的 Qwen 模型用于子任务（更便宜、更快） 工具层： OpenClaw 的工具框架用于网页浏览、文件操作、API 调用 消息层： OpenClaw CN 用于 WeChat/飞书分发，或标准 webhook 用于 Slack/Discord

这个架构让团队在品质和成本之间取得平衡——编排器处理复杂决策，而更便宜的模型执行常规子任务。

为什么开源智能体在香港很重要

适用于开源模型的同样论点也适用于开源智能体框架：你不会被切断。如果你的智能体框架依赖于一个决定封锁香港的专有服务，你就麻烦了。使用 OpenClaw，整个技术栈——框架、模型、部署——都在你的控制之下。

对于香港开发者来说，这不是理论上的问题。他们已经被美国 AI 公司的平台风险所伤。建立在开源基础上是对这种经历的实际回应。

资料来源

• -OpenClaw — GitHub
• -OpenClaw — Wikipedia
• -Beyond OpenAI: Chinese LLMs Powering OpenClaw — OpenClaw Blog
• -OpenClaw Model Providers Documentation
• -Alibaba Cloud OpenClaw Deployment Guide
• -How to Use OpenClaw with DeepSeek — Hongkiat

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