OpenClaw 遇上中國 AI：在香港構建智能體

AI 智能體浪潮已經到來——能夠執行多步驟任務、使用工具並與世界互動的自主系統。在西方，大多數智能體框架默認使用 OpenAI 或 Anthropic 作為底層模型。在這些服務被封鎖的香港，技術棧看起來有所不同。

這就是 OpenClaw 的用武之地——一個開源的自主 AI 智能體，可以使用你提供的任何模型，包括在香港可用的中國模型。

什麼是 OpenClaw？

OpenClaw 是由 Peter Steinberger 創建的免費開源自主 AI 智能體。它通過 LLM 使用即時通訊平台作為其 UI 來執行任務——你通過聊天介面而非專用應用程式與之互動。

關鍵特性：它是模型無關的。OpenClaw 可與任何公開 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國模型。

2026 年 2 月，Steinberger 宣布加入 OpenAI，該項目正在轉移到一個開源基金會。這一轉變可能意味著更多資源和更大的社區，同時保持開源性質。

中國分支生態系統

OpenClaw 的模型無關設計幾乎立即催生了中國分支生態系統。ByteDance、Alibaba 和 Tencent 都在其雲平台上推出了運行 OpenClaw 的服務。

OpenClaw CN 將智能體本地化到中國即時通訊平台：WeChat、釘釘、飛書（Lark）和 QQ。如果你要面向中文用戶構建——這包括香港市場的很大一部分——這些集成可以節省大量開發時間。

中國分支原生集成了中國 LLM：

• -DeepSeek 用於通用推理和編碼任務
• -GLM-5（智譜）用於長上下文和自主編碼
• -MiniMax M2.5 用於高成本效益的生產部署
• -Kimi K2.5（Moonshot）用於智能體群集架構

香港開發者的使用場景

任務自動化

最常見的使用場景：自動化多步驟工作流程。研究一個主題、彙編發現、起草報告、發送到 Slack 頻道。根據電郵內容預訂會議。監控數據源並在條件滿足時發出警報。

OpenClaw 處理編排工作——將高層目標分解為步驟、使用適當的工具執行每個步驟，並沿途處理錯誤。

開發工作流程

OpenClaw 智能體可以自動化部分開發流程：運行測試套件、分析失敗、提出修復建議並創建 pull request。當連接到強大的編碼模型如 MiniMax M2.5 或 GLM-5 時，代碼相關智能體任務的品質很高。

面向客戶的智能體

香港初創企業可以在 OpenClaw 上構建面向客戶的智能體——能真正解決問題（而非只是轉接給人工）的支援機器人、能查詢庫存和回答產品問題的銷售助手，以及引導新用戶完成設置的入門智能體。

研究和分析

監控新聞來源、學術論文或市場數據，然後彙編和總結發現的智能體。香港作為金融中心的地位使這一點特別相關——對能處理多語言金融信息的 AI 智能體有很強的需求。

入門指南

基本設置： 從 GitHub 克隆 OpenClaw。配置你的模型提供者（DeepSeek API 端點 + 密鑰）。定義你的智能體能力和工具。部署。

中國平台： 使用 OpenClaw CN 分支進行 WeChat/釘釘/飛書集成。這處理了平台特定的認證、消息格式和 API 細節。

智能體的模型選擇：

• -DeepSeek V3.2 用於複雜推理和通用任務
• -DeepSeek R1 用於需要仔細逐步思考的任務
• -StepFun 3.5 Flash 用於頻繁運行的成本敏感型智能體
• -Kimi K2.5 用於智能體群集架構（其 PARL 系統原生處理 100 個並行子智能體）

香港的智能體架構

適合香港團隊構建智能體的實用架構：

編排模型： DeepSeek V3.2 或 R1 用於主推理循環 工作模型： StepFun 3.5 Flash 或較小的 Qwen 模型用於子任務（更便宜、更快） 工具層： OpenClaw 的工具框架用於網頁瀏覽、檔案操作、API 呼叫 消息層： OpenClaw CN 用於 WeChat/飛書分發，或標準 webhook 用於 Slack/Discord

這個架構讓團隊在品質和成本之間取得平衡——編排器處理複雜決策，而更便宜的模型執行常規子任務。

為什麼開源智能體在香港很重要

適用於開源模型的同樣論點也適用於開源智能體框架：你不會被切斷。如果你的智能體框架依賴於一個決定封鎖香港的專有服務，你就麻煩了。使用 OpenClaw，整個技術棧——框架、模型、部署——都在你的控制之下。

對於香港開發者來說，這不是理論上的問題。他們已經被美國 AI 公司的平台風險所傷。建立在開源基礎上是對這種經歷的實際回應。

資料來源

• -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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