OpenClaw接入模型并基于WebUI完成智能操作

OpenClaw接入自定义模型并基于WebUI完成智能操作

背景介绍

OpenClaw(原 Clawdbot)是一个开源的 AI 代理框架,支持通过配置文件或 GUI 界面进行灵活配置。安装 OpenClaw 后,用户可以通过修改工作目录下的配置文件 openclaw.json 来接入不同的 LLM 模型提供商。

OpenClaw 支持众多主流模型提供商,包括 OpenAI、Anthropic、Moonshot AI(Kimi)、OpenRouter、Vercel AI Gateway、Amazon Bedrock 等。完整的提供商目录可参考官方文档 模型提供商快速入门

要使用自定义的提供商,需要通过 models.providers 配置进行设置。这种方式允许用户接入官方支持列表之外的其他兼容 OpenAI API 或 Anthropic 格式的模型服务。

接入配置说明

核心配置参数解析

OpenClaw 的模型配置主要分为两个部分:models 字段用于定义提供商和模型信息,agents.defaults 用于设置默认使用的模型。

以 Kimi(Moonshot AI)为例,完整的 JSON 配置如下:

{"agents":{"defaults":{"model":{"primary":"moonshot/kimi-k2.5"}}},"models":{"mode":"merge","providers":{"moonshot":{"baseUrl":"https://api.moonshot.ai/v1","apiKey":"${MOONSHOT_API_KEY}","api":"openai-completions","models":[{"id":"kimi-k2.5","name":"Kimi K2.5"}]}}}}
关键参数说明
参数位置说明
primaryagents.defaults.model必填。指定默认使用的主模型,格式为 提供商/模型ID。必须与 providers 中配置的提供商名称和模型 ID 对应
modemodels配置模式,merge 表示合并到现有配置,replace 表示完全替换
providersmodels定义模型提供商的配置集合,每个键值对代表一个提供商

重要提示providers 配置完成后,必须同步配置 agents.defaults.model.primary 字段,否则 OpenClaw 无法知道应该使用哪个模型作为默认主模型。

providers 内部参数说明
参数说明
baseUrl模型 API 的基础 URL 地址
apiKey认证密钥,支持环境变量引用格式 ${ENV_NAME} 或直接填写
apiAPI 类型,通常为 openai-completions 表示兼容 OpenAI 格式
models该提供商支持的模型列表,包含模型的 idname

接入模型 LongCat

LongCat 平台介绍

LongCat 是一个美团开发的大语言模型,同时提供了API 开放平台,提供高性能的通用对话模型和深度思考模型。目前平台支持以下模型:

模型名称API 格式描述
LongCat-Flash-ChatOpenAI/Anthropic高性能通用对话模型
LongCat-Flash-ThinkingOpenAI/Anthropic深度思考模型
LongCat-Flash-Thinking-2601OpenAI/Anthropic升级版深度思考模型
LongCat-Flash-LiteOpenAI/Anthropic高效轻量化 MoE 模型

账号注册与 API Key 获取

  1. 访问 LongCat 开放平台 注册账号
  2. 新用户注册后可获得 500 万 Token 的免费使用额度
  3. 进入 API Keys 页面 创建并获取 API Key
  4. 用量信息页面 可随时查看 Token 消耗情况

完整配置示例

以下配置参考自 LongCat OpenClaw 配置文档,展示了如何完整接入 LongCat 模型:

{"agents":{"defaults":{"model":{"primary":"longCat/LongCat-Flash-Chat"},"models":{"LongCat-Flash-Chat":{}},"workspace":"/Users/user/.openclaw/workspace","compaction":{"mode":"safeguard"},"maxConcurrent":4,"subagents":{"maxConcurrent":8}}},"models":{"mode":"merge","providers":{"longCat":{"baseUrl":"https://api.longcat.chat/openai","apiKey":"YOUR_API_KEY_HERE","api":"openai-completions","authHeader":true,"models":[{"id":"LongCat-Flash-Chat","name":"LongCat-Flash-Chat","reasoning":false,"input":["text"],"contextWindow":200000,"maxTokens":8192,"compat":{"maxTokensField":"max_tokens"}}]}}}}

配置说明

  • YOUR_API_KEY_HERE 替换为从 LongCat 官网申请的实际 API Key
  • contextWindow: 20000 表示支持 2 万 Token 的上下文窗口
  • maxTokens: 8192 表示单次响应最大 Token 数
  • 修改保存后配置立即生效,无需重启服务

GUI 界面配置方式

除了直接修改配置文件,也可以通过 Web 控制页面进行可视化配置:

  1. 访问 http://127.0.0.1:18789 打开 OpenClaw Web 控制页面
  2. 进入 Config → Models → Providers
  3. 添加以下配置项:
配置项
Apiopenai-completions
Api Key你的 LongCat API Key
Base Urlhttps://api.longcat.chat/openai
models - idLongCat-Flash-Chat
models - nameLongCat-Flash-Chat

效果演示

1.启动后现实AgentModel为我们自定义的LongCat-Flash

在这里插入图片描述


2.询问具备的能力与使用的模型

在这里插入图片描述


3.完成本地桌面文件查找

在这里插入图片描述

(此处补充实际使用截图)

注意事项

  1. 配置文件位置:OpenClaw 的配置文件位于 ~/.openclaw/openclaw.json
  2. WebUI 访问地址:默认访问地址为 http://127.0.0.1:18789
  3. 通信协议:OpenClaw 使用 WebSocket 进行全双工通信。如需通过 Chrome 开发者工具调试接口,可连接 ws://127.0.0.1:18789/
  4. 配置生效:修改 openclaw.json 后保存即可立即生效,无需重启 Gateway 服务

参考

Read more

用 龙虾10 分钟搞定 C 语言 + 前端实训?我试了,真香!

用 龙虾10 分钟搞定 C 语言 + 前端实训?我试了,真香!

🚀 用龙虾10 分钟搞定 C 语言 + 前端实训?我试了,真香! 一句话总结:选对模型 + 写好提示词,让“龙虾”帮你从零生成可运行的 C 语言成绩管理系统 + 全栈博客前端项目,连实训报告都自动生成! 大家好,我是 VON。最近“AI 编程助手”火出圈,但很多人还在手动敲代码、调 Bug、写报告……其实,只要用对工具,一个指令就能完成整套高校实训作业! 今天我就带大家实测:如何用 AI 智能体(俗称“龙虾”) 快速搞定两类典型课程设计—— ✅ C 语言学生成绩管理系统 ✅ React 全栈个人博客系统 全程无需打开 IDE,甚至不用看一行代码!👇 🔧 第一步:选对模型,效率翻倍! 智能体的输出质量,70%

By Ne0inhk
Flutter 三方库 tflite_web 端云协同 AI 引擎鸿蒙化高配适配:搭建异构计算 WebGL 后台管线并强力驱动 TensorFlow Lite-适配鸿蒙 HarmonyOS ohos

Flutter 三方库 tflite_web 端云协同 AI 引擎鸿蒙化高配适配:搭建异构计算 WebGL 后台管线并强力驱动 TensorFlow Lite-适配鸿蒙 HarmonyOS ohos

欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 三方库 tflite_web 端云协同 AI 引擎鸿蒙化高配适配:搭建异构计算 WebGL 后台管线并强力驱动 TensorFlow Lite 轻量大模型推理内核运转 前言 在 OpenHarmony 构建混合架构(Hybrid App)的过程中,将 AI 能力直接下沉到客户端侧执行已成为主流趋势。虽然鸿蒙原生提供了强大的 AI 框架,但对于已有大量积累、且运行在 Flutter Web 容器中的应用而言,寻找一致性的端侧 AI 推理方案至关重要。tflite_web 库为基于 Flutter Web 的应用提供了调用 TensorFlow Lite 模型的能力。本文将调研其在鸿蒙 Web

By Ne0inhk
⸢ 伍-Ⅱ⸥ ⤳ 默认安全治理实践:水平越权检测 & 前端安全防控

⸢ 伍-Ⅱ⸥ ⤳ 默认安全治理实践:水平越权检测 & 前端安全防控

👍点「赞」📌收「藏」👀关「注」💬评「论」         在金融科技深度融合的背景下,信息安全已从单纯的技术攻防扩展至架构、合规、流程与创新的系统工程。作为一名从业十多年的老兵,将系统阐述数字银行安全体系的建设路径与方法论,旨在提出一套可落地、系统化、前瞻性的新一代安全架构。 序号主题内容简述1安全架构概述全局安全架构设计,描述基础框架。👉2默认安全标准化安全策略,针对已知风险的标准化防控(如基线配置、补丁管理)。3可信纵深防御多层防御体系,应对未知威胁与高级攻击(如APT攻击、零日漏洞)。4威胁感知与响应 实时监测、分析威胁,快速处置安全事件,优化第二、三部分策略。 5实战检验通过红蓝对抗演练验证防御体系有效性,提升安全水位。6安全数智化运用数据化、自动化、智能化(如AI)提升安全运营(各部分)效率。 目录 5 默认安全治理应用实践 5.2 水平越权漏洞检测 1.水平越权检测的痛点

By Ne0inhk

WebVOWL终极指南:如何用可视化工具轻松理解复杂本体结构

WebVOWL终极指南:如何用可视化工具轻松理解复杂本体结构 【免费下载链接】WebVOWLVisualizing ontologies on the Web 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/we/WebVOWL 在语义网和知识图谱领域,本体(Ontology)是描述概念层次和关系的重要工具。然而,面对复杂的RDF和OWL文件,如何直观地理解本体结构成为了许多研究者和开发者的挑战。WebVOWL作为一款专业的Web本体可视化工具,能够将抽象的语义数据转化为易于理解的图形化表示,让复杂的本体关系一目了然。 🎯 为什么你需要WebVOWL本体可视化工具 本体可视化不仅仅是美观的图形展示,更是理解数据关系的有效手段。通过WebVOWL,你可以: * 快速发现模式:在图形界面中立即识别出本体的核心概念和重要关系 * 交互式探索:通过点击、拖拽和缩放操作深入分析特定区域 * 团队协作优化:为技术团队和非技术人员提供统一的可视化交流语言 🚀 三步快速启动WebVOWL可视化环境 环境准备与项目获取 首先确保你的系统已安装Nod

By Ne0inhk