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OpenClaw 多Agent系统LLM配置指南：经济高效的模型选择方案

2026年4月12日2026年4月12日 ai-agent 8 Views 0 Comments

背景

在配置 OpenClaw 多 Agent 系统时，我们面临一个核心问题：如何用最经济的方式，让不同角色的 Agent 使用最合适的 LLM？

本文记录了一套经过验证的配置方案，核心思路是：全局 Fallback + 按 Agent 拆分 Primary 模型。

核心配置架构

1. Provider 配置（One-API 统一接入）

{
  "models": {
    "providers": {
      "one-api": {
        "baseUrl": "你的代理地址",
        "apiKey": "${NVIDIA_API_KEY}",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          { "id": "z-ai/glm5", "name": "GLM-5", "contextWindow": 16174, "maxTokens": 16174 },
          { "id": "minimaxai/minimax-m2.5", "name": "MiniMax M2.5", "contextWindow": 16174, "maxTokens": 16174 },
          { "id": "qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct", "name": "Qwen3 Coder", "contextWindow": 32678, "maxTokens": 32678 },
          { "id": "deepseek-ai/deepseek-v3.2", "name": "DeepSeek V3.2", "contextWindow": 131072, "maxTokens": 32678 },
          { "id": "Llama-3.3-70B-Versatile", "name": "Llama 3.3 70B", "contextWindow": 16174, "maxTokens": 16174 }
        ]
      }
    }
  }
}

2. 各 Agent 模型分配

Agent	Primary 模型	选择理由
主 Agent (main)	z-ai/glm5	综合能力最强，中文优化，适合意图理解和任务调度
新闻 Agent (news)	deepseek-v3.2	128K 上下文，长文本摘要能力强，搜索工具调用准确
编码 Agent (coder)	qwen3-coder	480B 专业编码模型，代码生成质量最高
设计师 Agent (designer)	minimax-m2.5	创意能力最强，设计类任务表现最佳

3. 全局 Fallback 链

"fallbacks": [
  "one-api/deepseek-ai/deepseek-v3.2",
  "one-api/Llama-3.3-70B-Versatile",
  "ollama/qwen2.5-coder",
  "ollama/llama3",
  "ollama/mistral"
]

完整配置文件

{
  "models": {
    "providers": {
      "one-api": {
        "baseUrl": "你的代理地址",
        "apiKey": "${NVIDIA_API_KEY}",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          { "id": "z-ai/glm5", "name": "GLM-5", "contextWindow": 16174, "maxTokens": 16174 },
          { "id": "minimaxai/minimax-m2.5", "name": "MiniMax M2.5", "contextWindow": 16174, "maxTokens": 16174 },
          { "id": "qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct", "name": "Qwen3 Coder", "contextWindow": 32678, "maxTokens": 32678 },
          { "id": "deepseek-ai/deepseek-v3.2", "name": "DeepSeek V3.2", "contextWindow": 131072, "maxTokens": 32678 },
          { "id": "Llama-3.3-70B-Versatile", "name": "Llama 3.3 70B", "contextWindow": 16174, "maxTokens": 16174 }
        ]
      }
    }
  },

  "agents": {
    "defaults": {
      "workspace": "/root/.openclaw/workspace",
      "maxConcurrent": 5,
      "timeout": 120000
    },

    "main": {
      "model": {
        "primary": "one-api/z-ai/glm5",
        "fallbacks": [
          "one-api/deepseek-ai/deepseek-v3.2",
          "one-api/Llama-3.3-70B-Versatile",
          "ollama/qwen2.5-coder",
          "ollama/llama3",
          "ollama/mistral"
        ]
      },
      "systemPrompt": "你是通用AI助手，负责理解用户意图、规划任务、协调其他专业Agent。保持回复简洁准确。"
    },

    "news": {
      "model": {
        "primary": "one-api/deepseek-ai/deepseek-v3.2",
        "fallbacks": [
          "one-api/z-ai/glm5",
          "one-api/Llama-3.3-70B-Versatile",
          "ollama/qwen2.5-coder"
        ]
      },
      "systemPrompt": "你是新闻分析专家，负责从搜索结果中提取关键信息，生成客观准确的新闻摘要。",
      "tools": {
        "webSearch": { "enabled": true }
      }
    },

    "coder": {
      "model": {
        "primary": "one-api/qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct",
        "fallbacks": [
          "one-api/deepseek-ai/deepseek-v3.2",
          "one-api/z-ai/glm5",
          "ollama/qwen2.5-coder",
          "ollama/llama3"
        ]
      },
      "systemPrompt": "你是专业软件工程师，负责编写高质量代码、技术文档和博客文章。严格遵循最佳实践，输出可直接运行的代码。"
    },

    "designer": {
      "model": {
        "primary": "one-api/minimaxai/minimax-m2.5",
        "fallbacks": [
          "one-api/deepseek-ai/deepseek-v3.2",
          "one-api/z-ai/glm5",
          "ollama/llama3"
        ]
      },
      "systemPrompt": "你是UI/UX设计师，擅长前端代码生成和视觉设计建议。生成符合现代标准的HTML/CSS/JS代码，注重美观和用户体验。"
    }
  }
}

配置验证命令

# 1. 验证 JSON 格式
cat /root/.openclaw/openclaw.json | jq .

# 2. 查看已识别的模型列表
openclaw models list

# 3. 测试各 Agent
openclaw agent --agent coder --message "写一个 Python 快排"
openclaw agent --agent designer --message "设计一个深色主题登录页面"
openclaw agent --agent news --message "总结今天的AI新闻"
openclaw agent --agent main --message "你好"

关键设计决策备忘

为什么用 One-API 统一接入？ 已有 API 代理，只需配置一个 Provider，降低维护成本。
为什么 minimax-m2.5 比 m2.1 更好？ M2.5 具备原生 Spec 行为，会主动进行需求分析和设计规划，交付完整网站而非静态页面。
为什么 deepseek-v3.2 取代 v3.1？ 引入稀疏注意力机制，输出价格下降 58%，智能体工具调用能力更强。
本地 Ollama 模型的作用？ 成本保护的最后一层垫底，云端模型全部失败时自动降级。

两种场景的 Fallback 顺序建议

场景 A：设计任务多

glm5 → minimax → qwen3-coder → deepseek → ollama

场景 B：编码任务多

glm5 → qwen3-coder → deepseek → minimax → ollama

注意事项

将 "baseUrl": "你的代理地址" 替换为实际的 One-API 地址
如果 OpenClaw 版本不支持配置内 systemPrompt，直接删除即可
NVIDIA 免费 API 有 40rpm 速率限制，高频场景需注意

总结

这套配置的核心价值在于：不增加复杂度的前提下，让每个 Agent 用上最适合的模型。既保持了全局 Fallback 的容灾能力，又实现了角色级的模型专业化。

配置已经过验证，可直接用于生产环境。

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