OpenClaw 开源项目发布

如果你的 OpenClaw、Pi 或 Open Code agents 被切断了，需要恢复，你可以通过两种方式将它们迁移到开源模型：

1. 使用通过 Hugging Face Inference Providers 提供的开源模型。
2. 在自己的硬件上运行完全本地的开源模型。

托管路线是重新获得可用 agent 的最快方式。本地路线适合你想要隐私、零 API 成本和完全控制的情况。

要做到这一点，只需告诉你的 Claude Code、Cursor 或你最喜欢的 agent：帮我把我的 OpenClaw agents 迁移到 Hugging Face 模型，并链接这个页面。

Hugging Face Inference Providers

Hugging Face Inference Providers 是一个开放平台，连接到开源模型的提供商。如果你想要最好的模型或你没有必要的硬件，这是正确的选择。

首先，你需要在这里创建一个 token。然后你可以将该 token 添加到 openclaw，如下所示：

openclaw onboard --auth-choice huggingface-api-key

在提示时粘贴你的 Hugging Face token，你将被要求选择一个模型。

我们推荐 GLM-5，因为它有卓越的 Terminal Bench 分数，但这里有数千个模型可供选择。

你可以在 OpenClaw 配置中输入模型的 repo_id 来随时更新你选择的 Hugging Face 模型：

{
  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "huggingface/zai-org/GLM-5:fastest"
      }
    }
  }
}

注意：HF PRO 订阅者每月获得 2 美元的免费额度，适用于 Inference Providers 的使用，了解更多。

运行本地模型为你提供完全的隐私、零 API 成本以及无速率限制下进行实验的能力。

安装 Llama.cpp，一个用于低资源推理的完全开源库。

# on mac or linux
brew install llama.cpp

# on windows
winget install llama.cpp

启动一个具有内置 web UI 的本地服务器：

llama-server -hf unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:UD-Q4_K_XL

这里，我们使用 Qwen3.5-35B-A3B，它在 32GB RAM 上运行得很好。如果你有不同的需求，请查阅你感兴趣的模型的硬件兼容性。有数千个模型可供选择。

如果你在 llama.cpp 中加载 GGUF，使用这样的 OpenClaw 配置：

openclaw onboard --non-interactive \                                                                                   
   --auth-choice custom-api-key \                                                                                         
   --custom-base-url "http://127.0.0.1:8080/v1" \                                                                         
   --custom-model-id "unsloth-qwen3.5-35b-a3b-gguf" \                                                                     
   --custom-api-key "llama.cpp" \                                                                                        
   --secret-input-mode plaintext \                                                                                        
   --custom-compatibility openai

验证服务器正在运行且模型已加载：

curl http://127.0.0.1:8080/v1/models

应该选择哪条路径？

如果你想要最快地恢复到可用的 OpenClaw agent，请使用 Hugging Face Inference Providers。如果你想要隐私、完全本地控制和零 API 账单，请使用 llama.cpp。

无论哪种方式，你都不需要闭源托管模型来让 OpenClaw 重新运行起来！

本文提到的模型 2

本文提到的数据集 1

来自我们博客的更多文章

开放响应：你需要了解的内容

VibeGame：探索 Vibe 编码游戏

我爱这个 ❤️🦞。这个社区有很多东西可以提供。要是被疯狂的成本挡住就太可惜了。

这些也是我们在 Manifest (https://manifest.build) 分享的价值观。开源的价值观。以及向这个社区提供超级有效和成本高效的 agents 的愿望！

· 注册或登录以评论

本文提到的模型 2

本文提到的数据集 1