OpenClaw (Moltbot/Clawdbot) รองรับโมเดล AI อะไรบ้าง

OpenClaw (เดิมคือ Moltbot และมักถูกเรียกว่า Clawdbot ในเธรดของชุมชน) เติบโตอย่างรวดเร็วเนื่องจากเน้นไปที่เวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ที่ใช้งานได้จริง ไม่ใช่แค่การสาธิตแชทบอทเท่านั้น เมื่อการนำไปใช้ขยายตัว คำถามทางวิศวกรรมที่สำคัญที่สุดก็คือ:

โมเดล AI ใดบ้างที่ OpenClaw สามารถเรียกใช้งานได้อย่างน่าเชื่อถือในการใช้งานจริง?

คำถามนี้ปรากฏซ้ำๆ ในโพสต์และบทสนทนาในชุมชนเกี่ยวกับ:

• การควบคุมแบบ heartbeat-style ("ตรวจสอบราคาถูกก่อน ใช้โมเดลเมื่อจำเป็นเท่านั้น"),
• การโฮสต์เองและความสามารถในการพกพาบนคลาวด์,
• การดำเนินการเครื่องมืออย่างปลอดภัยด้วย sandboxing,
• และข้อดีข้อเสียเทียบกับทางเลือกที่น้ำหนักเบา เช่น Nanobot

หากคุณกำลังออกแบบ API รอบ OpenClaw การรองรับโมเดลไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของความเข้ากันได้เท่านั้น แต่ยังส่งผลโดยตรงต่อความหน่วง (latency), ค่าใช้จ่าย, ความน่าเชื่อถือของเครื่องมือ และการจัดการข้อผิดพลาด

คู่มือนี้จะอธิบายการรองรับโมเดลจากมุมมองของการนำไปใช้งานจริง และแสดงวิธีตรวจสอบความถูกต้องของการผสานรวมของคุณโดยใช้คุณสมบัติการออกแบบ API, การทดสอบ และการจำลองของ Apidog

ปุ่ม

การรองรับโมเดล OpenClaw: หมวดหมู่ที่ใช้งานได้จริง

OpenClaw โดยทั่วไปรองรับโมเดลผ่านอะแดปเตอร์ผู้ให้บริการ แทนที่จะใช้แบ็คเอนด์ที่เขียนโค้ดตายตัว ในทางปฏิบัติ คุณสามารถแบ่งออกเป็นสี่หมวดหมู่ได้

1) API การสนทนา/การเติมข้อความอัตโนมัติที่เข้ากันได้กับ OpenAI

การติดตั้งใช้งาน OpenClaw จำนวนมากใช้ส่วนต่อประสานที่เข้ากันได้กับ OpenAI เป็นอันดับแรก เพราะทำให้เป็นมาตรฐานในเรื่อง:

• รูปแบบข้อความแชท,
• เพย์โหลดการเรียกใช้ฟังก์ชัน/เครื่องมือ,
• เหตุการณ์โทเค็นแบบสตรีมมิ่ง,
• ข้อมูลเมตาการใช้งาน (โทเค็นพร้อมท์/การเติมข้อความอัตโนมัติ)

ซึ่งรวมถึงทั้งผู้ให้บริการที่โฮสต์และเกตเวย์ที่โฮสต์เองที่เปิดเผยปลายทางสไตล์ OpenAI

ผลกระทบทางวิศวกรรม: หากผู้ให้บริการของคุณเข้ากันได้กับ OpenAI แต่มีรูปร่าง JSON ของการเรียกใช้เครื่องมือแตกต่างกัน คุณอาจต้องมีเลเยอร์การทำให้เป็นมาตรฐานก่อนขั้นตอนการวางแผน/ดำเนินการของ OpenClaw

2) API ข้อความสไตล์ Anthropic

OpenClaw สามารถเชื่อมต่อกับโมเดลสไตล์ Anthropic ผ่านโมดูลอะแดปเตอร์ที่แมปบทบาท, บล็อกเนื้อหา และความหมายการใช้เครื่องมือเข้ากับโปรโตคอลเอเจนต์ภายในของ OpenClaw

ข้อแลกเปลี่ยน: เอาต์พุตแบบมีโครงสร้างสไตล์ Anthropic มักจะมีความทนทานสำหรับการให้เหตุผลในบริบทที่ยาวนาน แต่การนับโทเค็นและความหมายของการสตรีมของคุณอาจแตกต่างจากผู้ให้บริการที่เข้ากันได้กับ OpenAI

3) โมเดลที่โฮสต์ในเครื่อง/โฮสต์เอง (Ollama, vLLM, บริดจ์ llama.cpp)

เพื่อความเป็นส่วนตัว, การควบคุมค่าใช้จ่าย หรือการปฏิบัติตามข้อกำหนดภายในองค์กร ทีมงานมักจะเชื่อมต่อ OpenClaw กับรันไทม์โมเดลในเครื่อง

รูปแบบทั่วไป:

• Ollama สำหรับการให้บริการในเครื่องอย่างรวดเร็ว,
• vLLM สำหรับการให้บริการ GPU ที่มีปริมาณงานสูง,
• อะแดปเตอร์ที่ใช้ llama.cpp สำหรับสภาพแวดล้อมที่มีข้อจำกัด

ข้อแลกเปลี่ยน: การติดตั้งใช้งานในเครื่องให้การควบคุมและความแน่นอนในการจัดเก็บข้อมูล แต่คุณภาพการเรียกใช้เครื่องมือจะแตกต่างกันอย่างมากตามตระกูลโมเดลและระดับการควอนไทซ์

4) โมเดล Embedding และ Reranker

"การรองรับโมเดล" ของ OpenClaw มักจะรวมถึงโมเดลที่ไม่สร้างข้อมูลด้วย:

• API การฝังข้อมูลสำหรับการดึงข้อมูล,
• Reranker สำหรับการจัดเรียงบริบท,
• ตัวจำแนกน้ำหนักเบาสำหรับการจัดเส้นทางล่วงหน้า (การตรวจสอบ Heartbeat)

นี่เป็นหัวใจสำคัญของแนวทาง "ตรวจสอบราคาถูกก่อน": อย่าเรียกใช้โมเดลการให้เหตุผลที่มีราคาแพง เว้นแต่เกณฑ์ความเชื่อมั่นจะต้องการให้ยกระดับ

เมทริกซ์ความสามารถที่สำคัญจริง ๆ

เมื่อผู้คนถามว่า "OpenClaw รองรับโมเดล X หรือไม่?" คำถามที่แท้จริงคือโมเดล X รองรับพฤติกรรมของเอเจนต์ที่คุณต้องการหรือไม่

ประเมินแต่ละโมเดลตามเมทริกซ์นี้:

ความน่าเชื่อถือในการเรียกใช้เครื่องมือ/ฟังก์ชัน
สามารถสร้างการเรียกที่ถูกต้องตามโครงสร้างที่กำหนดซ้ำๆ ได้หรือไม่?

การปฏิบัติตามเอาต์พุตที่มีโครงสร้าง
ปฏิบัติตามโครงสร้าง JSON โดยไม่มีการแฮกพร้อมท์ที่เปราะบางหรือไม่?

โปรไฟล์ Latency ภายใต้การประมวลผลพร้อมกัน
P95/P99 สำคัญกว่าค่าเฉลี่ยของการรันครั้งเดียว

พฤติกรรม Context-window
บริบทขนาดใหญ่มีประโยชน์ก็ต่อเมื่อนโยบายการดึงข้อมูลและการตัดทอนมีความเสถียร

ค่าใช้จ่ายต่อภารกิจที่สำเร็จ
วัดค่าใช้จ่ายจนกว่าจะสำเร็จ ไม่ใช่ค่าใช้จ่ายต่อโทเค็นแบบแยกส่วน

รูปแบบความปลอดภัยและการปฏิเสธ
การปฏิเสธมากเกินไปอาจทำให้ระบบอัตโนมัติเสียหายได้ การปฏิเสธน้อยเกินไปอาจสร้างความเสี่ยงได้

การรองรับการสตรีม + การยกเลิก
สำคัญสำหรับประสบการณ์ผู้ใช้และการป้องกันการสิ้นเปลืองโทเค็นในการร้องขอที่ล้าสมัย

OpenClaw สามารถเชื่อมต่อกับโมเดลได้หลายแบบ แต่ระดับการใช้งานจริงของคุณควรรวมเฉพาะโมเดลที่ผ่านเกณฑ์ความสามารถเหล่านี้เท่านั้น

สถาปัตยกรรมเส้นทางอ้างอิงสำหรับ OpenClaw

โดยทั่วไปแล้ว OpenClaw stack ที่แข็งแกร่งจะนำการจัดเส้นทางโมเดลแบบแบ่งระดับมาใช้:

• ระดับ 0: กฎ/การตรวจสอบ Heartbeat (regex, คำหลัก, ตัวจำแนกเจตนา)
• ระดับ 1: โมเดลขนาดเล็กราคาถูกสำหรับการจำแนก/สกัดข้อมูล
• ระดับ 2: โมเดลขนาดกลางสำหรับการวางแผนเครื่องมือ
• ระดับ 3: โมเดลความสามารถสูงสำหรับการให้เหตุผลที่ยากหรือการกู้คืน

สิ่งนี้สอดคล้องกับแนวโน้มของโพสต์ Heartbeat: ตัดวงจรตั้งแต่เนิ่นๆ เมื่อเป็นไปได้

ตัวอย่างนโยบายการจัดเส้นทาง (การกำหนดค่าแบบหลอก)

yaml router: stages: - name: heartbeat type: deterministic checks: - spam_filter - known_intent_map on_match: return_or_route

- name: fast_classifier
  model: local-small-instruct
  max_tokens: 128
  timeout_ms: 900
  on_low_confidence: escalate

- name: planner
  model: hosted-mid-toolcall
  require_tool_schema: true
  timeout_ms: 3500
  on_tool_schema_error: retry_once_then_escalate

- name: reasoning_fallback
  model: premium-large-reasoner
  max_tokens: 1200
  timeout_ms: 9000

นโยบายนี้ช่วยลดค่าใช้จ่ายในขณะที่ยังคงรักษาคุณภาพสำหรับคำขอที่ยากลำบาก

การเรียกใช้เครื่องมือ: จุดที่การสนับสนุนโมเดลมักล้มเหลว

เหตุการณ์ OpenClaw ส่วนใหญ่ไม่ได้เกิดจากข้อจำกัดของโทเค็น แต่เกิดจากการเรียกใช้เครื่องมือที่ไม่สอดคล้องกัน

โหมดความล้มเหลวทั่วไป:

• โมเดลปล่อย JSON บางส่วน,
• การสะกดชื่อเครื่องมือผิด,
• สร้างอาร์กิวเมนต์ที่ไม่มีใน schema,
• เรียกใช้เครื่องมือวนซ้ำโดยไม่มีความคืบหน้าของสถานะ,
• ลองใหม่ด้วยบริบทที่ล้าสมัยหลังจากเกิดข้อผิดพลาดของเครื่องมือ

กลยุทธ์การเสริมความแข็งแกร่ง

การตรวจสอบความถูกต้องของ Schema อย่างเข้มงวดก่อนการดำเนินการ
ปฏิเสธการเรียกใช้เครื่องมือที่ไม่ถูกต้องทันที

เลเยอร์การซ่อมแซมอาร์กิวเมนต์ (แบบมีขอบเขต)
การแก้ไขเล็กน้อย (การแปลงประเภท, การทำให้ Enum เป็นมาตรฐาน) แต่ไม่มีการเขียนความหมายใหม่แบบเงียบๆ

การควบคุมงบประมาณการดำเนินการ
จำกัดความลึกของการเรียกใช้เครื่องมือและจำนวนการลองใหม่

คีย์ Idempotency สำหรับเครื่องมือที่มีผลข้างเคียง
ป้องกันการเขียนซ้ำซ้อนเมื่อเกิดการลองใหม่จำนวนมาก

อะแดปเตอร์พร้อมท์เฉพาะโมเดล
เก็บเทมเพลตความเข้ากันได้ต่อตระกูลผู้ให้บริการ

ความปลอดภัยและการ Sandboxing ในเอเจนต์ที่เชื่อมต่อกับโมเดล

ความสนใจของชุมชนใน Sandboxes ที่ปลอดภัย (เช่น nono) สะท้อนให้เห็นถึงความเป็นจริงหลักของ OpenClaw: เมื่อเครื่องมือดำเนินการโค้ดหรือคำสั่งเชลล์ คุณภาพของโมเดลเป็นเพียงครึ่งหนึ่งของปัญหาเท่านั้น

คุณต้องการเลเยอร์การแยกส่วน:

• นโยบายการออกเครือข่าย,
• การจำกัดขอบเขตของระบบไฟล์,
• ข้อจำกัด CPU/หน่วยความจำ/เวลา,
• ข้อจำกัด Syscall,
• การจำกัดขอบเขตความลับต่อเครื่องมือ

สำหรับ OpenClaw การรองรับโมเดลควรได้รับการประเมินด้วยบริบทด้านความปลอดภัย:

• โมเดลนี้สร้างคำสั่งที่มีความเสี่ยงมากเกินไปหรือไม่?
• มันสามารถกู้คืนได้อย่างปลอดภัยจากการดำเนินการที่ถูกปฏิเสธหรือไม่?
• มันรั่วไหลข้อมูลเมตาภายในของพร้อมท์/แซนด์บ็อกซ์หรือไม่?

หากโมเดลของคุณทำงานได้ดีในการทดสอบ QA แต่ล้มเหลวในการทดสอบนโยบายแซนด์บ็อกซ์ แสดงว่ายังไม่พร้อมสำหรับการใช้งานจริง

การสังเกต: การตรวจสอบการรองรับโมเดลเมื่อเวลาผ่านไป

โมเดลที่ใช้งานได้ในวันนี้อาจเสื่อมลงหลังจากมีการอัปเดตผู้ให้บริการ, การเปลี่ยนแปลงการควอนไทซ์ หรือการเปลี่ยนแปลงของเทมเพลตพร้อมท์

ติดตามเมตริกเหล่านี้ต่อเส้นทางของโมเดล/ผู้ให้บริการ:

• อัตราความสำเร็จในการเรียกใช้เครื่องมือ,
• อัตราความล้มเหลวในการตรวจสอบ Schema,
• ปัจจัยการขยายการลองใหม่,
• ความหน่วงในการดำเนินการเสร็จสิ้นของงาน (P50/P95/P99),
• ค่าใช้จ่ายต่อเวิร์กโฟลว์ที่เสร็จสมบูรณ์,
• อัตราการยกระดับไปสู่ระดับที่สูงขึ้น,
• จำนวนการละเมิดนโยบายความปลอดภัย

ใช้การจัดเส้นทางแบบ Canary สำหรับการอัปเดตโมเดล:

• ส่งทราฟฟิก 5% ไปยังโมเดลที่กำลังทดสอบ,
• เปรียบเทียบคุณภาพการดำเนินการและงบประมาณข้อผิดพลาด,
• ย้อนกลับอัตโนมัติเมื่อเกินเกณฑ์

การทดสอบการผสานรวมโมเดล OpenClaw ด้วย Apidog

การติดตั้งใช้งาน OpenClaw มักจะเกี่ยวข้องกับ API จำนวนมาก: API ของเราเตอร์, API ของเครื่องมือ, API ของการฝังข้อมูล, บันทึกการดำเนินการ และการเรียกกลับ นี่คือจุดที่ Apidog มีประโยชน์นอกเหนือจากการทดสอบคำขอแบบง่ายๆ

1) ออกแบบสัญญาการผสานรวมของคุณก่อน

ใช้ เวิร์กโฟลว์ OpenAPI แบบ Schema-first ของ Apidog เพื่อกำหนด:

• /v1/agent/run
• /v1/agent/events (ข้อมูลเมตาของสตรีม)
• /v1/tools/{toolName}/invoke
• /v1/router/decision

Schema ที่ชัดเจนทำให้ข้อบกพร่องของอะแดปเตอร์โมเดลสามารถมองเห็นได้ตั้งแต่เนิ่นๆ

2) สร้างสถานการณ์การทดสอบ Regression สำหรับการเรียกใช้เครื่องมือ

ด้วย การทดสอบอัตโนมัติ และ การยืนยันด้วยภาพ ของ Apidog สร้างชุดสถานการณ์:

• การเรียกใช้เครื่องมือที่ถูกต้อง,
• เพย์โหลดเครื่องมือที่ผิดรูปแบบ,
• เส้นทางหมดเวลา + ลองใหม่,
• การยกระดับโมเดลสำรอง,
• การกระทำที่ถูกปฏิเสธโดย Sandbox

เรียกใช้สิ่งเหล่านี้ใน CI/CD เป็นด่านตรวจสอบคุณภาพก่อนที่จะเผยแพร่การเปลี่ยนแปลงโมเดลหรือพร้อมท์

3) จำลองผู้ให้บริการเพื่อแยกตรรกะการจัดเส้นทาง

ใช้ Smart Mock ของ Apidog เพื่อจำลองผู้ให้บริการโมเดล:

• ส่วนการสตรีมที่ล่าช้า,
• การตอบกลับเครื่องมือ JSON ที่ไม่ถูกต้อง,
• การจำกัดอัตรา (429) แบบเป็นชุด,
• ข้อผิดพลาด 5xx ที่เกิดขึ้นเป็นครั้งคราว

สิ่งนี้ช่วยให้คุณเสริมความแข็งแกร่งของพฤติกรรมเราเตอร์/ตัวดำเนินการของ OpenClaw โดยไม่ต้องสิ้นเปลืองงบประมาณการอนุมาน

4) เผยแพร่เอกสารภายในเพื่อการจัดแนวร่วมกันของทีม

โครงการ OpenClaw มักจะเกี่ยวข้องกับทีมแบ็คเอนด์, QA, แพลตฟอร์ม และความปลอดภัย เอกสารแบบโต้ตอบที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ ของ Apidog ช่วยให้ทุกคนเข้าใจตรงกันเกี่ยวกับสัญญาการร้องขอ/การตอบกลับและความหมายของความล้มเหลว

รูปแบบกลยุทธ์โมเดลทั่วไปสำหรับทีม OpenClaw

รูปแบบ A: โลคัลเป็นอันดับแรก, คลาวด์เป็นตัวสำรอง

• โมเดลขนาดกลางในเครื่องจัดการงานประจำ
• โมเดลพรีเมียมบนคลาวด์จัดการความซับซ้อนที่ซับซ้อนกว่า

เหมาะที่สุดสำหรับ: งานที่อ่อนไหวต่อความเป็นส่วนตัวพร้อมการสอบถามที่ยากในบางครั้ง

รูปแบบ B: คลาวด์เป็นอันดับแรกพร้อมเราเตอร์งบประมาณที่เข้มงวด

• ใช้เฉพาะโมเดลที่โฮสต์ แต่มีการกรอง Heartbeat อย่างเข้มงวด
• การป้องกันค่าใช้จ่ายและการลดระดับแบบไดนามิกเมื่องบประมาณใกล้ถึงเกณฑ์

เหมาะที่สุดสำหรับ: ทีมที่ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพความเรียบง่ายในการดำเนินงาน

รูปแบบ C: การแยกส่วนเฉพาะโดเมน

• โมเดลหนึ่งสำหรับการสกัด/จำแนก,
• อีกโมเดลหนึ่งสำหรับการวางแผน,
• และอีกโมเดลหนึ่งสำหรับการสังเคราะห์การตอบกลับ

เหมาะที่สุดสำหรับ: ไพพ์ไลน์ที่มีปริมาณงานสูงที่แต่ละขั้นตอนมีข้อจำกัดด้านคุณภาพที่แตกต่างกัน

กรณีขอบที่ทีมประเมินต่ำไป

1. การไม่ตรงกันของ Tokenizer ระหว่างผู้ให้บริการทำให้ตรรกะการตัดข้อความเสียหาย
2. การเพิ่มขึ้นของโทเค็นการเรียกใช้ฟังก์ชัน เพิ่มค่าใช้จ่ายแฝงในโฟลว์ที่ใช้เครื่องมือหนักๆ
3. การเปลี่ยนแปลงของ Parser การสตรีม เสียหายเมื่อผู้ให้บริการแก้ไขรูปแบบเดลต้า
4. การอัปเดตโมเดลที่ไม่มีการปักหมุดเวอร์ชัน ทำให้พฤติกรรมถดถอยอย่างเงียบๆ
5. การ Failover ข้ามภูมิภาค เปลี่ยนแปลง Latency มากพอที่จะกระตุ้น Timeout Cascades

แก้ไขปัญหาเหล่านี้ด้วยการปักหมุดเวอร์ชันผู้ให้บริการอย่างชัดเจน, การทดสอบการรวมระบบ และงบประมาณการหมดเวลาที่เชื่อมโยงกับข้อมูล P95 ไม่ใช่อารมณ์

ดังนั้น OpenClaw รองรับโมเดลอะไรบ้าง?

คำตอบทางวิศวกรรมที่แม่นยำคือ:

OpenClaw รองรับตระกูลโมเดลหลายตระกูลผ่านอะแดปเตอร์ ซึ่งรวมถึง API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI, API สไตล์ Anthropic และรันไทม์ที่โฮสต์ในเครื่อง/โฮสต์เอง—รวมถึง embeddings/rerankers ที่ใช้ในการดึงข้อมูลและการจัดเส้นทาง

แต่การรองรับไม่ใช่เรื่องขาวดำ การรองรับในการใช้งานจริงขึ้นอยู่กับว่าโมเดลที่กำหนดสามารถตอบสนองความต้องการของคุณได้อย่างน่าเชื่อถือในเรื่อง:

• การเรียกใช้เครื่องมือ,
• การปฏิบัติตาม Schema,
• ความหน่วงภายใต้โหลด,
• พฤติกรรมความปลอดภัย,
• และค่าใช้จ่ายจนกว่าจะสำเร็จ

หากคุณมองว่าการนำโมเดลมาใช้งานเป็นปัญหาของสัญญา API คุณสามารถประเมินผู้ให้บริการได้อย่างเป็นกลางและหลีกเลี่ยงความล้มเหลวส่วนใหญ่ของความน่าเชื่อถือของเอเจนต์ได้

ขั้นตอนต่อไปที่ใช้งานได้จริงคือการกำหนดสัญญา OpenClaw ของคุณใน Apidog เพิ่มการทดสอบ Regression ตามสถานการณ์สำหรับการจัดเส้นทางและการดำเนินการเครื่องมือ จากนั้นควบคุมการโปรโมตโมเดลใน CI/CD สิ่งนี้จะให้หลักฐานที่ทำซ้ำได้ว่า OpenClaw รองรับโมเดลใดบ้างในสภาพแวดล้อมของคุณอย่างแท้จริง

หากคุณต้องการนำเวิร์กโฟลว์นี้ไปใช้อย่างรวดเร็ว ลองใช้ฟรีใน Apidog และสร้างชุดทดสอบความเข้ากันได้ของ OpenClaw ในพื้นที่ทำงานร่วมกันเดียว

ปุ่ม