Các Mô Hình AI Được OpenClaw (Moltbot/Clawdbot) Hỗ Trợ?

OpenClaw (trước đây là Moltbot và thường được nhắc đến là Clawdbot trong các chủ đề cộng đồng) đã phát triển nhanh chóng vì nó tập trung vào các quy trình làm việc của tác nhân thực tế, chứ không chỉ là các bản demo chatbot. Khi việc áp dụng mở rộng, câu hỏi kỹ thuật hàng đầu rất đơn giản:

Những mô hình AI nào OpenClaw thực sự có thể chạy một cách đáng tin cậy trong môi trường sản xuất?

Câu hỏi đó xuất hiện lặp đi lặp lại trong các bài đăng và thảo luận cộng đồng xung quanh:

• cơ chế kiểm soát kiểu "nhịp tim" (kiểm tra đơn giản trước, chỉ dùng mô hình khi cần),
• tự lưu trữ và khả năng di chuyển trên đám mây,
• thực thi công cụ an toàn với sandbox,
• và các đánh đổi so với các lựa chọn thay thế nhẹ như Nanobot.

Nếu bạn đang thiết kế API xung quanh OpenClaw, việc hỗ trợ mô hình không chỉ là vấn đề tương thích. Nó ảnh hưởng trực tiếp đến độ trễ, chi phí, độ tin cậy của công cụ và khả năng xử lý lỗi.

Hướng dẫn này phân tích chi tiết việc hỗ trợ mô hình từ góc độ triển khai và cho thấy cách xác thực tích hợp của bạn bằng cách sử dụng các tính năng thiết kế, kiểm thử và tạo mock API của Apidog.

Hỗ trợ mô hình của OpenClaw: các loại thực tế

OpenClaw thường hỗ trợ các mô hình thông qua các bộ chuyển đổi nhà cung cấp thay vì một backend được mã hóa cứng. Trên thực tế, bạn có thể nghĩ đến bốn loại.

1) API trò chuyện/hoàn thành tương thích OpenAI

Nhiều triển khai OpenClaw sử dụng giao diện tương thích OpenAI trước tiên, vì nó chuẩn hóa:

• định dạng tin nhắn trò chuyện,
• tải trọng gọi hàm/công cụ,
• sự kiện token streaming,
• siêu dữ liệu sử dụng (token nhắc/hoàn thành).

Điều này bao gồm cả các nhà cung cấp được lưu trữ và các cổng tự lưu trữ để lộ các điểm cuối kiểu OpenAI.

Hàm ý kỹ thuật: nếu nhà cung cấp của bạn tương thích với OpenAI nhưng khác về hình dạng JSON gọi công cụ, bạn có thể cần một lớp chuẩn hóa trước các giai đoạn lập kế hoạch/thực thi của OpenClaw.

2) API tin nhắn kiểu Anthropic

OpenClaw có thể được kết nối với các mô hình kiểu Anthropic thông qua các mô-đun bộ chuyển đổi ánh xạ các vai trò, khối nội dung và ngữ nghĩa sử dụng công cụ vào giao thức tác nhân nội bộ của OpenClaw.

Đánh đổi: Các đầu ra có cấu trúc kiểu Anthropic thường mạnh mẽ cho lập luận ngữ cảnh dài, nhưng việc tính toán token và ngữ nghĩa streaming của bạn có thể khác với các nhà cung cấp tương thích OpenAI.

3) Các mô hình cục bộ/tự lưu trữ (cầu nối Ollama, vLLM, llama.cpp)

Vì lý do bảo mật, kiểm soát chi phí hoặc tuân thủ tại chỗ, các nhóm thường kết nối OpenClaw với các môi trường chạy mô hình cục bộ.

Các mẫu phổ biến:

• Ollama để phục vụ cục bộ nhanh chóng,
• vLLM để phục vụ GPU thông lượng cao,
• Các bộ chuyển đổi dựa trên llama.cpp cho các môi trường hạn chế.

Đánh đổi: các triển khai cục bộ cung cấp khả năng kiểm soát và nơi lưu trữ dữ liệu có thể dự đoán được, nhưng chất lượng gọi công cụ thay đổi rất nhiều theo loại mô hình và mức độ lượng tử hóa.

4) Các mô hình nhúng (embedding) và sắp xếp lại (reranker)

“Hỗ trợ mô hình” của OpenClaw thường bao gồm cả các mô hình không tạo sinh:

• API nhúng để truy xuất,
• các reranker để sắp xếp ngữ cảnh,
• các bộ phân loại nhẹ để định tuyến trước (kiểm tra nhịp tim).

Điều này là trọng tâm của phương pháp "kiểm tra đơn giản trước": đừng gọi các mô hình lập luận đắt tiền trừ khi ngưỡng tin cậy yêu cầu leo thang.

Ma trận khả năng thực sự quan trọng

Khi mọi người hỏi "OpenClaw có hỗ trợ mô hình X không?", câu hỏi thực sự là liệu mô hình X có hỗ trợ các hành vi tác nhân mà bạn cần hay không.

Đánh giá từng mô hình theo ma trận này:

Độ tin cậy khi gọi công cụ/hàm
Nó có thể phát ra các lệnh gọi hợp lệ bị ràng buộc theo lược đồ một cách lặp đi lặp lại không?

Tuân thủ đầu ra có cấu trúc
Nó có tuân theo lược đồ JSON mà không cần các thủ thuật nhắc nhở yếu kém không?

Hồ sơ độ trễ dưới tải đồng thời
P95/P99 quan trọng hơn mức trung bình của một lần chạy.

Hành vi cửa sổ ngữ cảnh
Ngữ cảnh lớn chỉ hữu ích nếu chính sách truy xuất và cắt bớt ổn định.

Chi phí cho mỗi tác vụ thành công
Đo chi phí đến khi hoàn thành, không phải chi phí trên mỗi token một cách riêng lẻ.

Mẫu an toàn và từ chối
Việc từ chối quá mức có thể làm hỏng tự động hóa; từ chối không đủ có thể tạo ra rủi ro.

Hỗ trợ streaming + hủy
Quan trọng cho trải nghiệm người dùng và ngăn chặn lãng phí token cho các yêu cầu lỗi thời.

OpenClaw có thể kết nối với nhiều mô hình, nhưng cấp độ sản xuất của bạn chỉ nên bao gồm các mô hình vượt qua các cổng khả năng này.

Một kiến trúc định tuyến tham chiếu cho OpenClaw

Một stack OpenClaw mạnh mẽ thường triển khai định tuyến mô hình theo cấp độ:

• Cấp 0: kiểm tra quy tắc/nhịp tim (regex, từ khóa, bộ phân loại ý định)
• Cấp 1: mô hình nhỏ giá rẻ để phân loại/trích xuất
• Cấp 2: mô hình trung bình để lập kế hoạch công cụ
• Cấp 3: mô hình có khả năng cao để lập luận khó hoặc phục hồi

Điều này phù hợp với xu hướng bài viết về nhịp tim: ngắt mạch sớm khi có thể.

Ví dụ chính sách định tuyến (cấu hình giả)

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

Chính sách này giảm chi tiêu trong khi vẫn giữ chất lượng cho các yêu cầu khó khăn.

Gọi công cụ: nơi hỗ trợ mô hình thường thất bại

Hầu hết các sự cố của OpenClaw không phải do giới hạn token. Chúng do việc gọi công cụ không nhất quán.

Các chế độ lỗi điển hình:

• mô hình phát ra JSON không đầy đủ,
• viết hoa sai tên công cụ,
• tạo ra các đối số không có trong lược đồ,
• gọi công cụ theo vòng lặp mà không có tiến độ trạng thái,
• thử lại với ngữ cảnh cũ sau lỗi công cụ.

Chiến lược củng cố

Xác thực lược đồ nghiêm ngặt trước khi thực thi
Từ chối các lệnh gọi công cụ không đúng định dạng ngay lập tức.

Lớp sửa chữa đối số (có giới hạn)
Các sửa chữa nhỏ (chuyển đổi kiểu, chuẩn hóa enum), nhưng không viết lại ngữ nghĩa một cách âm thầm.

Các rào cản ngân sách thực thi
Giới hạn độ sâu gọi công cụ và số lần thử lại.

Khóa Idempotency cho các công cụ có tác dụng phụ
Ngăn chặn các ghi trùng lặp trong các cơn bão thử lại.

Bộ chuyển đổi nhắc nhở dành riêng cho mô hình
Giữ một mẫu tương thích cho mỗi dòng nhà cung cấp.

Bảo mật và Sandboxing trong các tác nhân kết nối mô hình

Sự quan tâm của cộng đồng đối với các sandbox an toàn (như nono) phản ánh một thực tế cốt lõi của OpenClaw: một khi các công cụ thực thi mã hoặc lệnh shell, chất lượng mô hình chỉ là một nửa vấn đề.

Bạn cần các lớp cách ly:

• chính sách xuất mạng,
• phạm vi hệ thống tệp,
• giới hạn CPU/bộ nhớ/thời gian,
• ràng buộc syscall,
• phạm vi bí mật cho mỗi công cụ.

Đối với OpenClaw, hỗ trợ mô hình nên được đánh giá với ngữ cảnh bảo mật:

• Mô hình này có tạo ra quá nhiều lệnh rủi ro không?
• Nó có phục hồi an toàn từ các hoạt động bị từ chối không?
• Nó có làm rò rỉ siêu dữ liệu nhắc nhở/sandbox nội bộ không?

Nếu mô hình của bạn hoạt động tốt trên các lời nhắc QA nhưng thất bại trong các bài kiểm tra chính sách sandbox, nó chưa sẵn sàng cho sản xuất.

Khả năng quan sát: xác thực hỗ trợ mô hình theo thời gian

Một mô hình hoạt động hôm nay có thể suy giảm sau các bản cập nhật nhà cung cấp, thay đổi lượng tử hóa hoặc sự trôi dạt của mẫu nhắc nhở.

Theo dõi các số liệu này cho mỗi mô hình/tuyến nhà cung cấp:

• tỷ lệ thành công khi gọi công cụ,
• tỷ lệ lỗi xác thực lược đồ,
• hệ số khuếch đại thử lại,
• độ trễ hoàn thành tác vụ (P50/P95/P99),
• chi phí cho mỗi quy trình làm việc hoàn thành,
• tỷ lệ leo thang lên các cấp cao hơn,
• số lần vi phạm chính sách an toàn.

Sử dụng định tuyến canary cho các bản cập nhật mô hình:

• 5% lưu lượng truy cập đến mô hình ứng viên,
• so sánh chất lượng hoàn thành và ngân sách lỗi,
• tự động khôi phục khi vượt ngưỡng.

Kiểm thử tích hợp mô hình OpenClaw với Apidog

Các triển khai OpenClaw tập trung nhiều vào API: API định tuyến, API công cụ, API nhúng, nhật ký thực thi và các lệnh gọi lại. Đây là nơi Apidog hữu ích ngoài việc kiểm thử yêu cầu đơn giản.

1) Thiết kế hợp đồng tích hợp của bạn trước tiên

Sử dụng quy trình làm việc OpenAPI ưu tiên lược đồ của Apidog để định nghĩa:

• /v1/agent/run
• /v1/agent/events (siêu dữ liệu luồng)
• /v1/tools/{toolName}/invoke
• /v1/router/decision

Các lược đồ rõ ràng giúp phát hiện lỗi bộ chuyển đổi mô hình sớm.

2) Xây dựng các kịch bản hồi quy cho việc gọi công cụ

Với kiểm thử tự động và xác nhận trực quan của Apidog, hãy tạo các bộ kịch bản:

• gọi công cụ hợp lệ,
• tải trọng công cụ bị lỗi định dạng,
• đường dẫn timeout + thử lại,
• leo thang mô hình dự phòng,
• hành động bị sandbox từ chối.

Chạy các kịch bản này trong CI/CD như các cổng chất lượng trước khi các thay đổi mô hình hoặc nhắc nhở được triển khai.

3) Mock nhà cung cấp để cách ly logic định tuyến

Sử dụng mock thông minh của Apidog để mô phỏng các nhà cung cấp mô hình:

• các phân đoạn streaming bị trì hoãn,
• phản hồi công cụ JSON không hợp lệ,
• các đợt quá tốc độ (429),
• lỗi 5xx không liên tục.

Điều này cho phép bạn củng cố hành vi bộ định tuyến/thực thi của OpenClaw mà không tốn ngân sách suy luận.

4) Xuất bản tài liệu nội bộ để các nhóm phối hợp

Các dự án OpenClaw thường liên quan đến các nhóm backend, QA, nền tảng và bảo mật. Tài liệu tương tác tự động tạo của Apidog giúp tất cả mọi người thống nhất về các hợp đồng yêu cầu/phản hồi và ngữ nghĩa lỗi.

Các mẫu chiến lược mô hình phổ biến cho các nhóm OpenClaw

Mẫu A: Ưu tiên cục bộ, dự phòng đám mây

• Mô hình kích thước trung bình cục bộ xử lý các tác vụ thông thường.
• Mô hình cao cấp trên đám mây xử lý độ phức tạp dài hạn.

Tốt nhất cho: các khối lượng công việc nhạy cảm về quyền riêng tư với các truy vấn khó khăn không thường xuyên.

Mẫu B: Ưu tiên đám mây với bộ định tuyến ngân sách nghiêm ngặt

• Chỉ sử dụng các mô hình được lưu trữ, nhưng lọc "nhịp tim" mạnh mẽ.
• Các rào cản chi phí và hạ cấp động khi ngân sách gần ngưỡng.

Tốt nhất cho: các nhóm tối ưu hóa sự đơn giản trong vận hành.

Mẫu C: Phân chia chuyên biệt theo miền

• Một mô hình để trích xuất/phân loại,
• một mô hình khác để lập kế hoạch,
• một mô hình khác để tổng hợp phản hồi.

Tốt nhất cho: các đường ống có khối lượng lớn, trong đó mỗi giai đoạn có các ràng buộc chất lượng khác nhau.

Các trường hợp ngoại lệ mà các nhóm thường đánh giá thấp

1. Sự không khớp bộ mã hóa token giữa các nhà cung cấp gây ra logic cắt bớt bị hỏng.
2. Sự gia tăng token gọi hàm làm tăng chi phí ẩn trong các luồng nặng về công cụ.
3. Sự trôi dạt của trình phân tích cú pháp streaming bị hỏng khi các nhà cung cấp thay đổi định dạng delta.
4. Các bản cập nhật mô hình không ghim phiên bản âm thầm làm suy giảm hành vi.
5. Chuyển đổi dự phòng giữa các khu vực làm thay đổi độ trễ đủ để kích hoạt chuỗi timeout.

Giải quyết những vấn đề này bằng cách ghim phiên bản nhà cung cấp rõ ràng, kiểm thử tích hợp và ngân sách timeout gắn liền với dữ liệu P95, không phải trực giác.

Vậy, OpenClaw hỗ trợ những mô hình nào?

Câu trả lời kỹ thuật chính xác là:

OpenClaw hỗ trợ nhiều họ mô hình thông qua các bộ chuyển đổi, bao gồm API tương thích OpenAI, API kiểu Anthropic và các môi trường chạy cục bộ/tự lưu trữ—cùng với các mô hình nhúng/sắp xếp lại được sử dụng trong truy xuất và định tuyến.

Nhưng sự hỗ trợ không phải là nhị phân. Hỗ trợ sản xuất phụ thuộc vào việc một mô hình nhất định có đáng tin cậy đáp ứng các yêu cầu của bạn về:

• gọi công cụ,
• tuân thủ lược đồ,
• độ trễ dưới tải,
• hành vi an toàn,
• và chi phí đến khi hoàn thành.

Nếu bạn coi việc triển khai mô hình là một vấn đề hợp đồng API, bạn có thể đánh giá các nhà cung cấp một cách khách quan và tránh hầu hết các lỗi tin cậy của tác nhân.

Một bước tiếp theo thiết thực là định nghĩa các hợp đồng OpenClaw của bạn trong Apidog, thêm các bài kiểm thử hồi quy dựa trên kịch bản cho định tuyến và thực thi công cụ, sau đó kiểm soát việc triển khai mô hình trong CI/CD. Điều đó cung cấp cho bạn bằng chứng lặp lại về việc OpenClaw thực sự hỗ trợ những mô hình nào trong môi trường của bạn.

Nếu bạn muốn triển khai quy trình làm việc này một cách nhanh chóng, hãy dùng thử miễn phí trong Apidog và xây dựng bộ kiểm thử tương thích OpenClaw của bạn trong một không gian làm việc chung.