本教程基于实际操作整理，适用于 Windows WSL2 环境全程使用 openclaw 帮我搭建大模型。

作者：小琳 ✨日期：2026-02-07经验总结：给 OpenClaw 配置多个免费大模型提供商。

为了防止几百个技能把大模型的上下文窗口撑爆，它搞了个“目录机制”——平时只把技能名字加载进去，等真要用到了，才把具体的指令文档拉到内存里。大模型的下半场，拼的不再是“谁能写出最花的Prompt”，而是“谁能用工程化的手段，把大模型不可控的创造力，关进安全、可观测、可审计的笼子里”。这就是ReAct在Java中的最优解——不写死循环，用声明式的管道拦截代替命令式的代码控制。今天我们不念PPT，直接把

早在今年 4 月初，Claude Code 因打包失误，51.2 万行 TypeScript 源码被意外推送到公共 npm 库，其中就包含了 Opus 4.7 和 Sonnet 4.8 的接口定义，以及一个名为 Kairos 的后台自治代理系统。值得关注的是，这次同时曝光的还有一款设计类 AI 工具。而 GLM-5.1 在这个时间节点上给出了一个相当有说服力的答卷：编码能力达到 Opus 4.6

不用自己去对接审核接口，不用管底层的风控策略，直接省去了几百行恶心的胶水代码。从如何设计 Agent 的状态机防止死循环，到怎么优化长链路下的 Token 消耗，再到具体怎么实现 image2 的异步审图逻辑。今天返回正常的 JSON，明天手抖多一个逗号，你的解析直接报错，整个工作流当场中断。原因很简单：基座模型的能力已经卷到一个瓶颈了，但真正能把 Agent 跑通、并在实际业务里产生价值的团队，

AI 工具越来越强大，但大多数人用它的方式还是"想到什么说什么"——这当然能用，但效率的天花板很低。有工作流的 AI 像一个经验丰富的老员工——先想清楚再动手，遇到风险主动规避，干完了还会总结经验。没有工作流的 AI 像一个精力充沛但没有章法的实习生——动作很快，但方向不一定对，返工率高。不是每次都要过一遍审查流程，只有真正有必要的时候才调用——这样既不降低质量，又不浪费时间。三个月后，它对你的项

回顾DeepSeek的发展历程，从V2让行业意识到国产模型也能把性价比打到位，到V3在多任务上逼近GPT-4水平，再到R1的爆火出圈，这家公司一直在做同一件事：把顶级AI能力从实验室的奖杯，变成开发者人人都用得起的“基础设施”。今天正式上线的DeepSeek V4，标志着国产大模型在性能上真正具备了与国际顶尖模型同台竞技的实力，同时也向全球AI行业展示了一条不同于“堆算力、堆资金”的全新发展路径—

支持 11 种主流 AI Agent：Claude Code、Codex CLI、OpenCode、Cursor、Gemini CLI 等。—— 我们试图用提示词教 AI "自律"，但 AI 本质上是概率模型，它没有真正的意志力。让前端 Agent 写 UI，后端 Agent 写 API，测试 Agent 写 E2E，暴力重试、甩锅、工具闲置、忙碌假象、被动等待 —— 5 种懒惰模式都有反制机制。

结合 Ollama 的便捷性和 Claude Code 的强大功能，你现在拥有了一个。让我们通过一个完整的实战案例，展示 GLM-5.1 在 Claude Code 中的强大能力。GLM-5.1 模型页: https://ollama.com/library/glm-5.1。Ollama 文档: https://docs.ollama.com。Z.AI 博客: https://z.ai/blog/

为了防止几百个技能把大模型的上下文窗口撑爆，它搞了个“目录机制”——平时只把技能名字加载进去，等真要用到了，才把具体的指令文档拉到内存里。大模型的下半场，拼的不再是“谁能写出最花的Prompt”，而是“谁能用工程化的手段，把大模型不可控的创造力，关进安全、可观测、可审计的笼子里”。这就是ReAct在Java中的最优解——不写死循环，用声明式的管道拦截代替命令式的代码控制。今天我们不念PPT，直接把