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linux系统下小龙虾openclaw 如何更换新AI 模型- AI落地实践之二十五

  • 2026-10-11 07:38:20
linux系统下小龙虾openclaw 如何更换新AI 模型- AI落地实践之二十五
从年初到现在,我总共养了4只小龙虾openclaw,其中三只是用windows系统装的,另外一只用的是linux系统;linux系统下装的是原生的龙虾,这个原生的龙虾以前调得是豆包的Api,现在我想把它换成Minimax。
在Windows下,因为我装的是一键包版的oneclaw,它的后台是经过国内的开发人员优化的。可以一键式方便的进行后模型的更换,但是在Linux系统下的龙虾,我发现在原生小龙虾后台更换模型会比较麻烦,下面我把整个更换的过程记录如下:
按照官方文档的指示,我找到了后台设置,AI与代理这个菜单:
然后将相关的接口地址和API填到了下边Model Providers,然后点Save保存。但是非常奇怪的是,反复试了几次,模型还是没有切换过来。
大概试了20分钟,我发现完全不能通过后台换模型。我开始怀疑是我版本的问题,然后我又将龙虾更新了一版,从5月22号的版本更新到了5月27号的版本。然而发现还是不行。
然后我就放弃了,我决定直接去编辑小龙虾根目下面的JSON配置文件。这个文件你可以直接点后台这个Open按钮去打开。

也可以直接打开这个工作区的OpenClaw文件夹:

这个文件夹的下边有一个配置的JSON文件,如下图所示:
打开这个文件以后,按照我下面的这个代码去配置,这个里边的话 token是原来就有的你不用去修改,重点需要填的就是baseUrl、apiKey、id,点保存以后重启小龙虾,就会发现MiniMax这个模型已经有了。
{  "gateway": {    "mode": "local",    "auth": {      "mode": "token",      "token": "XXXXXXXXXXXXX"    }  },  "meta": {    "lastTouchedVersion": "2026.5.27",    "lastTouchedAt": "2026-05-30T04:13:48.657Z"  },  "models": {    "mode": "merge",    "providers": {      // 新增:MiniMax Anthropic 兼容      "minimax": {        "baseUrl": "https://api.minimaxi.com/anthropic",        "apiKey": "sk-XXXXXXXXXXXXXXXXXXX", // 换成你的 MiniMax API Key        "api": "anthropic-messages", // 关键:用 Anthropic 协议        "models": [          {            "id": "MiniMax-M2.7",            "name": "MiniMax-M2.7",            "contextWindow": 200000,            "maxTokens": 4096          },          {            "id": "MiniMax-M2.7-highspeed",            "name": "MiniMax-M2.7 高速版",            "contextWindow": 200000,            "maxTokens": 4096          }        ]      }    }  },  "agents": {    "defaults": {      "model": {        "primary": "minimax/MiniMax-M2.7", // 默认用 M2.7        "fallbacks": []      }    }  }}
这个里面我用的是anthropic的接口格式,当然大家也可以按照自己的情况去配置。一般来说,各大模型厂商都会给出完整的接口示例。你按照示例去填到这个JSON文件里面就可以。
其实原生的龙虾在后台菜单的一些这种设计上,它的这个便利性和人性化程度是比不上国内很多优化以后的龙虾产品的。国产的很多产品将很多参数的设置都设计设计成了菜单或者是那种可下拉的选择框用起来方便多了;国外原生的产品往往就是让你自己去填。那么对于大部分人来说,其实会比较麻烦,这也是为什么近年来国产的 APP大有席卷全球的趋势,因为所谓的产品设计,最核心的一点就是对人性的洞察,满足了人性,别人自然会一直用,当然也有很多产品是去利用人心中黑暗懒惰的一面去获利,也希望大家能够有意识的逃离相关的算法陷阱。
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