OpenClaw изначально создавался как модель-агностический. Можно сменить LLM-бэкенд, не затрагивая скиллы, интеграции с мессенджерами или рабочие процессы. Это проектное решение — принятое на ранних этапах жизни проекта — оказалось одной из его наиболее стратегически важных особенностей, особенно в Китае.
В то время как предыдущая статья об экспансии OpenClaw в Китае рассказывала историю роста рынка, эта статья погружается в техническую сторону: какие китайские LLM интегрированы, как они подключаются и какие платформы были построены поверх.
Alibaba Qwen: Поддержка на уровне официальной документации
Model Studio от Alibaba Cloud опубликовал официальную документацию по использованию моделей Qwen с OpenClaw. Это не хак от сообщества — это руководство по интеграции от первого лица, размещённое на alibabacloud.com.
Qwen (通义千问) — флагманское семейство LLM от Alibaba. Интеграция работает через OpenAI-совместимый API-эндпоинт, предоставляемый Alibaba Cloud, что означает, что OpenClaw обращается с ним как с любым другим OpenAI-совместимым провайдером. Настройка проста: направить экземпляр OpenClaw на эндпоинт Alibaba Cloud, указать API-ключ и выбрать нужный вариант модели Qwen.
Это важно, потому что Alibaba Cloud также предлагает хостинг OpenClaw в 19 регионах от $4/месяц. Пользователь в Китае может развернуть экземпляр OpenClaw на Alibaba Cloud, работающий на Qwen, с китайскими интеграциями мессенджеров — полностью отечественный стек без зависимости от иностранных провайдеров ИИ или инфраструктуры.
Moonshot AI и Kimi Claw: Построение платформы на OpenClaw
Moonshot AI (月之暗面) пошла дальше любой другой китайской ИИ-компании. Они не просто интегрировали свои модели Kimi с OpenClaw — они построили целую платформу вокруг него.
Kimi Claw — это специализированная платформа ИИ-агентов, построенная на стандарте оркестрации OpenClaw. Она была запущена с:
- •Нативной поддержкой моделей Kimi в качестве бэкенда рассуждений
- •Библиотекой из более чем 5 000 скиллов сообщества
- •Управляемой средой хостинга, чтобы пользователям не нужно было разворачивать самостоятельно
- •Интеграцией с китайскими платформами обмена сообщениями
Также существует официальный скилл `kimi-integration` в библиотеке скиллов OpenClaw, предоставляющий пошаговое руководство по интеграции моделей Kimi и Kimi Code от Moonshot AI в любой экземпляр OpenClaw.
Экспансия Moonshot в Китае была достаточно значимой, чтобы быть упомянутой как именованная функция в примечаниях к выпуску OpenClaw v2026.2.3, наряду с поддержкой Cloudflare AI Gateway. Это сигнал того, насколько важным стал китайский рынок для основного проекта.
Для локального развёртывания существуют руководства по запуску OpenClaw с Ollama и Kimi K2.5, предоставляющие пользователям полностью офлайн-вариант. ## MiniMax M2.1
MiniMax, китайская ИИ-компания, стоящая за приложением Talkie, задокументировала интеграцию с OpenClaw через свою модель M2.1. Интеграция следует тому же паттерну OpenAI-совместимого API, что делает её прямой заменой для пользователей, желающих экспериментировать с различными характеристиками моделей.
Feishu/Lark: Первая официальная китайская чат-платформа
OpenClaw v2026.2.2 представил официальную поддержку Feishu (飞书) / Lark — описанную в примечаниях к выпуску как «дебют платформы в качестве первого китайского чат-клиента». Это стало вехой: впервые китайская платформа обмена сообщениями получила поддержку первого лица в основном проекте, а не просто плагин от сообщества.
Официальный скилл `feishu-bridge` подключает бота Feishu к OpenClaw через долгоживущее WebSocket-соединение. Ключевой момент: не требуется публичный сервер, домен или ngrok. Мост инициирует исходящее соединение от экземпляра OpenClaw к серверам Feishu, что означает работу за NAT и файрволами — практическая необходимость в китайских сетевых средах.
DingTalk и WeCom: Коннекторы от сообщества
Для DingTalk (钉钉) от Alibaba и WeCom (企业微信) от Tencent сообщество взяло инициативу на себя:
- •Коннектор DingTalk от `xiaomingx`: Связывает исходящие webhook-сообщения DingTalk с Gateway OpenClaw. Доступен как скилл в официальном реестре.
- •Плагин WeCom от `sunnoy` (`openclaw-plugin-wecom`): Плагин ИИ-бота для Enterprise WeChat с потоковым выводом, динамическим управлением агентами, интеграцией групповых чатов и белым списком команд.
- •Коннектор Feishu от `m1heng` (`clawdbot-feishu`): Альтернативная интеграция Feishu, созданная сообществом.
Эти коннекторы означают, что три крупнейшие китайские корпоративные платформы обмена сообщениями — Feishu, DingTalk и WeCom — все имеют работающие интеграции с OpenClaw, покрывая подавляющее большинство китайской рабочей коммуникации.
Экосистема китайских форков
Множество форков от сообщества предоставляют оптимизированный опыт для китайских пользователей:
- •openclaw-cn (от jiulingyun): Китайская версия со встроенной интеграцией Feishu и оптимизацией внутренней сетевой среды — вероятно, для решения проблем подключения, связанных с Великим файрволом.
- •openclaw-cn (от AI-ZiMo): Ещё один китайский форк, регулярно синхронизируемый с основным проектом.
- •OpenClaw CN на SourceForge: Описан как «ориентированный на то, чтобы сделать мощный open-source фреймворк агентов удобным и понятным для китайскоязычных разработчиков».
Эти форки решают практические задачи запуска OpenClaw в Китае: маршрутизация сети, выбор API-эндпоинтов, конфигурация модели по умолчанию и локализация интерфейса.
Архитектурное преимущество
Всё это стало возможным благодаря чёткому разделению в OpenClaw между уровнем оркестрации и уровнем модели. Проект не предполагает, что вы используете OpenAI. Любой провайдер, предоставляющий OpenAI-совместимый API — а большинство китайских провайдеров LLM это делают — работает как прямой бэкенд.
Это осознанный архитектурный выбор, и он приносит дивиденды. В то время как другие фреймворки ИИ-агентов тесно привязаны к конкретным провайдерам, гибкость OpenClaw сделала его стандартным уровнем оркестрации для разнообразной экосистемы LLM Китая.
Что дальше
Траектория очевидна: китайские ИИ-компании не просто используют OpenClaw — они строят на нём. Платформа Kimi Claw от Moonshot AI — самый амбициозный пример, но официальная документация Alibaba и интеграция Baidu в своё поисковое приложение с 700 миллионами пользователей говорят о том, что это общеотраслевой тренд.
По мере продвижения перехода к фонду одним из ключевых вопросов станет то, как структура управления сбалансирует потребности глобального сообщества со специфическими требованиями китайского рынка — другие провайдеры LLM, другие платформы обмена сообщениями, другие сетевые ограничения и другая регуляторная среда.