OpenClaw 從設計之初就是模型無關的。你可以更換 LLM 後端，而不影響 skill、訊息整合或工作流。這個在專案早期就做出的設計決策，如今已被證明是最具戰略意義的特性之一——尤其在中國。
現有的部落格文章介紹了 OpenClaw 在中國的市場成長，本文則深入技術層面：哪些國產大模型已經整合、如何連接、以及在此基礎上構建了什麼平台。
阿里通義千問：官方文檔級支援
阿里雲模型工作室已發布在 OpenClaw 中使用通義千問模型的官方文檔。這不是社群 hack——而是託管在 alibabacloud.com 上的第一方整合指南。
通義千問（Qwen）是阿里巴巴的旗艦大模型系列。整合透過阿里雲提供的 OpenAI 相容 API 端點運作，OpenClaw 將其視為任何其他 OpenAI 相容供應商。設定很簡單：將 OpenClaw 實例指向阿里雲端點，提供 API 金鑰，選擇模型變體。
這件事的意義在於，阿里雲同時在 19 個區域提供 OpenClaw 託管，起價 $4/月。中國使用者可以在阿里雲上啟動由通義千問驅動的 OpenClaw 實例，搭配國內訊息整合——一個完全國產的技術棧，不依賴海外 AI 供應商或基礎設施。
月之暗面與 Kimi Claw：在 OpenClaw 上構建平台
月之暗面比任何其他中國 AI 公司走得更遠。他們不僅將 Kimi 模型與 OpenClaw 整合——還圍繞它構建了一整個平台。
Kimi Claw 是基於 OpenClaw 編排標準構建的專用 AI 代理平台，推出時包含：
- •原生支援 Kimi 模型作為推理後端
- •5,000+ 社群 skill 庫
- •託管環境，使用者無需自行架設
- •與中國訊息平台整合
官方 skill 庫中還有 `kimi-integration` skill，提供整合 Moonshot AI 的 Kimi 和 Kimi Code 模型的逐步指南。
Moonshot China Expansion 在 OpenClaw v2026.2.3 發布說明中被作為命名特性單獨列出，與 Cloudflare AI Gateway 支援並列。這顯示中國市場對核心專案的重要性。
本機部署方面，也有透過 Ollama 搭配 Kimi K2.5 執行 OpenClaw 的教學，讓使用者擁有完全離線的選項。
MiniMax M2.1
MiniMax——Talkie 應用程式背後的中國 AI 公司——已記錄了透過 M2.1 模型與 OpenClaw 的整合。整合遵循相同的 OpenAI 相容 API 模式，可作為即插即用的替代方案，方便使用者嘗試不同的模型特性。
飛書/Lark：首個官方中國聊天平台
OpenClaw v2026.2.2 引入了官方飛書支援——發布說明中稱其為「首個中國聊天客戶端的亮相」。這是一個里程碑：首次有中國訊息平台在核心專案中獲得第一方支援，而非僅是社群外掛。
官方 `feishu-bridge` skill 透過 WebSocket 長連接將飛書機器人連接到 OpenClaw。關鍵細節：無需公網伺服器、網域或 ngrok。橋接從 OpenClaw 實例發起出站連接到飛書伺服器，這意味著它可以在 NAT 和防火牆後運作——在中國網路環境中這是實際的必要條件。
釘釘和企業微信：社群連接器
阿里巴巴的釘釘和騰訊的企業微信方面，社群已經補上：
- •釘釘連接器（xiaomingx）：將釘釘外發 webhook 訊息橋接到 OpenClaw Gateway，已在官方 skill 登錄處上架
- •企業微信外掛（sunnoy，`openclaw-plugin-wecom`）：企業微信 AI Bot 外掛，支援串流輸出、動態 Agent 管理、群聊整合和指令白名單
- •飛書連接器（m1heng，`clawdbot-feishu`）：社群構建的替代飛書整合
這意味著中國三大企業訊息平台——飛書、釘釘、企業微信——都有可用的 OpenClaw 整合，涵蓋了絕大多數中國職場通訊。
中文 Fork 生態
多個社群 fork 為中國使用者提供最佳化體驗：
- •openclaw-cn（jiulingyun）：中文版本，內建飛書整合和國內網路環境最佳化——很可能是為了解決防火長城相關的連線問題
- •openclaw-cn（AI-ZiMo）：另一個中文 fork，定期與上游專案同步
- •OpenClaw CN（SourceForge）：專注於「讓強大的開源代理框架對中文開發者來說可用且易懂」
這些 fork 處理了在中國執行 OpenClaw 的實際問題：網路路由、API 端點選擇、預設模型設定和 UI 本地化。
架構優勢
這一切之所以可能，是因為 OpenClaw 在編排層和模型層之間有清晰的分離。專案不假設你使用 OpenAI。任何暴露 OpenAI 相容 API 的供應商——而大多數中國大模型供應商都是如此——都可以作為即插即用的後端。
這是刻意的架構選擇，而且正在帶來回報。當其他 AI 代理框架與特定供應商緊密耦合時，OpenClaw 的靈活性使其成為中國多元 LLM 生態系統的預設編排層。
展望
趨勢很明確：中國 AI 公司不僅在使用 OpenClaw——還在其上構建。月之暗面的 Kimi Claw 平台是最具野心的例子，但阿里的官方文檔和百度將其整合到 7 億用戶搜尋應用中，都表明這是全行業的趨勢。
隨著基金會轉型的推進，關鍵問題之一是治理結構如何平衡全球社群的需求與中國市場的特定要求——不同的大模型供應商、不同的訊息平台、不同的網路限制和不同的監管環境。