在 OpenClaw(俗称“小龙虾”或“龙虾”)这个2026年爆火的开源个人AI Agent框架中,大语言模型(LLM) 扮演的是整个系统最核心、最昂贵也最关键的“大脑”角色,但它并不是直接执行操作的那个部分。
简单总结LLM在OpenClaw里的真实作用层级(从强到弱):
OpenClaw中最常见的几种Agent类型与LLM关系
- Persistent Agent
(持久代理、主Agent) → 几乎全程依赖LLM做高阶推理、长期记忆管理、跨会话任务拆解 → 通常绑定最强模型(Claude 4、o1系列、Gemini 2.5 Pro、DeepSeek R1、Kimi k2.5等) - Sub-Agent
(子代理) → 由主Agent动态派生,用于并行处理子任务 → 可以按任务难度降级模型(复杂推理用强模型,简单执行用便宜模型),这是省Token神器 - ACP Agent
(外部编程工具桥接代理) → 基本不走自己的LLM推理,而是把任务直接转发给Claude Code / Cursor / Codex / Windsurf 等专业编程模型 → 自己几乎不消耗Token,性价比极高 - Coding / Dev Agent
→ LLM最吃力的部分:看代码 → 写代码 → 改代码 → debug → PR描述 → git操作 → 很多人会专门给这类Agent配最强的代码模型
一句话总结LLM在OpenClaw里的定位
LLM ≈ “数字大脑 + 首席架构师 + 代码作者”它负责:理解、规划、决策、写代码、反思 但不负责真正“动鼠标键盘、发网络请求、写文件”——这些脏活累活由OpenClaw的Runtime(Pi Agent框架)、Skills、沙箱、浏览器控制器来完成。
这也是为什么很多人说: “OpenClaw把LLM从只会聊天的‘咨询师’升级成了能真正干活的‘数字员工’”。
希望这个分层解释能帮你清晰理解大模型在OpenClaw生态里到底干了什么最值钱的事。如果你现在主要想降低成本,优先考虑的方向就是:
用Sub-Agent + 模型降级策略 大量使用ACP Agent桥接专业工具 把重复出现的模式固化为Skill(大幅减少LLM重复推理)
有具体场景想讨论(比如代码Agent、写作Agent、多Agent协作)也可以继续问~
夜雨聆风