تحرير OpenClaw الخاص بك

تعمل Anthropic على تقييد الوصول إلى نماذج Claude في منصات الوكيل المفتوح لمشتركي Pro/Max. ومع ذلك، لا تقلق، فهناك نماذج مفتوحة رائعة على Hugging Face للحفاظ على عمل عملائك! في أغلب الأحيان، بجزء بسيط من التكلفة.

إذا تم عزلك وكان عملاء OpenClaw أو Pi أو Open Code بحاجة إلى الإنعاش، فيمكنك نقلهم إلى النماذج المفتوحة بطريقتين:

1. استخدم نموذجًا مفتوحًا يتم تقديمه من خلال موفري استدلال الوجه المعانق.
2. قم بتشغيل نموذج مفتوح محلي بالكامل على أجهزتك الخاصة.

المسار المستضاف هو أسرع طريق للعودة إلى وكيل قادر. يعد المسار المحلي هو الخيار المناسب إذا كنت تريد الخصوصية، وعدم تكاليف واجهة برمجة التطبيقات (API)، والتحكم الكامل.

للقيام بذلك، ما عليك سوى إخبار كود claude أو المؤشر أو وكيلك المفضل: ساعدوني في نقل عملاء OpenClaw إلى نماذج Hugging Face، وربط هذه الصفحة.

معانقة موفري استدلال الوجه

مقدمو استدلال Hugging Face عبارة عن منصة مفتوحة توجه إلى موفري النماذج مفتوحة المصدر. إنه الاختيار الصحيح إذا كنت تريد أفضل الموديلات أو إذا لم يكن لديك الأجهزة اللازمة.

أولاً، ستحتاج إلى إنشاء رمز مميز هنا. ثم يمكنك إضافة هذا الرمز المميز إلى openclaw هكذا:

openclaw onboard --auth-choice huggingface-api-key

الصق رمز Hugging Face المميز عندما يُطلب منك ذلك، وسيُطلب منك تحديد نموذج.

نحن نوصي باستخدام GLM-5 نظرًا لنتائجه الممتازة في Terminal Bench، ولكن هناك الآلاف للاختيار من بينها هنا.

يمكنك تحديث نموذج Hugging Face الخاص بك في أي وقت عند الدخول إليه repo_id في تكوين OpenClaw:

{
  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "huggingface/zai-org/GLM-5:fastest"
      }
    }
  }
}

ملاحظة: يحصل مشتركو HF PRO على رصيد مجاني بقيمة 2 دولار كل شهر، وهو ما ينطبق على استخدام موفري الاستدلال، تعرف على المزيد هنا.

الإعداد المحلي

يمنحك تشغيل النماذج محليًا الخصوصية الكاملة، وتكاليف واجهة برمجة التطبيقات (API) صفرًا، والقدرة على التجربة دون حدود للمعدلات.

قم بتثبيت Llama.cpp، وهي مكتبة مفتوحة المصدر بالكامل لاستدلال الموارد المنخفضة.

# on mac or linux
brew install llama.cpp

# on windows
winget install llama.cpp

ابدأ خادمًا محليًا بواجهة مستخدم ويب مدمجة:

llama-server -hf unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:UD-Q4_K_XL

نحن نستخدم هنا Qwen3.5-35B-A3B، والذي يعمل بشكل رائع مع ذاكرة وصول عشوائي (RAM) سعة 32 جيجابايت. إذا كانت لديك متطلبات مختلفة، فيرجى التحقق من توافق الأجهزة مع الطراز الذي يهمك. هناك الآلاف للاختيار من بينها.

إذا قمت بتحميل GGUF في llama.cpp، استخدم تكوين OpenClaw مثل هذا:

openclaw onboard --non-interactive \                                                                                   
   --auth-choice custom-api-key \                                                                                         
   --custom-base-url "http://127.0.0.1:8080/v1" \                                                                         
   --custom-model-id "unsloth-qwen3.5-35b-a3b-gguf" \                                                                     
   --custom-api-key "llama.cpp" \                                                                                         
   --secret-input-mode plaintext \                                                                                        
   --custom-compatibility openai

تحقق من تشغيل الخادم ومن تحميل النموذج:

curl http://127.0.0.1:8080/v1/models

ما هو المسار الذي يجب أن تختاره؟

استخدم Hugging Face Inference Providers إذا كنت تريد أسرع مسار للعودة إلى وكيل OpenClaw القادر. يستخدم llama.cpp إذا كنت تريد الخصوصية والتحكم المحلي الكامل وعدم وجود فاتورة API.

وفي كلتا الحالتين، لا تحتاج إلى نموذج مستضاف مغلق حتى يتمكن OpenClaw من الوقوف على قدميه مرة أخرى!