​

النماذج المحلية

​

الموصى به: LM Studio + نموذج محلي كبير (Responses API)

{
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: “lmstudio/my-local-model” },
      models: {
        “anthropic/claude-opus-4-6”: { alias: “Opus” },
        “lmstudio/my-local-model”: { alias: “Local” },
      },
    },
  },
  models: {
    mode: “merge”,
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: “http://127.0.0.1:1234/v1”,
        apiKey: “lmstudio”,
        api: “openai-responses”,
        models: [
          {
            id: “my-local-model”,
            name: “Local Model”,
            reasoning: false,
            input: [“text”],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 196608,
            maxTokens: 8192,
          },
        ],
      },
    },
  },
}

• ثبّت LM Studio: https://lmstudio.ai
• في LM Studio، نزّل أكبر إصدار نموذج متاح (وتجنب الإصدارات “الصغيرة” أو المكمّمة بشدة)، ثم شغّل الخادم، وتأكد من أن http://127.0.0.1:1234/v1/models يعرضه.
• استبدل my-local-model بمعرّف النموذج الفعلي الظاهر في LM Studio.
• أبقِ النموذج محمّلًا؛ فالتحميل البارد يضيف زمن بدء تشغيل.
• عدّل contextWindow وmaxTokens إذا كان إصدار LM Studio لديك مختلفًا.
• بالنسبة إلى WhatsApp، التزم باستخدام Responses API حتى يتم إرسال النص النهائي فقط.

​

إعداد هجين: نموذج مستضاف أساسي، ورجوع احتياطي محلي

{
  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "anthropic/claude-sonnet-4-6",
        fallbacks: ["lmstudio/my-local-model", "anthropic/claude-opus-4-6"],
      },
      models: {
        "anthropic/claude-sonnet-4-6": { alias: "Sonnet" },
        "lmstudio/my-local-model": { alias: "Local" },
        "anthropic/claude-opus-4-6": { alias: "Opus" },
      },
    },
  },
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: "http://127.0.0.1:1234/v1",
        apiKey: "lmstudio",
        api: "openai-responses",
        models: [
          {
            id: "my-local-model",
            name: "Local Model",
            reasoning: false,
            input: ["text"],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 196608,
            maxTokens: 8192,
          },
        ],
      },
    },
  },
}

​

إعداد محلي أولًا مع شبكة أمان مستضافة

​

الاستضافة الإقليمية / توجيه البيانات

• تتوفر أيضًا إصدارات MiniMax/Kimi/GLM المستضافة على OpenRouter مع نقاط نهاية مثبتة على مناطق محددة (مثل الاستضافة داخل الولايات المتحدة). اختر الإصدار الإقليمي هناك للحفاظ على حركة البيانات داخل النطاق القضائي الذي تريده مع الاستمرار في استخدام models.mode: "merge" لخيارات الرجوع الاحتياطي من Anthropic/OpenAI.
• يظل التشغيل المحلي فقط هو أقوى مسار للخصوصية؛ أما التوجيه الإقليمي المستضاف فهو حل وسط عندما تحتاج ميزات المزود ولكنك تريد التحكم في تدفق البيانات.

​

خوادم وكيلة محلية أخرى متوافقة مع OpenAI

{
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      local: {
        baseUrl: "http://127.0.0.1:8000/v1",
        apiKey: "sk-local",
        api: "openai-responses",
        models: [
          {
            id: "my-local-model",
            name: "Local Model",
            reasoning: false,
            input: ["text"],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 120000,
            maxTokens: 8192,
          },
        ],
      },
    },
  },
}

• يتعامل OpenClaw مع هذه المسارات على أنها مسارات وكيل متوافقة مع OpenAI، وليست نقاط نهاية OpenAI أصلية
• لا ينطبق هنا تشكيل الطلبات الخاص بـ OpenAI الأصلي فقط: لا service_tier، ولا store الخاص بـ Responses، ولا تشكيل حمولة التوافق مع الاستدلال في OpenAI، ولا تلميحات لذاكرة التخزين المؤقت للتلقين
• لا يتم حقن رؤوس الإسناد المخفية الخاصة بـ OpenClaw (originator، version، User-Agent) في عناوين URL الخاصة بهذه الوكلاء المخصّصة

• تقبل بعض الخوادم فقط messages[].content كسلسلة نصية في Chat Completions، وليس مصفوفات أجزاء محتوى منظّمة. اضبط models.providers.<provider>.models[].compat.requiresStringContent: true لهذه النقاط النهائية.
• بعض الخلفيات المحلية الأصغر أو الأكثر صرامة تكون غير مستقرة مع بنية التلقين الكاملة الخاصة بوقت تشغيل الوكيل في OpenClaw، خاصة عند تضمين مخططات الأدوات. إذا كانت الخلفية تعمل مع استدعاءات /v1/chat/completions المباشرة الصغيرة لكنها تفشل في الأدوار العادية لوكيل OpenClaw، فجرّب أولًا agents.defaults.experimental.localModelLean: true لإزالة الأدوات الافتراضية الثقيلة مثل browser وcron وmessage؛ هذا علم تجريبي وليس إعدادًا افتراضيًا مستقرًا. راجع الميزات التجريبية. وإذا استمر الفشل، فجرّب models.providers.<provider>.models[].compat.supportsTools: false.
• إذا استمرت الخلفية في الفشل فقط مع تشغيلات OpenClaw الأكبر، فعادةً ما تكون المشكلة المتبقية في سعة النموذج/الخادم من الطرف العلوي أو في خطأ برمجي في الخلفية، وليس في طبقة النقل الخاصة بـ OpenClaw.

​

استكشاف الأخطاء وإصلاحها

• هل يستطيع Gateway الوصول إلى الوكيل؟ curl http://127.0.0.1:1234/v1/models.
• هل تم إلغاء تحميل نموذج LM Studio؟ أعد تحميله؛ فالبدء البارد سبب شائع لـ “التعليق”.
• يحذّر OpenClaw عندما تكون نافذة السياق المكتشفة أقل من 32k ويمنع التشغيل عندما تقل عن 16k. إذا واجهت هذا الفحص المسبق، فارفع حد السياق في الخادم/النموذج أو اختر نموذجًا أكبر.
• أخطاء السياق؟ اخفض contextWindow أو ارفع حد الخادم لديك.
• هل يعيد الخادم المتوافق مع OpenAI الخطأ messages[].content ... expected a string؟ أضف compat.requiresStringContent: true إلى إدخال ذلك النموذج.
• تعمل استدعاءات /v1/chat/completions الصغيرة المباشرة، لكن openclaw infer model run يفشل مع Gemma أو نموذج محلي آخر؟ عطّل مخططات الأدوات أولًا باستخدام compat.supportsTools: false، ثم اختبر مرة أخرى. إذا استمر الخادم في التعطل فقط مع تلقينات OpenClaw الأكبر، فاعتبر ذلك قيدًا في الخادم/النموذج من الطرف العلوي.
• الأمان: تتجاوز النماذج المحلية المرشحات الموجودة على جانب المزود؛ لذا أبقِ الوكلاء محدودي النطاق وفعّل Compaction للحد من نطاق تأثير حقن التلقين.