openclaw是openhands生态中专为物理机器人控制优化的轻量级分支，通过本地量化模型+规则引擎协同推理实现离线指令解析与运动规划，需配置phi-3-mini等gguf模型、claw_rules.yaml动作映射及openhand-driver硬件驱动，并启用低延迟模式。
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OpenClaw是OpenHands生态中专为物理机器人控制优化的轻量级分支，它不依赖云端大模型即可完成本地化指令解析与运动规划。配置低成本模型方案的核心在于绕过高成本API调用，改用本地量化模型+规则引擎协同推理，同时确保机械手执行层能实时响应。
替换LLM为本地量化模型
第一步：在config.toml中注释掉远程模型配置段，取消对[llm]下api_key和base_url的依赖。
第二步：启用本地嵌入式模型模块，在[llm]节内添加以下配置：
model = "Phi-3-mini-4k-instruct-q4_k_m.gguf"
embedding_model = "nomic-embed-text-v1.5.f16.gguf"
provider = "llama_cpp"
第三步：将两个GGUF格式模型文件放入models/目录，确保文件名与配置完全一致——【文件名大小写错误会导致启动失败且无明确报错】。
第四步：设置推理参数以适配边缘设备：
temperature = 0.1
n_ctx = 2048
n_gpu_layers = 20
这一步必须根据你的GPU显存调整n_gpu_layers值；若使用纯CPU运行，则设为0并增加numa = true提升内存访问效率。
本次更新实现飞书插件 npm 独立分发，新增 Ollama 本地模型配置及 openclaw 命令别名。引入 SQLite 持久化队列，支持断点续传。全面集成飞书、钉钉、企业微信及 QQ 官方渠道，优化阿里云百炼模型选择。修复多 Agent 路由、定时任务校验及配对授权等关键问题，提升系统稳定性与兼容性。
启用规则引擎降载
当任务明确为机械手操作时，跳过LLM完整推理链，直接触发预置动作模板。
方法一：在agent/目录下新建claw_rules.yaml，定义关键词映射关系：
"抓取圆柱体" → action: grasp_cylinder, params: {diameter: 0.03, force: 0.8}
"松开物体" → action: release, params: {}
方法二：修改openhands/agent/agent.py，在step()函数开头插入规则匹配逻辑——先查claw_rules.yaml，命中则跳过LLM调用，直接生成ActionEvent。
这一步改动后需重新构建Docker镜像，否则容器内代码不会更新。
绑定OpenHand硬件驱动层
① 确保已安装openhand-driver Python包：pip install openhand-driver==0.4.2
② 在config.toml的[core]节下添加硬件连接参数：
hardware_backend = "openhand"
openhand_serial_port = "/dev/ttyACM0"
③ 启动前检查串口权限：sudo usermod -aG dialout $USER → 重启终端 → ls -l /dev/ttyACM*确认当前用户有读写权限。
④ 最后，在runtime/目录中启用低延迟模式：编辑docker-compose.yml，将openhands-runtime服务的command字段末尾追加--low-latency参数。
