如何将你的 OpenClaw Bot 提升 10 倍 🦞

Source: Dev.to

大家好！今天，随着 OpenClaw（MoltBot、ClawdBot）已成为 GitHub 上最受欢迎的仓库之一，问题随之而来：我们该如何在项目中更好地使用它？本文将向您展示如何在 仅仅五分钟 内提升您的部署。

需要考虑的特性

• 故障转移
• 可观测性
• 多模型访问

这些功能默认并未包含；您需要额外添加模块。

使用 Bifrost 模块

Bifrost 是一个基于 Rust 的模块，兼容多家 AI 提供商，并能与 OpenClaw 平滑集成。

启动 Bifrost

docker run -d -p 8080:8080 -v ~/data:/app/data --name bifrost maximhq/bifrost

在 MoltBot 中配置

openclaw config set models.providers.bifrost '{
  "baseUrl": "http://localhost:8080/v1",
  "apiKey": "dummy-key",
  "api": "openai-completions",
  "models": [{"id": "gemini/gemini-2.5-pro", "name": "Gemini 2.5 Pro"}]
}'

设置为默认模型

openclaw config set agents.defaults.model.primary bifrost/gemini/gemini-2.5-pro

重启并测试

openclaw gateway restart
openclaw chat "Hello via Bifrost"

如果一切顺利，您将看到请求正在被处理的确认信息。

好处

• 完全掌控您的 AI 驱动聊天流程（统计信息、自动故障转移、访问 Claude、GPT‑5 等）
• 在基准测试中比 LiteLLM 快 50 倍
• 正确使用时可实现 10‑100 倍 的生产力提升

感谢阅读！希望对您有所帮助。

模块的 GitHub 仓库