需配置多Provider并启用路由器开关、基于能力画像的任务调度、按科研阶段绑定模型流水线、用环境变量动态切换默认模型、在API调用中手动指定模型名称。
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如果您希望在OpenClaw中实现多模型并行调度，使不同任务自动匹配最适配的AI模型，而非全程依赖单一模型，则需依托其内置的多模型路由机制与能力画像配置体系。以下是具体操作方法：
一、配置多Provider并启用路由器开关
OpenClaw支持在同一运行实例中注册多个模型服务（如Ollama本地Qwen2.5、阿里云百炼、Claude API、MiniMax等），但默认仅启用主模型；必须显式开启路由功能，并为各模型分配唯一ID与语义化能力标签，系统才能依据任务内容分发请求。
1、编辑根目录下的config.yaml文件，在models.providers节点下添加至少两个完整模型配置块，每个块须包含id、type、apiKey（若需认证）、baseUrl（若非默认地址）及capabilities标签数组。
2、在models.router节点下设置enabled: true，并指定defaultModel作为兜底选项。
3、为每个模型的capabilities字段填入不重复的语义化标签，例如["coding", "debug"]、["legal", "document"]、["multimodal", "pdf"]，确保覆盖常用任务维度。
4、保存后执行openclaw restart命令使配置生效。
二、基于能力画像的任务调度配置
Zoe调度器通过解析预设的模型能力画像（包括specialization与实测performance_metrics）对任务进行语义匹配，实现数学推导类任务交由Codex执行、逻辑审查类任务由Claude承担、多模态理解类任务分发至Gemini处理，全程无需人工干预。
1、打开config/orchestrator.yaml文件。
2、在model_profiles节中为每个模型添加specialization字段，值为标准标识，如"code_generation"或"logic_review"。
3、为每个模型配置performance_metrics，包括实测的avg_response_time_ms与task_accuracy_rate数值。
4、保存后执行openclaw reload --orchestrator命令使新画像立即生效。
三、按科研阶段划分模型角色并绑定流水线
将科研全流程拆解为文献检索、数据清洗、代码实现、结果验证、论文撰写五个阶段，为每阶段绑定专属模型，形成闭环流水线；各阶段输出自动作为下一阶段输入，避免人工中转与上下文断裂。
1、进入skills/research_pipeline/目录，编辑pipeline_definition.json。
2、在stages数组中，为literature_search阶段指定model: "Qwen2.5-72B"，因其在中文文献语义召回上表现最优。
3、为data_validation阶段指定model: "DeepSeek-V3"，因其在结构化数据校验与异常识别中准确率达98.7%。
4、为paper_drafting阶段启用双模型协同：主模型Qwen2.5-72B负责初稿生成，辅模型Claude-3.5-Sonnet实时执行风格一致性校验。
四、通过环境变量动态切换当前默认模型
在开发调试或轻量级任务场景中，可通过操作系统级环境变量快速切换全局默认模型，适用于脚本调用、CI/CD集成等无需持久化配置的流程。
1、在终端中执行export OPENCLAW_MODEL="claude-3"以临时切换至Claude模型。
2、若使用Python脚本调用，确保该环境变量在进程启动前已设置。
3、该方式优先级高于config.yaml中的defaultModel，但不参与路由决策，仅影响未显式指定模型的请求。
五、在API调用中手动指定模型名称
对于需要强确定性的单次请求，可在代码层面直接传入model_name参数，绕过所有自动路由逻辑，确保指令被精确送达目标模型。
1、导入OpenClaw客户端：from openclaw import OpenClaw。
2、初始化时显式声明模型：client = OpenClaw(model_name="gpt-4o")。
3、发起生成请求：response = client.generate("请为该需求编写单元测试")。
4、该方式适用于测试验证、A/B对比、敏感任务隔离等关键场景，模型选择完全由开发者控制。
