OpenClaw 自我升級與切換 Kimi K2.5 教學指南

OpenClaw 自我升級與切換 Kimi K2.5 教學指南

透過 OpenClaw Chat Agent 自動完成升級並切換至 OpenRouter 的 moonshotai/kimi-k2.5 模型


前置條件

  • 已安裝並運行 OpenClaw(舊版 Clawdbot / Moltbot 亦適用)
  • 擁有 OpenRouter API Key(於 openrouter.ai/keys 取得)
  • OpenClaw Gateway 正在運行中
  • 可透過聊天介面(Telegram / Discord / Web UI / CLI)與 OpenClaw 對話

第一部分:透過 Chat Agent 自動升級 OpenClaw

方法一:一句話指令(推薦)

直接在 OpenClaw 聊天視窗中輸入以下 Prompt:

請幫我將 OpenClaw 升級到最新穩定版本。執行以下步驟:

1. 先執行 `openclaw --version` 確認當前版本
2. 執行 `openclaw update` 進行升級(選擇 stable 頻道)
3. 升級完成後執行 `openclaw doctor --fix` 檢查配置
4. 執行 `openclaw gateway restart` 重啟 Gateway
5. 最後再次執行 `openclaw --version` 確認新版本
6. 回報升級前後的版本號碼給我

方法二:進階完整升級 Prompt(含備份)

如果你想要更安全的升級流程,可使用以下完整 Prompt:

我需要你幫我安全地升級 OpenClaw 到最新版本。請按照以下完整流程操作:

## 第一步:備份
- 建立備份目錄:mkdir -p ~/openclaw-backups/$(date +%Y-%m-%d-%H%M)
- 備份設定檔:cp -r ~/.openclaw ~/openclaw-backups/$(date +%Y-%m-%d-%H%M)/state
- 備份工作區:cp -r ~/clawd ~/openclaw-backups/$(date +%Y-%m-%d-%H%M)/workspace
- 記錄當前版本:openclaw --version

## 第二步:停止 Gateway
- 執行 openclaw gateway stop
- 確認已停止:openclaw gateway status

## 第三步:升級
- 如果是 npm 安裝:npm i -g openclaw@latest
- 如果是 git 安裝:openclaw update --channel stable
- 如果不確定安裝方式,執行:curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash -- --no-onboard

## 第四步:驗證
- 執行 openclaw doctor --fix
- 執行 openclaw gateway restart
- 執行 openclaw --version 確認新版本
- 執行 openclaw health 確認健康狀態

完成後請回報:舊版本號、新版本號、doctor 結果、健康狀態。

方法三:如果 Agent 無法自動升級

在某些環境中(如 Docker 容器、Zeabur 等託管平台),OpenClaw Agent 可能無法自行升級。此時你需要手動 SSH 進入伺服器,根據安裝方式選擇:

npm 安裝:

openclaw --version                    # 記錄當前版本
npm i -g openclaw@latest              # 升級到最新版
openclaw doctor --fix                 # 修復配置
openclaw gateway restart              # 重啟 Gateway
openclaw --version                    # 確認新版本

Git 安裝:

cd ~/openclaw
git fetch origin
git checkout main
git pull
pnpm install
pnpm build
openclaw doctor --fix
openclaw gateway restart

Docker 安裝(更新映像檔標籤):

docker compose pull
docker compose up -d

第二部分:切換至 OpenRouter Kimi K2.5

方法一:透過 Chat Agent 一句話切換

在 OpenClaw 聊天視窗中輸入:

請幫我將 AI 模型切換為 OpenRouter 的 Kimi K2.5。具體步驟:

1. 編輯 ~/.openclaw/openclaw.json 配置檔
2. 確認 env 區塊包含 OPENROUTER_API_KEY(如果沒有則提醒我設定)
3. 將 agents.defaults.model.primary 設為 "openrouter/moonshotai/kimi-k2.5"
4. 在 agents.defaults.models 中加入 alias "kimi"
5. 設定 fallback 模型以防 Kimi K2.5 不可用
6. 儲存後執行 openclaw gateway restart
7. 完成後用一句話測試新模型是否正常回應

方法二:完整配置切換 Prompt

我要將 OpenClaw 的 AI 模型從目前的設定切換為 OpenRouter 上的 Moonshot Kimi K2.5。

請執行以下操作:

1. 先讀取當前的 ~/.openclaw/openclaw.json 配置,告訴我目前使用的模型

2. 確認環境變數 OPENROUTER_API_KEY 已設定。如果尚未設定,請提醒我執行:
   export OPENROUTER_API_KEY="sk-or-我的密鑰"

3. 修改 openclaw.json,設定以下配置:

{
  "env": {
    "OPENROUTER_API_KEY": "sk-or-你的密鑰放這裡"
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "openrouter/moonshotai/kimi-k2.5",
        "fallbacks": [
          "openrouter/moonshotai/kimi-k2",
          "openrouter/google/gemini-2.5-flash-lite"
        ]
      },
      "models": {
        "openrouter/moonshotai/kimi-k2.5": {
          "alias": "kimi"
        },
        "openrouter/moonshotai/kimi-k2": {
          "alias": "kimi2"
        }
      }
    }
  }
}

4. 儲存配置後執行:
   - openclaw doctor --fix
   - openclaw gateway restart

5. 發送一則測試訊息確認 Kimi K2.5 正常回應

6. 回報:舊模型名稱、新模型名稱、測試結果

方法三:手動編輯配置

如果 Agent 無法自動修改配置,你可以手動操作:

步驟 1:設定 OpenRouter API Key

# 方式 A:透過環境變數
export OPENROUTER_API_KEY="sk-or-你的密鑰"

# 方式 B:透過 CLI 向導
openclaw onboard --auth-choice apiKey --token-provider openrouter --token "$OPENROUTER_API_KEY"

步驟 2:編輯配置檔

nano ~/.openclaw/openclaw.json

找到 agents 區塊,修改為:

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "openrouter/moonshotai/kimi-k2.5",
        "fallbacks": [
          "openrouter/moonshotai/kimi-k2",
          "openrouter/google/gemini-2.5-flash-lite"
        ]
      },
      "models": {
        "openrouter/moonshotai/kimi-k2.5": {
          "alias": "kimi"
        }
      }
    }
  }
}

步驟 3:重啟並驗證

openclaw doctor --fix
openclaw gateway restart
openclaw health

第三部分:合併操作 — 升級 + 切換模型一次完成

以下是一個「終極 Prompt」,讓 OpenClaw Agent 一次完成升級和模型切換:

我需要你幫我完成兩件事:升級 OpenClaw 到最新版,然後切換 AI 模型到 Kimi K2.5。

請依照以下流程執行:

=== 階段一:備份與升級 ===

1. 記錄當前版本(openclaw --version)和當前使用的模型
2. 備份配置:cp -r ~/.openclaw ~/openclaw-backups/$(date +%Y-%m-%d-%H%M)/
3. 備份工作區:cp -r ~/clawd ~/openclaw-backups/$(date +%Y-%m-%d-%H%M)/
4. 停止 Gateway(openclaw gateway stop)
5. 升級 OpenClaw(npm i -g openclaw@latest 或 openclaw update)
6. 執行 openclaw doctor --fix

=== 階段二:切換模型 ===

7. 編輯 ~/.openclaw/openclaw.json
8. 確保 env 中有 OPENROUTER_API_KEY
9. 設定 primary model 為 "openrouter/moonshotai/kimi-k2.5"
10. 加入 fallback: ["openrouter/moonshotai/kimi-k2", "openrouter/google/gemini-2.5-flash-lite"]
11. 設定 alias: "kimi"

=== 階段三:驗證 ===

12. 重啟 Gateway(openclaw gateway restart)
13. 確認健康狀態(openclaw health)
14. 發送測試訊息確認新模型運作正常
15. 執行 openclaw --version 確認新版本

=== 回報格式 ===
- 升級前版本:___
- 升級後版本:___
- 舊模型:___
- 新模型:openrouter/moonshotai/kimi-k2.5
- 健康狀態:___
- 測試結果:___
- 備份位置:___

即時模型切換(不修改配置檔)

OpenClaw 支援在聊天中臨時切換模型,不需要編輯配置:

/model kimi

前提是你已在配置中設定了 alias。你也可以直接使用完整模型名稱:

/model openrouter/moonshotai/kimi-k2.5

切換回其他模型:

/model sonnet
/model opus

常見問題排解

Q1:升級後 Gateway 無法啟動

openclaw doctor --fix          # 自動修復常見問題
openclaw gateway restart       # 重新啟動
journalctl --user -u openclaw-gateway -n 50  # 查看日誌(Linux systemd)

Q2:Kimi K2.5 模型回應錯誤

確認 OpenRouter API Key 有效:

curl https://openrouter.ai/api/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" | head -c 200

確認模型 ID 正確 — OpenRouter 上的完整 slug 為 moonshotai/kimi-k2.5,在 OpenClaw 配置中需加上 openrouter/ 前綴,完整寫法為 openrouter/moonshotai/kimi-k2.5

Q3:升級後想要回退

# 回退到特定版本
npm i -g openclaw@2026.2.14

# 或恢復備份
cp -r ~/openclaw-backups/日期/state/* ~/.openclaw/
openclaw gateway restart

Q4:Kimi K2.5 費率參考

項目 價格
輸入 tokens $0.50 / 百萬 tokens
輸出 tokens $2.80 / 百萬 tokens
上下文窗口 262,144 tokens

相較 Claude Sonnet 4.5($3/$15)便宜約 5-8 倍,適合高頻次 Agent 任務。

Q5:如何確認目前使用的模型

在聊天中輸入:

你現在使用的是什麼模型?請告訴我模型名稱和版本。

或使用 CLI:

openclaw config get agents.defaults.model.primary

Kimi K2.5 模型特性

  • 多模態能力:支援視覺輸入,擅長視覺編碼任務
  • Agent 工具調用:原生支援 tool-calling,適合 OpenClaw 的 Agent 工作流
  • 推理能力:支援 reasoning tokens,可透過 OpenRouter 啟用逐步推理
  • 超長上下文:262K tokens 上下文窗口,適合處理大型程式碼庫
  • 成本效益高:輸入 $0.50/M,輸出 $2.80/M,適合大量 Agent 互動

最後更新:2026-02-25 | 適用 OpenClaw 2026.x 版本