OpenClaw自2026年初火遍全球已从极客圈破圈至大众用户催生了养龙虾全民热潮然而用户在实际使用中面临两个核心痛点• 环境配置还是复杂买服务器、配环境、装依赖、调API普通人搞一天不一定能跑通。“折腾三小时报错二十次连命令行都没跑起来”这是不少尝试自行部署用户的真实吐槽。• 通用大模型跑龙虾任务频繁掉链子——多步任务中途崩溃、工具调用不稳定、长任务无法持续执行。龙虾能不能真正干活归根结底取决于驱动它的模型大脑够不够强。在全民养虾热情高涨下今天国产智谱AI带着它的龙虾模型GLM-5-Turbo强势来了我一直是国产智谱AI的忠实用户去年很早就订阅了GLM Coding年度套餐会员这不GLM-5-Turbo龙虾模型一经发布第一时间赶紧体验一下。顺便给大家分享一下我的一点体验感受。一、GLM-5-Turbo 有啥不同GLM-5-Turbo被称为是「全球首个龙虾模型」顾名思义它是对龙虾工作流深度定制优化的专为AI Agent任务设计的大模型与现在爆火的OpenClaw完全适配兼容。可能你会想为Agent设计的模型有什么不一样呢简单说普通大模型在对话中表现虽好但一旦需要连续规划任务、调用工具、处理复杂链路时就容易掉链子。而GLM-5-Turbo解决的就是这类问题它提供更快的响应速度、更强的多步推理、更稳定的工具调用成功率。在ZClawBench的评测结果显示GLM-5-Turbo在OpenClaw场景中的表现相比GLM-5提升显著在多项关键任务上整体领先于多家主流模型。二、GLM-5-Turbo提供了五大核心能力1、tool calling工具调用精准在新发布的GLM-5-Turbo模型中它能精准、稳定地调用各类外部工具和各种skill让龙虾任务从对话变成真正的执行。2、instruction following支持复杂指令拆解多智能体协作支持更强的指令遵循能够高效理解并拆解复杂指令以及精准指挥多个智能体分工协作。3、长任务不中断能够理解时间维度上的指令处理定时任务在处理耗时极长的复杂任务时能够持续执行不中断。4、在AI编码中从Vibe Coding到Agentic Engineering在编程上具备强大优势能够以极少的人工干预自主完成 Agentic 长程规划与执行等系统工程任务从氛围编程Vibe Coding迈向智能体工程Agentic Engineering。5、速度提升针对高吞吐长链条任务大幅提速在处理数据吞吐量大、逻辑链条长的龙虾任务时大幅提升推理速度和响应稳定性。一句话总结GLM-5-Turbo是一个真正能干活的模型工具调用更稳。任务推进更强响应速度更快更适合Skill调用、定时任务、持续执行等真实工作流。并且经大量真实任务中实测能够更出色地应对OpenClaw中的典型乃至高级应用场景。当然光听说的还不行具体靠不靠谱一定还得要亲自体验过后才能下结论好接下来跟着我们一起来体验一下吧。为了方便对比实测效果我们借助不同的AI工具分两轮验证• 第一轮用AutoClawGLM-5-Turbo• 第二轮用Claude CodeGLM-5-Turbo三、AutoClaw GLM-5-Turbo配置使用3.1 AutoClaw是什么这是个啥简单介绍一下AutoClaw是智谱推出的首个一键安装本地 OpenClaw 应用。1 分钟把你的电脑变成一台能自己干活的 Agent 机器。在官网下载安装后直接输入指令就能让龙虾干活还能接入飞书等即时通讯工具。你不用租云电脑、不配环境、不降智60 预制Skills开箱即用。值得一提的是AutoClaw 预置了智谱最新上线的龙虾模型“GLM-5-Turbo”因此我们先用AutoClaw内置的龙虾模型验证一下效果。3.2 安装AutoClaw如果你还没有安装AutoClaw, 先访问它的下载地址:https://autoglm.zhipuai.cn/autoclaw下载安装包后双击傻瓜式安装安装成功后点击运行AutoClaw输入手机号、验证码登录即可3.3 配置迁移OpenClaw启动后如果你本地之前已经安装过OpenClaw可以支持将OpenClaw一键迁移配置到AutoClaw点击下一步勾选需要迁移的功能点击开始迁移很快就迁移完成了迁移完成后进入到AutoClaw对话框页面我们先新建一个分身点击对话框中快速配置按钮先给分身设置好名字角色如下图配置完成后接下来我们先来测试一下它的基本功能表现如何。重点提醒此处模型名咱们一定要选择GLM-5-Turbo! 这点非常重要直接会影响到输出效果3.4 验证AutoClawGLM-5-Turbo组合效果第一项验证工具调用能力让我们依次验证一下首先是工具调用能力看一下它能否根据需求自主调用相关工具比如第1个问题 openclaw项目最新的fork和star数量是多少问题发送之后很快就返回了结果。为了验证它的返回数据准确性我们打开GitHub访问OpenClaw项目地址https://github.com/openclaw/openclaw确认一下数据截止2026.3.16和AutoClaw返回的一样。很好验证通过第二项验证内容检索与上下文关联接着第二个问题验证它的上下文检索以及网页读取的能力比如中我接连问了它两个问题狂师是谁 介绍一下这个网站testfather.cn它除了返回了狂师介绍外还会和我接下来的问题进行关联告诉我testfather.cn这个网站创始人就是狂师。到目前为止大模型输出的效果和响应速度都还不错。第三项验证多Agent协同开发如果觉得上述的问题太过于简单了我们可以用一个实际项目验证一下它的多Agent协同开发能力。先简单整理一下提示词比如多Agent协同开发提示词# 任务目标 你需要调度三只「龙虾」协同完成一个任务管理系统FocusTodo的开发。 # 角色与分工 1. **龙虾 A (架构师)** - 设计数据库SchemaSQLite。 - 编写 OpenAPI 3.0 格式的接口文档包含 Task 的增删改查。 - 输出「架构设计文档」明确前后端协作规范。 2. **龙虾 B (前端开发)** - 技术栈React Ant Design。 - 基于龙虾A的API文档用React开发单页面应用包含 - 任务列表展示含优先级、截止日期 - 新增/编辑/删除任务的表单 - 高优先级任务筛选按钮 - 输出「前端代码包」含HTML/CSS/JS可直接运行无需复杂打包保证基础交互可用。。 3. **龙虾 C (后端开发)** - 技术栈Python (FastAPI) SQLite。 - 基于龙虾A的Schema和API文档用PythonFastAPI开发后端服务。 - 实现所有任务CRUD接口 - 对接SQLite数据库实现数据持久化 - 输出「后端代码包」含启动脚本保证接口可调用。 # 协作要求 - 三只龙虾需基于统一的设计规范开发避免接口不兼容 - 最终输出架构设计文档 前端代码 后端代码且三者可协同运行前端能调用后端接口数据能存入数据库 - 项目难度极简版无需鉴权、分页、样式美化保证核心功能可用即可。将上述提示词发送给AutoClaw差不多等了4~5分钟左右三只龙虾架构师、前端、后端很顺利地完成了交待给它们的任务。开发完成后它并没有将项目帮我自动启动起来但AutoClaw还是很体贴的问我是否需要它帮忙把项目跑起来偷懒的我肯定不想自己亲自动手直接回复需要AutoClaw接收到指令后会自动安装前后端项目启动依赖并且还会运行端到端E2E测试自行创建任务进行功能验证。验证完成后打开浏览器访问http://localhost:5173/就能看到前端界面了界面上还能看到它帮我们添加的测试任务哦由于这个工具功能并不是此次我们的重点我们主要为了验证GLM-5-Turbo龙虾模型在多Agent协同开发的能力对于工具本身的功能大家如果感兴趣的话可以自行完善。由于我们在最初始的提示中有要求它输出对应的产出物比如接口文档、架构设计文档但在执行过程中它并没有主动输出我们产出物的位置因此可以直接问它从输出结果可知 它的工作产出物统一放在了用户目录下的.openclaw-autoclaw\workspace这个目录下了这个目录和OpenClaw(.openclaw)工作输出目录位置基本是一样的。本地打开这个目录可以看到帮我们自动生成好的接口文档、架构设计文档、数据库文件等。访问http://localhost:8000/docs查看Swagger UI接口文档也可以访问http://localhost:8000/redoc查看ReDoc在线文档没有问题所有的产物输出都能满足我们最初的要求~到此我们要求的都已经全部完成并且整个过程是一次性通过的中间没有任何的返工修改。它也体现出了GLM-5-Turbo龙虾模型在编程上具备强大的优势能够以极少的人工干预自主完成 Agentic 长程规划与执行等系统工程任务从氛围编程Vibe Coding迈向智能体工程Agentic Engineering。第四项验证浏览器操控与数据汇总看到这里你可能会说这个和其它的通用模型好像并没有什么区别啊其他模型也可以做到。但GLM-5-Turbo作为「全球首个龙虾模型」为龙虾工作流进行了深度优化因此我们来看一下它在其它工作方面的表现。比如我们先来验证一下它能否帮我们自动打开浏览器并汇总我们需要的信息,我们先新开一个AutoClaw分身Browser Agent输入提示词到小红书搜索关于龙虾的最热门的笔记选五个整理一下笔记的内容、点赞数和前三条评论到Excel里放在桌面就行名字叫“笔记整理”。收到指令后龙虾分身会在开始任务之前找我们确认用哪个浏览器以及是否开启信任模式此处我选择Chrome浏览器、关闭信任模式。AutoClaw 收到确认后的指令接下来就会像人一样帮我们自动打开浏览器并安装AutoGLM插件打开小红书、搜索龙虾关键字、将信息汇总整理成excel等。所有操作全不需要人工介入人只需要动动嘴巴下发指令就行了第五项验证定时任务OpenClaw 之所以能迅速走红定时任务功能功不可没。它精准解决了日常办公的痛点 —— 让 AI 主动接管那些重复繁琐的工作按设定的时间或周期自动运行无需人工干预。而GLM-5-Turbo作为龙虾模型定时任务这个功能肯定少不了接下来我们来验证一下它在定时任务方面的表现如何。输入提示词设置一个定时任务五分钟后告诉我最新股市收盘价格并做简单分析收到提示词后很快就帮我创建了一个后台任务。并且根据要求收集整合信息等待定时任务到达指定时间自动发送为了不宣传股市这里我就只截取了一部分效果定时器指定要求时间到达后立马收到了一份股市收盘快报并且还根据股市大盘数据进行了简单分析。这里延展一点目前有很多股民就在利用小龙虾自动盯盘前两天看到一个新闻有个家伙靠着小龙虾自动操盘2天盈利了30W。说这个只是为了告诉大家利用这类龙虾模型可以演变出很多种玩法但是股市有风险不要瞎尝试哦第六项移动端IM由于之前我们已经将OpenClaw配置迁移到了AutoClaw在AutoClaw中会自动获取到原先在OpenClaw的配置信息比如飞书配置进入到IM频道可以看到飞书已经自动配置好了。如果此前你并没有在本地安装OpenClaw或配置过飞书也可以直接在AutoClaw添加频道配置即可。为了验证移动IM消息同步与控制功能我们这里就直接打开飞书App发送指令比如打开百度浏览器、查询今天武汉的天气预报如下图所示收到指令后本地电脑上就会打开浏览器、并且输出返回今天的天气预报信息并且整个过程AutoClawGLM-5-Turbo与飞书AppOpenClaw工作群信息都是实时互通的。到此整体GLM-5-Turbo功能体验下来还是非常不错的。但你可能会想GLM-5-Turbo龙虾模型一定要配合AutoClaw使用吗? 当然不时用Claude Code、OpenCode都可以轻松接入的。和之前接入智谱GLM-5、GLM-4.7是一样的四、Claude CodeGLM-5-Turbo配置使用4.1 大模型配置常见痛点使用AI编程工具时你是不是也经常遇到这些痛点• 想同时用官方Claude系列模型、或者某个中转或国产的便宜模型 → 得手动改配置文件• 多个API Key、多个代理地址来回切 → 改错一次就全乱套• 不同工具的MCP服务器、Skills、Prompts各自管理 → 维护成本爆炸• 换模型测试效果 → 重启终端、重新认证效率极低如果你也存在这些问题今天给大家推荐一款开源实用的大模型配置管理工具cc-switch它几乎完美解决了以上所有问题简单来说cc-switch不是简单的“改个API地址”的小工具而是一个全家桶式的管理中心。如果你每天都在用AI写代码且不止用一个模型/一个渠道讨厌每次切换模型都要手动改配置文件需要管理大量自定义 Skills 和 Prompt 模板那么装上 cc-switch 基本不会后悔。项目地址https://github.com/farion1231/cc-switch4.2 利用CC配置GLM-5-Turbo这一步操作就简单了打开CC供应商选择ZhiPu按下述要求输出即可主要是填入自己的API KEY和模型名此处将模型名改为GLM-5-Turbo即可。4.3 用Claude Code测试切换到项目目录打开命令行终端输入claude可以看到当前在用的模型名为GLM-5-Turbo。这里我就不像上面一个个来验证了主要验证一下GLM-5-Turbo龙虾模型在多Agent协同开发能力吧将上述的提示词复制过来# 任务目标 你需要调度三只「龙虾」协同完成一个任务管理系统FocusTodo的开发并在当前项目创建项目目录。 # 角色与分工 1. **龙虾 A (架构师)** - 设计数据库SchemaSQLite。 - 编写 OpenAPI 3.0 格式的接口文档包含 Task 的增删改查。 - 输出「架构设计文档」明确前后端协作规范。 2. **龙虾 B (前端开发)** - 技术栈React Ant Design。 - 基于龙虾A的API文档用React开发单页面应用包含 - 任务列表展示含优先级、截止日期 - 新增/编辑/删除任务的表单 - 高优先级任务筛选按钮 - 输出「前端代码包」含HTML/CSS/JS可直接运行无需复杂打包保证基础交互可用。。 3. **龙虾 C (后端开发)** - 技术栈Python (FastAPI) SQLite。 - 基于龙虾A的Schema和API文档用PythonFastAPI开发后端服务。 - 实现所有任务CRUD接口 - 对接SQLite数据库实现数据持久化 - 输出「后端代码包」含启动脚本保证接口可调用。 # 协作要求 - 三只龙虾需基于统一的设计规范开发避免接口不兼容 - 最终输出架构设计文档 前端代码 后端代码且三者可协同运行前端能调用后端接口数据能存入数据库 - 项目难度极简版无需鉴权、分页、样式美化保证核心功能可用即可。将提示词发送给Claude Code, 大模型会调用三只龙虾协同开发 FocusTodo 任务管理系统。先创建项目目录然后按依赖顺序调度龙虾A先出架构设计B和C并行开发龙虾A架构设计完成后会再并行派遣龙虾B和龙虾C并基于统一规范同时开发稍等几分钟后约4~5分钟左右三只龙虾基于统一的 OpenAPI 文档开发前后端同时并行协同开发整个项目顺利完成。项目开发完成后按照惯例我们还是要来验证一下各项功能能不能用。打开浏览器访问http://localhost:5173/查看前端页面效果从上图可知页面可以正常打开显示但操作栏按钮有些样式显示问题但此处问题不大属于细节问题。再继续访问后端接口文档地址http://localhost:8000/docs整个过程很丝滑基本都是一次性全部通过输出速度和代码质量都很不错五、如何使用GLM-5-Turbo作为对标Claude Opus的高阶模型该如何使用呢如果你之前订阅过GLM Coding Plan编码套餐的Max套餐现已支持GLM-5-Turbo了Pro套餐将在本月尽快支持Lite套餐将在4月支持接入。虽然Coding Plan也可用于OpenClaw接入体验如需长期稳定运行、后台持续执行或更高负载的Agent场景建议优先使用龙虾套餐。偷偷说一句之前如果没有抢不到 Coding Plan 套餐的小伙伴可以试试龙虾套餐也是完美适配 Claude Code 的 并且为了让企业和个人实现龙虾“token 自由”智谱这次还贴心地推出了基于 GLM-5-Turbo 的龙虾套餐。订阅地址https://bigmodel.cn/claw-plan-team写在最后智谱GLM-5-Turbo号称全球首个龙虾模型要问GLM-5-Turbo到底行不行在我的实际体验当中GLM-5-Turbo 的“一次跑通”能力非常强基本上一次命令就可以满足我的预期甚至超出我的预期。且无论是响应速度、代码质量、亦或是多工具串联、长指令拆解等方面表现非常不错。之前用通用模型跑龙虾任务时很多时候第二个任务就开始胡说八道。换GLM-5-Turbo之后最大的感受就是一个字稳。一天跑下来没崩过一次。这意味着什么意味着你不用反复调试、不用中途干预、不用盯着屏幕等它崩溃。给一个指令它就能一口气跑完。当然这里也不是说其它的通用模型不能跑龙虾但GLM-5-Turbo确实更稳更快。如果你天天用龙虾干活换这个模型省的是时间和心态。这也让我非常期待GLM-5-Turbo接下来给我的工作带来的提效表现了如果这篇文章对你有帮助不妨点个赞、转发、收藏三连支持❤️想第一时间收到推送记得加个星标 ⭐推荐阅读 点击标题可跳转从零基础到AI全栈专家5年陪跑带你手撸20个企业实战项目为什么我拖了一个多月才开始使用OpenClaw?我的小“破”站花了3天终于上线了温馨提醒「狂师・AI 进化社」包含AI大模型、AI编程、AI测试、AI开发、AI智能体、AI工具等八大版块手把手带你玩转超20个真实项目实战对标企业级招聘需求职场进阶AI首选目前加入还有优惠 点击下方关注公众号《测试开发技术》获取免费测开学习路线、简历模板、面试真题、AI测试、AI 编程、自动化测试、测试开发资料教程等。END扫码可直接链接作者后台回复【领资料包】试试赞、转发和在看就是最大的支持❤️