Hugging Face Blog公式発表·2026年3月27日 09:00·約3分

あなたのOpenClawを解放せよ

#オープンソースLLM #モデル移行 #エージェントプラットフォーム #Hugging Face #ローカル推論 #Claude

整理・翻訳:ainew.jp 編集システムAIによる自動処理作り方と限界

本文の状態

日本語全文を表示中

詳細モードで約3分の本文を読めます。

同じ出来事の情報源

6媒体で確認

Hugging Face Blog · InfoQ · AWS Machine Learning Blog · TechCrunch AI · Simon Willison Blog · The Decoder

各社の報じ方を比較 ↓

まず要点

OpenAIがOpenClawの新機能を発表し、開発者がより柔軟にAIツールをカスタマイズできるようにした。

Source Article

元記事を日本語で読む

本文に関係しない購読案内、埋め込み通知、サイト内プロモーションは除いています。

記事に戻る OpenClawを解放しよう 🦀

アップボート 1

Anthropicは、Pro/Maxサブスクライバー向けのオープンエージェントプラットフォームにおけるClaudeモデルへのアクセスを制限しています。しかしご安心ください。Hugging Faceにはエージェントを動かし続けるための優れたオープンモデルが多数あります！多くの場合、コストは大幅に抑えられます。

アクセスを制限され、あなたのOpenClaw、Pi、またはOpen Codeエージェントを復活させる必要がある場合、次の2つの方法でオープンモデルに移行できます：

Hugging Face推論プロバイダーを通じて提供されるオープンモデルを使用する。
ご自身のハードウェアで完全にローカルなオープンモデルを実行する。

ホスト型の方法は、高性能なエージェント環境に戻る最も速い道です。プライバシーを重視し、APIコストをゼロにし、完全な制御を望む場合は、ローカル実行が適しています。

移行するには、あなたのClaudeコード、Cursor、またはお気に入りのエージェントに次のように伝えてください：「私のOpenClawエージェントをHugging Faceモデルに移行するのを手伝って、このページを参照して」。

Hugging Face推論プロバイダー

Hugging Face推論プロバイダーは、オープンソースモデルのプロバイダーに接続するオープンプラットフォームです。最高のモデルを利用したい場合や、必要なハードウェアをお持ちでない場合に最適な選択肢です。

まず、こちらでトークンを作成する必要があります。その後、そのトークンをopenclawに追加できます。

code

openclaw onboard --auth-choice huggingface-api-key

プロンプトが表示されたらHugging Faceトークンを貼り付け、モデルを選択するように求められます。

優れたターミナルベンチスコアを持つGLM-5をお勧めしますが、こちらには何千もの選択肢があります。

リポジトリIDを入力することで、いつでもHugging Faceモデルを更新できます。

code

{ agents: { defaults: { model: { primary: "huggingface/zai-org/GLM-5:fastest" } } } }

注記: HF PROサブスクライバーは毎月2ドルの無料クレジットを受け取れ、これは推論プロバイダーの利用に適用されます。詳細はこちらをご覧ください。

モデルのローカル実行

モデルをローカルで実行すると、完全なプライバシー、APIコストゼロ、レート制限なしでの実験が可能になります。

低リソース推論のための完全オープンソースライブラリであるLlama.cppをインストールしてください。

code

# MacまたはLinuxの場合
brew install llama.cpp
# Windowsの場合
winget install llama.cpp

組み込みWeb UIでローカルサーバーを起動します：

code

llama-server -hf unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:UD-Q4_K_XL

ここでは、32GBのRAMで良好に動作するQwen3.5-35B-A3Bを使用しています。要件が異なる場合は、ご利用のモデルのハードウェア互換性を確認してください。選択肢は何千もあります。

GGUFをllama.cppでロードする場合は、次のようなOpenClaw設定を使用してください：

code

openclaw onboard --non-interactive \
--auth-choice custom-api-key \
--custom-base-url "http://127.0.0.1:8080/v1" \
--custom-model-id "unsloth-qwen3.5-35b-a3b-gguf" \
--custom-api-key "llama.cpp" \
--secret-input-mode plaintext \
--custom-compatibility openai

サーバーが実行中でモデルがロードされていることを確認します：

code

curl http://127.0.0.1:8080/v1/models

どの方法を選ぶべきですか？

有能なOpenClawエージェントに戻る最も速い道を望むなら、Hugging Face推論プロバイダーを使用してください。llama.cppを使用したローカル実行も選択肢です。

いずれにせよ、OpenClawを復活させるためにクローズドなホスト型モデルは必要ありません！

原文を表示

Back to Articles Liberate your OpenClaw 🦀

Upvote 1

Anthropic is limiting access to Claude models in open agent platforms for Pro/Max subscribers. Don’t worry though, there are great open models on Hugging Face to keep your agents running! Most of the time, at a fraction of the cost.

If you've been cut off and your OpenClaw, Pi, or Open Code agents need resuscitation, you can move them to open models in two ways:

Use an open model served through Hugging Face Inference Providers.

Run a fully local open model on your own hardware.

The hosted route is the fastest way back to a capable agent. The local route is the right fit if you want privacy, zero API costs, and full control.

To do so, just tell your claude code, your cursor or your favorite agent: help me move my OpenClaw agents to Hugging Face models, and link this page.

Hugging Face Inference Providers

Hugging Face inference providers is an open platform that routes to providers of open source models. It’s the right choice if you want the best models or you don’t have the necessary hardware.

First, you’ll need to create a token here. Then you can add that token to openclaw

openclaw onboard --auth-choice huggingface-api-key

Paste your Hugging Face token when prompted, and you’ll be asked to select a model.

We’d recommend GLM-5 because of its excellent Terminal Bench scores, but there are thousands to chose from here.

You can update your Hugging Face model at any time entering its repo_id

{ agents: { defaults: { model: { primary: "huggingface/zai-org/GLM-5:fastest" } } } }

Note: HF PRO subscribers get $2 free credits each month which applies to Inference Providers usage, learn more here.

Running models locally gives you full privacy, zero API costs, and the ability to experiment without rate limits.

Install Llama.cpp, a fully open source library for low resource inference.

on mac or linux brew install llama.cpp # on windows winget install llama.cpp

Start a local server with a built-in web UI:

llama-server -hf unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:UD-Q4_K_XL

Here, we’re using Qwen3.5-35B-A3B, which works great with 32GB of RAM. If you have different requirements, please check out the hardware compatibility for the model you're interested in. There are thousands to choose from.

If you load the GGUF in llama.cpp, use an OpenClaw config like this:

openclaw onboard --non-interactive \ --auth-choice custom-api-key \ --custom-base-url "http://127.0.0.1:8080/v1" \ --custom-model-id "unsloth-qwen3.5-35b-a3b-gguf" \ --custom-api-key "llama.cpp" \ --secret-input-mode plaintext \ --custom-compatibility openai

Verify the server is running and the model is loaded:

curl http://127.0.0.1:8080/v1/models

Which path should you choose?

Use Hugging Face Inference Providers if you want the quickest path back to a capable OpenClaw agent. Use llama.cpp

Either way, you do not need a closed hosted model to get OpenClaw back on its feet!