QuantClaw：精准控制，才是 OpenClaw 的关键
人工智能
2026-04-27 v1 计算与语言
摘要
诸如 OpenClaw 之类的自主智能体系统由于长上下文输入和多轮推理，带来了显著的效率挑战。这导致在实际开发中代价和费用居高不下。虽然量化是降低成本和延迟的标准方法，但其对现实场景下智能体性能的影响仍不明确。本文分析了 QuantClaw 上不同复杂工作流程的量化灵敏度，表明精度要求在任务相关性极强。基于此，我们提出 QuantClaw，一个即插即用的精度路由插件，根据任务特性动态分配精度。QuantClaw 将轻量任务路由到低成本配置，同时保持对高要求工作负载的高精度，从而在不增加用户复杂度的前提下节省成本并加速推理。实验表明，我们的 QuantClaw 在保持或提高任务性能的同时，显著降低了延迟和计算成本。在多种智能体任务中，采用 GLM-5（FP8 基准）时，实现最高可达 21.4% 的成本节省和 15.7% 的延迟降低。这些结果凸显了将精度视为动态资源在智能体系统中的重要价值。
引用
@article{arxiv.2604.22577,
title = {QuantClaw: Precision Where It Matters for OpenClaw},
author = {Manyi Zhang and Ji-Fu Li and Zhongao Sun and Xiaohao Liu and Zhenhua Dong and Xianzhi Yu and Haoli Bai and Xiaobo Xia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.22577},
year = {2026}
}
备注
Blog: https://sparkengineai.github.io/QuantClaw