示例，简化版配置

看起来你对 OpenClaw 的简化/轻量版本感兴趣！我来为你梳理一下思路：

🦀 OpenClaw 迷你版的核心特点

精简架构：

1. 核心功能保留：

   • 多模态理解（文档+图片）
   • RAG 检索增强
   • 结构化输出
   • 但模型规模更小

2. 轻量级部署：

   • 单文件或最小依赖
   • 内存占用 < 4GB
   • 支持 CPU/低配 GPU

技术方案选择：

选项 A：基于现有框架精简

    "embedding_model": "bge-small-zh",  # 小尺寸嵌入模型
    "llm": "Qwen2.5-1.5B-Instruct",     # 小参数模型
    "vision_model": "clip-vit-base-patch32",  # 轻量视觉
    "chunk_size": 512,                  # 更小的分块
}

选项 B：功能裁剪版

• 保留：文档解析 + 基础问答
• 可选：图片理解（按需加载）
• 移除：复杂工作流、多轮对话管理

🚀 快速启动方案

单文件版本：

# 只需一个Python文件
pip install -r requirements-mini.txt
python openclaw_mini.py --document your_file.pdf

Docker 极简版：

FROM python:3.10-slim
COPY app.py requirements.txt ./
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "app.py"]

📦 迷你版功能对比

🛠️ 实际实现建议

# 核心精简代码结构
class OpenClawMini:
    def __init__(self):
        self.embedder = load_small_embedding_model()
        self.llm = load_tiny_llm()
    def process(self, doc_path):
        # 简化流程：提取 → 检索 → 回答
        chunks = simple_chunk(doc_path)
        relevant = retrieve(chunks, query)
        return self.llm.generate(relevant)

🌟 适用场景

• 个人学习/研究
• 边缘设备部署
• 快速原型验证
• 资源受限环境

你需要哪种方向的“迷你版”？

1. 功能裁剪（保留核心,去掉高级功能）
2. 模型轻量化（小参数模型）
3. 部署简化（单文件/最小依赖）
4. 还是特定场景的定制版？

我可以根据你的具体需求提供更详细的实现方案！ 🚀