GLM-5.1：长时域 Agent 与 Claude Code 配置

一句话结论

GLM-5.1 应被当作“长时域工程 Agent”配置：给足上下文和输出预算，先明确角色/技术栈/验收，再让它循环执行、编译、测试和迭代；Claude Code 可直接把模型名切换为 GLM-5.1。

适用场景

• 适合的任务：长时间编码、前后端项目生成、仓库级重构、终端任务、性能优化和 OpenClaw/Claude Code Agent。

• 不适合的任务：只需低延迟短答的高并发工作负载，或没有测试/审查机制的无人值守生产改动。

• 适用的模型版本：glm-5.1。

• 适用的客户端、Agent 或 API：Z.AI API、BigModel.cn、Claude Code、OpenCode、Kilo Code、Roo Code、Cline、Droid、OpenClaw。

• 推荐的推理档位和参数：官方 benchmark 常用 temperature=1.0、top_p=0.95；实际 API 参数以 provider 文档为准。长任务必须设置足够 max_tokens 和约 200K 上下文。

可直接使用的内容

官方 OpenAI-compatible Python 配置

下面的客户端和系统角色来自 Z.AI 文档；用户任务是官方示例的可替换模板：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-Z.AI-api-key",
    base_url="https://api.z.ai/api/paas/v4/",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.1",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": (
                "You are a senior full-stack software engineer, proficient in "
                "frontend development, backend architecture design, and modern "
                "web technology stacks."
            ),
        },
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "Design and build <project>. Include <pages/features>. "
                "Use <stack>. First inspect the environment, then implement, "
                "run tests, and report the files changed and remaining risks."
            ),
        },
    ],
)

可复用的长时域任务指令

你负责把下面的工程目标交付到可验证状态：<目标>。

环境与输入：<仓库/操作系统/语言/启动命令>
硬约束：<不能改动的接口、依赖、权限和资源>
验收标准：<测试、性能、视觉、兼容性或交付物标准>

请循环执行：检查现状 → 制定下一步 → 修改 → 编译/测试/运行 → 读取结果 →
根据证据调整策略。持续维护 TODO 和阻塞项；不要在只完成骨架时宣布完成。
每轮结束记录实际改动、验证结果、失败原因和下一轮计划。若没有客观指标，
用明确的检查清单审查完整性、交互和边界情况，并在最后给出仍未验证的假设。

Claude Code 中按官方说明把配置里的模型名更新为 "GLM-5.1"；Coding Plan 高峰期消耗 3× 配额、低峰期 2×，当时限时促销低峰为 1×，上线前应复核当前计费规则。

测试/工作流步骤

1. 用官方 SDK/API 发起短请求，确认模型名、base URL 和 API key。

2. 给 Agent 一个可回滚的小仓库任务，要求先读环境、写 TODO、再改动和跑测试。

3. 将 max_tokens、上下文上限、工具超时和工作区资源写入实验记录；长任务按阶段保存 patch/commit。

4. 对性能优化任务保留基线指标，要求每轮提交编译/测试/benchmark 结果，避免只凭模型自评。

5. 在 Claude Code/OpenCode 中以同一 prompt 对比目标模型，并记录配额、延迟、工具错误和人工接管。

原始证据与数据

• Z.AI 文档将 GLM-5.1 定位为最多可在单任务上连续自主工作 8 小时的长时域模型，闭环包括规划、执行、迭代优化和交付。

• 官方 API 示例使用模型 glm-5.1、https://api.z.ai/api/paas/v4/，并给出资深全栈工程师 system role 和个人博客网站的完整任务方向。

• 官方发布页说明可在 Claude Code 等编码 Agent 中使用，将模型名更新为 "GLM-5.1"；也说明支持 vLLM、SGLang 等本地推理框架。

• 官方长程任务展示：VectorDBBench 外层优化 600+ 轮、6,000+ 工具调用、约 3,547→21,500 QPS；Linux desktop web app 单次运行 8 小时，由模型持续自检和补齐功能。

适用边界

• 官方博客示例的“8 小时”和长程结果依赖特定 harness、工具和任务；不是每个普通聊天请求都会自动持续运行。

• API 示例没有包含完整工具 schema、权限策略和测试脚本；需要由客户端/Agent 自己实现安全边界。

• 长输出预算不等于更高正确率；应设置停止条件、测试门禁和最大费用。

• Z.AI Coding Plan 的配额倍数和促销是时间敏感信息，不能当作永久价格。

来源摘录或观察（仅做合规短引）

官方把模型描述为可完成 “the full loop from planning and execution to iterative optimization”；配置模板保留了这一闭环，但把最终验收责任留给用户的测试与审查。