واجهة سطر أوامر الاستدلال

openclaw infer هو السطح القياسي غير التفاعلي للاستدلال المدعوم بموفّري الخدمة. وهو يعرض عائلات القدرات (model وimage وaudio وtts وvideo وweb وembedding)، وليس أسماء RPC الأولية لـ Gateway أو معرّفات أدوات الوكيل. ويُعد openclaw capability ... اسمًا مستعارًا لشجرة الأوامر نفسها.

أسباب تفضيله على غلاف مخصّص لموفّر خدمة بعينه:

• يعيد استخدام موفّري الخدمة والنماذج المُعدّة مسبقًا في OpenClaw.
• يوفّر غلاف --json مستقرًا للنصوص البرمجية وعمليات الأتمتة التي تقودها الوكلاء (راجع مخرجات JSON).
• يشغّل المسار المحلي المعتاد من دون Gateway لمعظم الأوامر الفرعية.
• في فحوصات موفّر الخدمة الشاملة من البداية إلى النهاية، يختبر CLI الموزّع، وتحميل الإعدادات، وتحديد الوكيل الافتراضي، وتفعيل Plugin المضمّنة، وبيئة تشغيل القدرات المشتركة قبل إرسال الطلب إلى موفّر الخدمة.

تحويل infer إلى مهارة

انسخ هذا والصقه في وكيل:

اقرأ https://docs.openclaw.ai/cli/infer، ثم أنشئ مهارة توجّه مسارات عملي الشائعة إلى `openclaw infer`.ركّز على تشغيل النماذج، وتوليد الصور، وتوليد الفيديو، ونسخ الصوت، وتحويل النص إلى كلام، والبحث على الويب، والتضمينات.

تربط المهارة الجيدة المستندة إلى infer مقاصد المستخدم الشائعة بالأمر الفرعي المناسب، وتتضمن بضعة أمثلة قياسية لكل مسار عمل، وتفضّل openclaw infer ... على البدائل منخفضة المستوى، ولا تعيد توثيق سطح infer بالكامل في متن المهارة.

شجرة الأوامر

 openclaw infer  list  inspect   model    run    list    inspect    providers    auth login    auth logout    auth status   image    generate    edit    describe    describe-many    providers   audio    transcribe    providers   tts    convert    voices    providers    personas    status    enable    disable    set-provider    set-persona   video    generate    describe    providers   web    search    fetch    providers   embedding    create    providers

يعرض infer list وinfer inspect --name <capability> هذه الشجرة في صورة بيانات (معرّف القدرة، ووسائط النقل، والوصف).

المهام الشائعة

السلوك

• استخدم --json عندما تُمرَّر المخرجات إلى أمر أو نص برمجي آخر؛ واستخدم المخرجات النصية في الحالات الأخرى.
• استخدم --provider أو --model provider/model لتثبيت واجهة خلفية محددة.
• استخدم model run --thinking <level> لتجاوز مستوى التفكير/الاستدلال لمرة واحدة: off أو minimal أو low أو medium أو high أو adaptive أو xhigh أو max.
• بالنسبة إلى image describe وaudio transcribe وvideo describe، يجب أن يستخدم --model الصيغة <provider/model>.
• بالنسبة إلى image describe، يقبل --file المسارات المحلية وعناوين HTTP(S) URL؛ وتخضع عناوين URL البعيدة لسياسة SSRF المعتادة لجلب الوسائط.
• تستخدم أوامر التنفيذ عديمة الحالة (model run وimage * وaudio * وvideo * وweb * وembedding *) الوضع المحلي افتراضيًا. أما أوامر الحالة التي يديرها Gateway (tts status) فتستخدم Gateway افتراضيًا.
• لا يتطلب المسار المحلي تشغيل Gateway مطلقًا.
• يُعد model run المحلي إكمالًا مختصرًا لمرة واحدة عبر موفّر الخدمة: فهو يحدّد نموذج الوكيل والمصادقة المُعدّين، لكنه لا يبدأ دورة وكيل محادثة، ولا يحمّل الأدوات، ولا يفتح خوادم MCP المضمّنة.
• يرفق model run --file ملفات الصور (مع الكشف التلقائي عن نوع MIME) بالمطالبة؛ كرّر --file لصور متعددة. تُرفض الملفات غير الصورية — استخدم بدلًا من ذلك infer audio transcribe أو infer video describe.
• يختبر model run --gateway توجيه Gateway، والمصادقة المحفوظة، واختيار موفّر الخدمة، وبيئة التشغيل المضمّنة، لكنه يظل مسبارًا أوليًا للنموذج: لا يحتوي على نص جلسة سابقة، أو سياق bootstrap/AGENTS، أو أدوات، أو خوادم MCP مضمّنة.
• يتطلب model run --gateway --model <provider/model> بيانات اعتماد Gateway لمشغّل موثوق، لأنه يطلب من Gateway تنفيذ تجاوز مؤقت لموفّر الخدمة/النموذج.

النموذج

الاستدلال النصي وفحص النموذج/موفّر الخدمة.

openclaw infer model run --prompt "Reply with exactly: smoke-ok" --jsonopenclaw infer model run --prompt "Summarize this changelog entry" --model openai/gpt-5.4 --jsonopenclaw infer model run --prompt "Describe this image in one sentence" --file ./photo.jpg --model google/gemini-2.5-flash --jsonopenclaw infer model run --prompt "Use more reasoning here" --thinking high --jsonopenclaw infer model providers --jsonopenclaw infer model inspect --model gpt-5.6-sol --json

استخدم مراجع <provider/model> الكاملة مع --local لإجراء اختبار دخاني لموفّر خدمة واحد دون تشغيل Gateway أو تحميل سطح أدوات الوكيل:

openclaw infer model run --local --model anthropic/claude-sonnet-4-6 --prompt "Reply with exactly: pong" --jsonopenclaw infer model run --local --model cerebras/zai-glm-4.7 --prompt "Reply with exactly: pong" --jsonopenclaw infer model run --local --model google/gemini-2.5-flash --prompt "Reply with exactly: pong" --jsonopenclaw infer model run --local --model groq/llama-3.1-8b-instant --prompt "Reply with exactly: pong" --jsonopenclaw infer model run --local --model mistral/mistral-medium-3-5 --prompt "Reply with exactly: pong" --jsonopenclaw infer model run --local --model mistral/mistral-small-latest --prompt "Reply with exactly: pong" --jsonopenclaw infer model run --local --model openai/gpt-5.6-luna --prompt "Reply with exactly: pong" --jsonopenclaw infer model run --local --model ollama/qwen2.5vl:7b --prompt "Describe this image." --file ./photo.jpg --json

ملاحظات:

• يُعد model run المحلي أضيق اختبار دخاني عبر CLI لسلامة موفّر الخدمة/النموذج/المصادقة: بالنسبة إلى موفّري الخدمة غير ChatGPT-Codex، لا يرسل سوى المطالبة المقدّمة.
• يستطيع model run --model <provider/model> المحلي تحديد صفوف الكتالوج الثابتة المضمّنة بدقة (وهي الصفوف نفسها التي يعرضها openclaw models list --all) قبل كتابة موفّر الخدمة هذا في الإعدادات. تظل مصادقة موفّر الخدمة مطلوبة؛ ويؤدي غياب بيانات الاعتماد إلى أخطاء مصادقة، وليس Unknown model.
• في مسابير الاستدلال لـ Mistral Medium 3.5، اترك درجة الحرارة غير مضبوطة/افتراضية. يرفض Mistral القيمة reasoning_effort="high" مع temperature: 0؛ استخدم درجة الحرارة الافتراضية أو قيمة غير صفرية مثل 0.7.
• تضيف المسابير المحلية لـ OAuth الخاص بـ OpenAI ChatGPT/Codex (واجهة API ‏openai-chatgpt-responses) تعليمة نظام بسيطة كي يتمكن وسيط النقل من ملء حقل instructions المطلوب — من دون سياق وكيل كامل أو أدوات أو ذاكرة أو نص جلسة.
• يرفق model run --file محتوى الصورة مباشرة برسالة المستخدم الوحيدة. تعمل التنسيقات الشائعة (PNG وJPEG وWebP) عندما يُكتشف نوع MIME على أنه image/*؛ وتفشل الملفات غير المدعومة أو غير المعروفة قبل استدعاء موفّر الخدمة. استخدم بدلًا من ذلك infer image describe عندما تريد توجيه OpenClaw لنماذج الصور وآليات الرجوع الاحتياطي، بدلًا من مسبار مباشر لنموذج متعدد الوسائط.
• يجب أن يدعم النموذج المحدد إدخال الصور؛ وقد ترفض النماذج النصية فقط الطلب على مستوى موفّر الخدمة.
• يجب أن يحتوي model run --prompt على نص يتجاوز المسافات البيضاء؛ وتُرفض المطالبات الفارغة قبل أي استدعاء لموفّر الخدمة أو Gateway.
• ينتهي model run المحلي برمز غير صفري عندما لا يعيد موفّر الخدمة أي مخرجات نصية، حتى لا تبدو موفّرات الخدمة التي يتعذر الوصول إليها وعمليات الإكمال الفارغة كأنها مسابير ناجحة.
• استخدم model run --gateway لاختبار توجيه Gateway أو إعداد بيئة تشغيل الوكيل مع إبقاء إدخال النموذج أوليًا. استخدم openclaw agent أو سطح محادثة للحصول على سياق الوكيل الكامل، والأدوات، والذاكرة، ونص الجلسة.
• ترتبط --thinking adaptive بمستوى medium في بيئة تشغيل الإكمال؛ وترتبط --thinking max بالمستوى max لنماذج OpenAI التي تدعم أقصى جهد أصلي، وإلا فبالمستوى xhigh.
• تدير model auth login وmodel auth logout وmodel auth status حالة مصادقة موفّر الخدمة المحفوظة.

الصورة

التوليد والتحرير والوصف.

openclaw infer image generate --prompt "friendly lobster illustration" --jsonopenclaw infer image generate --prompt "cinematic product photo of headphones" --jsonopenclaw infer image generate --model openai/gpt-image-1.5 --output-format png --background transparent --prompt "simple red circle sticker on a transparent background" --jsonopenclaw infer image generate --model openai/gpt-image-2 --quality low --openai-moderation low --prompt "low-cost draft poster" --jsonopenclaw infer image generate --prompt "slow image backend" --timeout-ms 180000 --jsonopenclaw infer image edit --file ./logo.png --model openai/gpt-image-1.5 --output-format png --background transparent --prompt "keep the logo, remove the background" --jsonopenclaw infer image edit --file ./poster.png --prompt "make this a vertical story ad" --size 2160x3840 --aspect-ratio 9:16 --resolution 4K --jsonopenclaw infer image describe --file ./photo.jpg --jsonopenclaw infer image describe --file https://example.com/photo.png --jsonopenclaw infer image describe --file ./receipt.jpg --prompt "Extract the merchant, date, and total" --jsonopenclaw infer image describe-many --file ./before.png --file ./after.png --prompt "Compare the screenshots and list visible UI changes" --jsonopenclaw infer image describe --file ./ui-screenshot.png --model openai/gpt-5.4-mini --jsonopenclaw infer image describe --file ./photo.jpg --model ollama/qwen2.5vl:7b --prompt "Describe the image in one sentence" --timeout-ms 300000 --json

ملاحظات:

• استخدم image edit عند البدء من ملفات إدخال موجودة؛ تضيف --size أو --aspect-ratio أو --resolution تلميحات هندسية لدى المزوّدين/النماذج التي تدعمها.

• يؤدي استخدام --output-format png --background transparent مع --model openai/gpt-image-1.5 إلى إخراج PNG من OpenAI بخلفية شفافة؛ ويُعد --openai-background اسمًا مستعارًا خاصًا بـ OpenAI للتلميح نفسه. تُبلغ المزوّدات التي لا تُعلن دعم الخلفية عنه بوصفه تجاوزًا متجاهلًا (راجع ignoredOverrides في غلاف JSON).

• يعمل --quality low|medium|high|auto مع المزوّدين الذين يدعمون تلميحات جودة الصور، بما في ذلك OpenAI. تقبل OpenAI أيضًا --openai-moderation low|auto.

• يسرد image providers --json مزوّدي الصور المضمّنين القابلين للاكتشاف، والمُعدّين، والمحدّدين، وقدرات التوليد/التحرير التي يوفّرها كل منهم.

• يُعد image generate --model <provider/model> --json أضيق اختبار دخاني مباشر لتغييرات توليد الصور:

  openclaw infer image providers --jsonopenclaw infer image generate \  --model google/gemini-3.1-flash-image-preview \  --prompt "Minimal flat test image: one blue square on a white background, no text." \  --output ./openclaw-infer-image-smoke.png \  --json

  تُبلغ الاستجابة عن ok وprovider وmodel وattempts ومسارات الإخراج المكتوبة. عند تعيين --output، قد يتبع الامتداد النهائي نوع MIME الذي أعاده المزوّد.

• بالنسبة إلى image describe وimage describe-many، استخدم --prompt لتقديم تعليمة خاصة بالمهمة (التعرّف الضوئي على الحروف، أو المقارنة، أو فحص واجهة المستخدم، أو إنشاء وصف موجز).

• استخدم --timeout-ms لنماذج الرؤية المحلية البطيئة أو عمليات البدء البارد لـ Ollama.

• بالنسبة إلى image describe، يُشغّل --model الصريح (ويجب أن يكون <provider/model> قادرًا على معالجة الصور) أولًا، ثم تُجرَّب القيم الاحتياطية المُعدّة في agents.defaults.imageModel.fallbacks إذا فشلت تلك الاستدعاء. تفشل أخطاء إعداد الإدخال (ملف مفقود أو عنوان URL غير مدعوم) قبل أي محاولة احتياطية، ويجب أن يكون النموذج قادرًا على معالجة الصور في دليل النماذج أو إعدادات المزوّد.

• بالنسبة إلى نماذج الرؤية المحلية في Ollama، نزّل النموذج أولًا وعيّن OLLAMA_API_KEY إلى أي قيمة نائبة، مثل ollama-local. راجع Ollama.

الصوت

نسخ الملفات صوتيًا (وليس إدارة الجلسات في الوقت الفعلي).

openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --jsonopenclaw infer audio transcribe --file ./team-sync.m4a --language en --prompt "Focus on names and action items" --jsonopenclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --model openai/whisper-1 --json

يجب أن يكون --model بالصيغة <provider/model>.

تحويل النص إلى كلام

تركيب الكلام وحالة مزوّد/شخصية تحويل النص إلى كلام.

openclaw infer tts convert --text "hello from openclaw" --output ./hello.mp3 --jsonopenclaw infer tts convert --text "Your build is complete" --output ./build-complete.mp3 --jsonopenclaw infer tts providers --jsonopenclaw infer tts personas --jsonopenclaw infer tts status --json

ملاحظات:

• لا يدعم tts status سوى --gateway (إذ يعكس حالة تحويل النص إلى كلام التي يديرها Gateway).
• استخدم tts providers وtts voices وtts personas وtts set-provider وtts set-persona لفحص سلوك تحويل النص إلى كلام وإعداده.

الفيديو

التوليد والوصف.

openclaw infer video generate --prompt "cinematic sunset over the ocean" --jsonopenclaw infer video generate --prompt "slow drone shot over a forest lake" --resolution 768P --duration 6 --jsonopenclaw infer video describe --file ./clip.mp4 --jsonopenclaw infer video describe --file ./clip.mp4 --model openai/gpt-5.4-mini --json

ملاحظات:

• يقبل video generate الخيارات --size و--aspect-ratio و--resolution و--duration و--audio و--watermark و--timeout-ms، وتُمرَّر إلى بيئة تشغيل توليد الفيديو.
• يجب أن يكون --model بالصيغة <provider/model> مع video describe.

الويب

البحث والجلب.

openclaw infer web search --query "OpenClaw docs" --jsonopenclaw infer web search --query "OpenClaw infer web providers" --jsonopenclaw infer web fetch --url https://docs.openclaw.ai/cli/infer --jsonopenclaw infer web providers --json

يسرد web providers المزوّدين المتاحين والمُعدّين والمحدّدين للبحث والجلب.

التضمين

إنشاء المتجهات وفحص مزوّد التضمين.

openclaw infer embedding create --text "friendly lobster" --jsonopenclaw infer embedding create --text "customer support ticket: delayed shipment" --model openai/text-embedding-3-large --jsonopenclaw infer embedding providers --json

إخراج JSON

توحّد أوامر الاستدلال إخراج JSON ضمن غلاف مشترك:

{  "ok": true,  "capability": "image.generate",  "transport": "local",  "provider": "openai",  "model": "gpt-image-2",  "attempts": [],  "outputs": []}

الحقول المستقرة في المستوى الأعلى:

• ok
• capability
• transport
• provider
• model
• attempts
• inputs (مرفقات الصور المرسلة مع الطلب، عند انطباق ذلك)
• outputs
• ignoredOverrides (مفاتيح التلميحات التي لا يدعمها المزوّد، عند انطباق ذلك)
• error

بالنسبة إلى أوامر الوسائط المُولَّدة، يحتوي outputs على الملفات التي كتبها OpenClaw. استخدم path وmimeType وsize وأي أبعاد خاصة بالوسائط في تلك المصفوفة للأتمتة بدلًا من تحليل المخرجات القياسية المقروءة للبشر.

الأخطاء الشائعة

# Badopenclaw infer media image generate --prompt "friendly lobster" # Goodopenclaw infer image generate --prompt "friendly lobster"

# Badopenclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --model whisper-1 --json # Goodopenclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --model openai/whisper-1 --json

ذو صلة

• مرجع CLI
• النماذج