การทดสอบ: ชุดทดสอบแบบสด

สำหรับการเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว ตัวรัน QA ชุดทดสอบหน่วย/การผสานรวม และโฟลว์ Docker โปรดดู การทดสอบ หน้านี้ครอบคลุมการทดสอบ แบบไลฟ์ (ที่ติดต่อเครือข่าย): เมทริกซ์โมเดล แบ็กเอนด์ CLI, ACP, ผู้ให้บริการสื่อ และการจัดการข้อมูลประจำตัว

แบบไลฟ์: คำสั่งตรวจสอบเบื้องต้นภายในเครื่อง

ส่งออกคีย์ของผู้ให้บริการที่จำเป็นไปยังสภาพแวดล้อมของโพรเซสก่อนดำเนินการ ตรวจสอบแบบไลฟ์เฉพาะกิจ

การตรวจสอบสื่อเบื้องต้นอย่างปลอดภัย:

pnpm openclaw infer tts convert --local --json \  --text "OpenClaw live smoke." \  --output /tmp/openclaw-live-smoke.mp3

การตรวจสอบความพร้อมสำหรับการโทรด้วยเสียงอย่างปลอดภัย:

pnpm openclaw voicecall setup --jsonpnpm openclaw voicecall smoke --to "+15555550123"

voicecall smoke เป็นการทดลองรัน เว้นแต่จะระบุ --yes ด้วย ให้ใช้ --yes เฉพาะ เมื่อคุณตั้งใจโทรจริงเท่านั้น สำหรับ Twilio, Telnyx และ Plivo การตรวจสอบ ความพร้อมที่สำเร็จต้องใช้ URL ของ Webhook สาธารณะ ระบบจะปฏิเสธ URL แบบ local loopback/ส่วนตัว เนื่องจากผู้ให้บริการเหล่านั้นไม่สามารถเข้าถึง URL ดังกล่าวได้

แบบไลฟ์: การกวาดตรวจความสามารถของ Node Android

• การทดสอบ: src/gateway/android-node.capabilities.live.test.ts
• สคริปต์: pnpm android:test:integration
• เป้าหมาย: เรียกใช้ ทุกคำสั่งที่ประกาศใช้อยู่ในขณะนี้ โดย Node Android ที่เชื่อมต่อ และยืนยันพฤติกรรมตามสัญญาของคำสั่ง
• ขอบเขต:
  • ต้องตั้งค่าเงื่อนไขล่วงหน้า/ด้วยตนเอง (ชุดทดสอบจะไม่ติดตั้ง/เรียกใช้/จับคู่แอป)
  • ตรวจสอบ node.invoke ของ Gateway ทีละคำสั่งสำหรับ Node Android ที่เลือก
• การตั้งค่าล่วงหน้าที่จำเป็น:
  • แอป Android เชื่อมต่อและจับคู่กับ Gateway แล้ว
  • เปิดแอปไว้เบื้องหน้า
  • ให้สิทธิ์/ความยินยอมในการจับข้อมูลสำหรับความสามารถที่คุณคาดว่าจะให้ผ่าน
• การเขียนทับเป้าหมายที่เลือกได้:
  • OPENCLAW_ANDROID_NODE_ID หรือ OPENCLAW_ANDROID_NODE_NAME
  • OPENCLAW_ANDROID_GATEWAY_URL / OPENCLAW_ANDROID_GATEWAY_TOKEN / OPENCLAW_ANDROID_GATEWAY_PASSWORD
• รายละเอียดการตั้งค่า Android ทั้งหมด: แอป Android

แบบไลฟ์: การตรวจสอบโมเดลเบื้องต้น (คีย์โปรไฟล์)

การทดสอบโมเดลแบบไลฟ์แบ่งออกเป็นสองชั้นเพื่อแยกความล้มเหลวออกจากกัน:

• "โมเดลโดยตรง" บอกว่าผู้ให้บริการ/โมเดลสามารถตอบด้วยคีย์ที่กำหนดได้หรือไม่
• "การตรวจสอบ Gateway เบื้องต้น" บอกว่าไปป์ไลน์ Gateway+เอเจนต์ทั้งหมดทำงานกับโมเดลนั้นหรือไม่ (เซสชัน ประวัติ เครื่องมือ นโยบายแซนด์บ็อกซ์ ฯลฯ)

รายการโมเดลที่คัดสรรด้านล่างอยู่ใน src/agents/live-model-filter.ts และ เปลี่ยนแปลงตามเวลา ให้ถือว่าอาร์เรย์ในไฟล์นั้นเป็นแหล่งข้อมูลจริง ไม่ใช่ หน้านี้

MiniMax M3 ใช้ minimax/MiniMax-M3 เป็นการอ้างอิงผู้ให้บริการ/โมเดลเริ่มต้น

ชั้นที่ 1: การสร้างคำตอบจากโมเดลโดยตรง (ไม่มี Gateway)

• การทดสอบ: src/agents/models.profiles.live.test.ts
• เป้าหมาย:
  • แจกแจงโมเดลที่ค้นพบ
  • ใช้ getApiKeyForModel เพื่อเลือกโมเดลที่คุณมีข้อมูลประจำตัว
  • เรียกใช้การสร้างคำตอบขนาดเล็กต่อโมเดล (และการทดสอบการถดถอยแบบเจาะจงเมื่อจำเป็น)
• วิธีเปิดใช้งาน:
  • pnpm test:live (หรือ OPENCLAW_LIVE_TEST=1 หากเรียก Vitest โดยตรง)
  • ตั้งค่า OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern, small หรือ all (นามแฝงของ modern) เพื่อเรียกใช้ชุดทดสอบนี้จริง มิฉะนั้นระบบจะข้าม ดังนั้น pnpm test:live เพียงอย่างเดียวจึงยังคงมุ่งเน้นการตรวจสอบ Gateway เบื้องต้น
• วิธีเลือกโมเดล:
  • OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern เรียกใช้รายการลำดับความสำคัญที่คัดสรรและให้สัญญาณสูง (ดู แบบไลฟ์: เมทริกซ์โมเดล)
  • OPENCLAW_LIVE_MODELS=small เรียกใช้รายการลำดับความสำคัญของโมเดลขนาดเล็กที่คัดสรร
  • OPENCLAW_LIVE_MODELS=all เป็นนามแฝงของ modern
  • หรือ OPENCLAW_LIVE_MODELS="openai/gpt-5.6-luna,anthropic/claude-opus-4-6,..." (รายการอนุญาตที่คั่นด้วยจุลภาค)
  • การเรียกใช้โมเดลขนาดเล็กของ Ollama ภายในเครื่องใช้ http://127.0.0.1:11434 เป็นค่าเริ่มต้น ให้ตั้งค่า OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_BASE_URL เฉพาะสำหรับปลายทาง LAN, แบบกำหนดเอง หรือ Ollama Cloud
  • การกวาดตรวจแบบ modern/all และ small ใช้ความยาวของรายการที่คัดสรรเป็นขีดจำกัดโดยค่าเริ่มต้น ให้ตั้งค่า OPENCLAW_LIVE_MAX_MODELS=0 สำหรับการกวาดตรวจโปรไฟล์ที่เลือกทั้งหมด หรือใช้จำนวนบวกเพื่อกำหนดขีดจำกัดที่เล็กลง
  • การกวาดตรวจทั้งหมดใช้ OPENCLAW_LIVE_TEST_TIMEOUT_MS เป็นระยะหมดเวลาสำหรับการทดสอบโมเดลโดยตรงทั้งหมด ค่าเริ่มต้น: 60 นาที
  • โพรบโมเดลโดยตรงทำงานพร้อมกัน 20 งานโดยค่าเริ่มต้น ให้ตั้งค่า OPENCLAW_LIVE_MODEL_CONCURRENCY เพื่อเขียนทับ
• วิธีเลือกผู้ให้บริการ:
  • OPENCLAW_LIVE_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli" (รายการอนุญาตที่คั่นด้วยจุลภาค)
• แหล่งที่มาของคีย์:
  • โดยค่าเริ่มต้น: ที่เก็บโปรไฟล์และค่าทดแทนจากสภาพแวดล้อม
  • ตั้งค่า OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 เพื่อบังคับให้ใช้เฉพาะ ที่เก็บโปรไฟล์
• เหตุผลที่มีการทดสอบนี้:
  • แยกกรณี "API ของผู้ให้บริการเสีย/คีย์ไม่ถูกต้อง" ออกจาก "ไปป์ไลน์เอเจนต์ของ Gateway เสีย"
  • ครอบคลุมการทดสอบการถดถอยขนาดเล็กที่แยกออกจากกัน (ตัวอย่าง: การเล่นซ้ำการให้เหตุผลของ OpenAI Responses/Codex Responses + โฟลว์การเรียกใช้เครื่องมือ)

ชั้นที่ 2: การตรวจสอบ Gateway + เอเจนต์สำหรับการพัฒนาเบื้องต้น (สิ่งที่ "@openclaw" ทำจริง)

• การทดสอบ: src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts
• เป้าหมาย:
  • เริ่ม Gateway ภายในโพรเซส
  • สร้าง/แก้ไขเซสชัน agent:dev:* (เขียนทับโมเดลต่อการเรียกใช้)
  • วนผ่านโมเดลที่มีคีย์และยืนยันว่า:
    • ได้คำตอบที่ "มีความหมาย" (ไม่ใช้เครื่องมือ)
    • การเรียกใช้เครื่องมือจริงทำงานได้ (โพรบการอ่าน)
    • โพรบเครื่องมือเพิ่มเติมที่เลือกได้ (โพรบการดำเนินการ+การอ่าน)
    • เส้นทางการทดสอบการถดถอยของ OpenAI (เฉพาะการเรียกใช้เครื่องมือ -> การติดตามผล) ยังคงทำงาน
• รายละเอียดโพรบ (เพื่อให้คุณอธิบายความล้มเหลวได้อย่างรวดเร็ว):
  • โพรบ read: การทดสอบเขียนไฟล์ nonce ในพื้นที่ทำงาน และขอให้เอเจนต์ read ไฟล์นั้นแล้วส่ง nonce กลับมา
  • โพรบ exec+read: การทดสอบขอให้เอเจนต์ใช้ exec เขียน nonce ลงในไฟล์ชั่วคราว แล้วใช้ read อ่านกลับมา
  • โพรบรูปภาพ: การทดสอบแนบ PNG ที่สร้างขึ้น (แมว + รหัสแบบสุ่ม) และคาดว่าโมเดลจะส่งคืน cat <CODE>
  • ข้อมูลอ้างอิงการนำไปใช้: src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts และ test/helpers/live-image-probe.ts
• วิธีเปิดใช้งาน:
  • pnpm test:live (หรือ OPENCLAW_LIVE_TEST=1 หากเรียก Vitest โดยตรง)
• วิธีเลือกโมเดล:
  • ค่าเริ่มต้น: รายการลำดับความสำคัญที่คัดสรรและให้สัญญาณสูง (modern)
  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=small เรียกใช้รายการโมเดลขนาดเล็กที่คัดสรรผ่านไปป์ไลน์ Gateway+เอเจนต์ทั้งหมด
  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=all เป็นนามแฝงของ modern
  • หรือตั้งค่า OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="provider/model" (หรือรายการที่คั่นด้วยจุลภาค) เพื่อจำกัดขอบเขต
  • การกวาดตรวจ Gateway แบบ modern/all และ small ใช้ความยาวของรายการที่คัดสรรเป็นขีดจำกัดโดยค่าเริ่มต้น ให้ตั้งค่า OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MAX_MODELS=0 สำหรับการกวาดตรวจที่เลือกทั้งหมด หรือใช้จำนวนบวกเพื่อกำหนดขีดจำกัดที่เล็กลง
• วิธีเลือกผู้ให้บริการ (หลีกเลี่ยง "ทุกอย่างผ่าน OpenRouter"):
  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli,openai,anthropic,zai,minimax" (รายการอนุญาตที่คั่นด้วยจุลภาค)
• โพรบเครื่องมือและรูปภาพจะเปิดอยู่เสมอในการทดสอบแบบไลฟ์นี้:
  • โพรบ read + โพรบ exec+read (การทดสอบภาระของเครื่องมือ)
  • โพรบรูปภาพทำงานเมื่อโมเดลประกาศว่ารองรับอินพุตรูปภาพ
  • โฟลว์ (ภาพรวม):
    • การทดสอบสร้าง PNG ขนาดเล็กที่มี "CAT" + รหัสแบบสุ่ม (test/helpers/live-image-probe.ts)
    • ส่งผ่าน agent โดยใช้ attachments: [{ mimeType: "image/png", content: "<base64>" }]
    • Gateway แยกวิเคราะห์ไฟล์แนบเป็น images[] (src/gateway/server-methods/agent.ts + src/gateway/chat-attachments.ts)
    • เอเจนต์แบบฝังส่งต่อข้อความผู้ใช้แบบหลายรูปแบบไปยังโมเดล
    • การยืนยัน: คำตอบมี cat + รหัส (ความคลาดเคลื่อนของ OCR: อนุญาตข้อผิดพลาดเล็กน้อย)

แบบไลฟ์: การตรวจสอบแบ็กเอนด์ CLI เบื้องต้น (Claude, Gemini หรือ CLI ภายในเครื่องอื่นๆ)

• การทดสอบ: src/gateway/gateway-cli-backend.live.test.ts
• เป้าหมาย: ตรวจสอบไปป์ไลน์ Gateway + เอเจนต์โดยใช้แบ็กเอนด์ CLI ภายในเครื่อง โดยไม่แตะต้องการกำหนดค่าเริ่มต้นของคุณ
• ค่าเริ่มต้นสำหรับการตรวจสอบเบื้องต้นเฉพาะแบ็กเอนด์อยู่ในคำจำกัดความ cli-backend.ts ของ Plugin เจ้าของ
• เปิดใช้งาน:
  • pnpm test:live (หรือ OPENCLAW_LIVE_TEST=1 หากเรียก Vitest โดยตรง)
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND=1
• ค่าเริ่มต้น:
  • ผู้ให้บริการ/โมเดลเริ่มต้น: claude-cli/claude-sonnet-4-6
  • พฤติกรรมของคำสั่ง/อาร์กิวเมนต์/รูปภาพมาจากข้อมูลเมตาของ Plugin แบ็กเอนด์ CLI เจ้าของ
• การเขียนทับ (เลือกได้):
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MODEL="claude-cli/claude-sonnet-4-6"
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_COMMAND="/full/path/to/claude"
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_ARGS='["-p","--output-format","json"]'
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_PROBE=1 เพื่อส่งไฟล์แนบรูปภาพจริง (ระบบแทรกพาธลงในพรอมต์) ปิดโดยค่าเริ่มต้นในสูตร Docker
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_ARG="--image" เพื่อส่งพาธไฟล์รูปภาพเป็นอาร์กิวเมนต์ CLI แทนการแทรกลงในพรอมต์
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_MODE="repeat" (หรือ "list") เพื่อควบคุมวิธีส่งอาร์กิวเมนต์รูปภาพเมื่อตั้งค่า IMAGE_ARG
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_RESUME_PROBE=1 เพื่อส่งรอบสนทนาที่สองและตรวจสอบโฟลว์การดำเนินการต่อ
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MODEL_SWITCH_PROBE=1 เพื่อเลือกใช้โพรบความต่อเนื่องในเซสชันเดียวกันจาก Claude Sonnet -> Opus เมื่อโมเดลที่เลือกรองรับเป้าหมายการสลับ ปิดโดยค่าเริ่มต้น รวมถึงในสูตร Docker
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MCP_PROBE=1 เพื่อเลือกใช้โพรบ MCP/ลูปแบ็กของเครื่องมือ ปิดโดยค่าเริ่มต้นในสูตร Docker

ตัวอย่าง:

  OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND=1 \  OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MODEL="claude-cli/claude-sonnet-4-6" \  pnpm test:live src/gateway/gateway-cli-backend.live.test.ts

การตรวจสอบการกำหนดค่า Gemini MCP เบื้องต้นที่ประหยัด:

OPENCLAW_LIVE_TEST=1 \  pnpm test:live src/agents/cli-runner/bundle-mcp.gemini.live.test.ts

การทดสอบนี้ไม่ได้ขอให้ Gemini สร้างคำตอบ แต่จะเขียนการตั้งค่าระบบแบบเดียวกับที่ OpenClaw มอบให้ Gemini จากนั้นเรียกใช้ gemini --debug mcp list เพื่อพิสูจน์ว่า เซิร์ฟเวอร์ transport: "streamable-http" ที่บันทึกไว้ถูกปรับให้อยู่ในรูปแบบ HTTP MCP ของ Gemini และสามารถเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ MCP แบบ HTTP สตรีมได้ภายในเครื่อง

สูตร Docker:

pnpm test:docker:live-cli-backend

สูตร Docker สำหรับผู้ให้บริการรายเดียว:

pnpm test:docker:live-cli-backend:claudepnpm test:docker:live-cli-backend:claude-subscriptionpnpm test:docker:live-cli-backend:gemini

หมายเหตุ:

• ตัวรัน Docker อยู่ที่ scripts/test-live-cli-backend-docker.sh
• ตัวรันจะเรียกใช้การตรวจสอบแบ็กเอนด์ CLI แบบไลฟ์ภายในอิมเมจ Docker ของที่เก็บในฐานะผู้ใช้ node ที่ไม่ใช่รูท
• ตัวรันจะแก้ไขข้อมูลเมตาการตรวจสอบ CLI จาก Plugin เจ้าของ จากนั้นติดตั้งแพ็กเกจ CLI สำหรับ Linux ที่ตรงกัน (@anthropic-ai/claude-code หรือ @google/gemini-cli) ลงในคำนำหน้าที่เขียนได้และแคชไว้ที่ OPENCLAW_DOCKER_CLI_TOOLS_DIR (ค่าเริ่มต้น: ~/.cache/openclaw/docker-cli-tools)
• codex-cli ไม่ใช่แบ็กเอนด์ CLI ที่รวมมาให้อีกต่อไป ให้ใช้ openai/* ร่วมกับรันไทม์เซิร์ฟเวอร์แอป Codex แทน (ดู แบบไลฟ์: การตรวจสอบฮาร์เนสเซิร์ฟเวอร์แอป Codex เบื้องต้น)
• pnpm test:docker:live-cli-backend:claude-subscription ต้องใช้ OAuth ของการสมัครสมาชิก Claude Code แบบพกพา ผ่าน ~/.claude/.credentials.json ที่มี claudeAiOauth.subscriptionType หรือ CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN จาก claude setup-token ก่อนอื่นจะพิสูจน์การทำงานของ claude -p โดยตรงใน Docker จากนั้นเรียกใช้แบ็กเอนด์ CLI ของ Gateway สองรอบโดยไม่เก็บตัวแปรสภาพแวดล้อมคีย์ API ของ Anthropic ไว้ เลนการสมัครสมาชิกนี้ปิดใช้โพรบ MCP/เครื่องมือและรูปภาพของ Claude โดยค่าเริ่มต้น เนื่องจากใช้โควตาของการสมัครสมาชิกที่ลงชื่อเข้าใช้ และ Anthropic สามารถเปลี่ยนพฤติกรรมการเรียกเก็บเงินและการจำกัดอัตราของ Claude Agent SDK / claude -p ได้โดยไม่ต้องมีรุ่น OpenClaw ใหม่
• Claude และ Gemini รองรับชุดโพรบเดียวกัน (รอบข้อความ การจำแนกรูปภาพ การเรียกใช้เครื่องมือ cron ของ MCP ความต่อเนื่องในการสลับโมเดล) ผ่านแฟล็กข้างต้น แต่ไม่มีโพรบใดทำงานโดยค่าเริ่มต้น ให้เลือกใช้แต่ละแฟล็กตามความจำเป็น

แบบไลฟ์: การเข้าถึงพร็อกซี APNs HTTP/2

• การทดสอบ: src/infra/push-apns-http2.live.test.ts
• เป้าหมาย: สร้างอุโมงค์ผ่านพร็อกซี HTTP CONNECT ภายในเครื่องไปยังปลายทาง APNs แซนด์บ็อกซ์ของ Apple ส่งคำขอตรวจสอบ APNs HTTP/2 และยืนยันว่าการตอบกลับจริง 403 InvalidProviderToken ของ Apple กลับมาผ่านเส้นทางพร็อกซี
• เปิดใช้งาน:
  • OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_APNS_REACHABILITY=1 pnpm test:live src/infra/push-apns-http2.live.test.ts
• ระยะหมดเวลาที่เลือกได้:
  • OPENCLAW_LIVE_APNS_TIMEOUT_MS=30000

แบบไลฟ์: การตรวจสอบการผูก ACP เบื้องต้น (/acp spawn ... --bind here)

• การทดสอบ: src/gateway/gateway-acp-bind.live.test.ts
• เป้าหมาย: ตรวจสอบโฟลว์การผูกการสนทนา ACP จริงกับเอเจนต์ ACP แบบสด:
  • ส่ง /acp spawn <agent> --bind here
  • ผูกการสนทนาจำลองของช่องทางข้อความไว้ ณ ตำแหน่งเดิม
  • ส่งข้อความติดตามผลปกติในการสนทนาเดียวกัน
  • ตรวจสอบว่าข้อความติดตามผลถูกบันทึกในทรานสคริปต์ของเซสชัน ACP ที่ผูกไว้
• การเปิดใช้:
  • pnpm test:live src/gateway/gateway-acp-bind.live.test.ts
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND=1
• ค่าเริ่มต้น:
  • เอเจนต์ ACP ใน Docker: claude,codex,gemini
  • เอเจนต์ ACP สำหรับการเรียก pnpm test:live ... โดยตรง: claude
  • ช่องทางจำลอง: บริบทการสนทนาแบบข้อความส่วนตัวของ Slack
  • แบ็กเอนด์ ACP: acpx
• การกำหนดค่าทับ:
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT=claude
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT=codex
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT=droid
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT=gemini
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT=opencode
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=claude,codex,gemini
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT_COMMAND='npx -y @agentclientprotocol/claude-agent-acp@<version>'
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_CODEX_MODEL=gpt-5.6-luna
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_OPENCODE_MODEL=opencode/kimi-k2.6
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_IMAGE_PROBE=1 (หรือ on/true/yes) เพื่อบังคับเปิดโพรบรูปภาพ ค่าอื่นใดจะบังคับปิด โดยค่าเริ่มต้นจะทำงานกับเอเจนต์ทุกตัว ยกเว้น opencode
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_REQUIRE_CRON=1
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_PARENT_MODEL=openai/gpt-5.6-luna
• หมายเหตุ:
  • เลนนี้ใช้พื้นผิว chat.send ของ Gateway พร้อมฟิลด์เส้นทางต้นทางจำลองสำหรับผู้ดูแลระบบเท่านั้น เพื่อให้การทดสอบแนบบริบทช่องทางข้อความได้โดยไม่แสร้งว่ามีการส่งออกไปภายนอก
  • เมื่อไม่ได้ตั้งค่า OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT_COMMAND การทดสอบจะใช้รีจิสทรีเอเจนต์ในตัวของ Plugin acpx แบบฝังสำหรับเอเจนต์ชุดทดสอบ ACP ที่เลือก
  • การสร้าง Cron MCP ของเซสชันที่ผูกไว้จะดำเนินการแบบพยายามให้ดีที่สุดโดยค่าเริ่มต้น เนื่องจากชุดทดสอบ ACP ภายนอกอาจยกเลิกการเรียก MCP หลังจากหลักฐานการผูก/รูปภาพผ่านแล้ว ให้ตั้งค่า OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_REQUIRE_CRON=1 เพื่อให้โพรบ Cron หลังการผูกนี้เป็นแบบเคร่งครัด

ตัวอย่าง:

OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND=1 \  OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT=claude \  pnpm test:live src/gateway/gateway-acp-bind.live.test.ts

สูตร Docker:

pnpm test:docker:live-acp-bind

สูตร Docker สำหรับเอเจนต์เดียว:

pnpm test:docker:live-acp-bind:claudepnpm test:docker:live-acp-bind:codexpnpm test:docker:live-acp-bind:droidpnpm test:docker:live-acp-bind:geminipnpm test:docker:live-acp-bind:opencode

หมายเหตุเกี่ยวกับ Docker:

• ตัวรัน Docker อยู่ที่ scripts/test-live-acp-bind-docker.sh
• โดยค่าเริ่มต้น ตัวรันจะเรียกการทดสอบควันการผูก ACP กับเอเจนต์ CLI แบบสดที่รวมไว้ตามลำดับ: claude, codex และ gemini
• ใช้ OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=claude, OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=codex, OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=droid, OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=gemini หรือ OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=opencode เพื่อจำกัดเมทริกซ์
• ตัวรันจะจัดเตรียมข้อมูลการยืนยันตัวตน CLI ที่ตรงกันไว้ในคอนเทนเนอร์ จากนั้นติดตั้ง CLI แบบสดที่ร้องขอ (@anthropic-ai/claude-code, @openai/codex, Factory Droid ผ่าน https://app.factory.ai/cli, @google/gemini-cli หรือ opencode-ai) หากยังไม่มี ส่วนแบ็กเอนด์ ACP คือแพ็กเกจ acpx/runtime แบบฝังจาก Plugin acpx อย่างเป็นทางการ
• ตัวแปร Docker สำหรับ Droid จะจัดเตรียม ~/.factory สำหรับการตั้งค่า ส่งต่อ FACTORY_API_KEY และกำหนดให้ต้องมีคีย์ API นี้ เนื่องจากการยืนยันตัวตน Factory ด้วย OAuth/พวงกุญแจภายในเครื่องไม่สามารถย้ายเข้าไปในคอนเทนเนอร์ได้ โดยใช้รายการรีจิสทรี droid exec --output-format acp ในตัวของ ACPX
• ตัวแปร Docker สำหรับ OpenCode เป็นเลนการถดถอยแบบเอเจนต์เดียวที่เคร่งครัด โดยจะเขียนโมเดลเริ่มต้นชั่วคราวใน OPENCODE_CONFIG_CONTENT จาก OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_OPENCODE_MODEL (ค่าเริ่มต้น opencode/kimi-k2.6)
• การเรียก CLI acpx โดยตรงเป็นเพียงเส้นทางแบบดำเนินการเอง/ทางแก้ชั่วคราวสำหรับเปรียบเทียบพฤติกรรมนอก Gateway การทดสอบควันการผูก ACP ใน Docker จะทดสอบแบ็กเอนด์รันไทม์ acpx แบบฝังของ OpenClaw

แบบสด: การทดสอบควันชุดทดสอบ Codex app-server

• เป้าหมาย: ตรวจสอบชุดทดสอบ Codex ที่ Plugin เป็นเจ้าของผ่านเมธอด agent ปกติของ Gateway:
  • โหลด Plugin codex ที่รวมไว้
  • เลือกโมเดล OpenAI ผ่าน /model <ref> --runtime codex
  • ส่งรอบการทำงานแรกของเอเจนต์ Gateway ด้วยระดับการคิดที่ร้องขอ
  • ส่งรอบการทำงานที่สองไปยังเซสชัน OpenClaw เดิม และตรวจสอบว่าเธรด app-server สามารถทำงานต่อได้
  • เรียก /codex status และ /codex models ผ่านเส้นทางคำสั่ง Gateway เดียวกัน
  • เลือกเรียกโพรบเชลล์แบบยกระดับสิทธิ์สองรายการที่ Guardian ตรวจสอบ: คำสั่งที่ไม่เป็นอันตรายหนึ่งรายการซึ่งควรได้รับอนุมัติ และการอัปโหลดความลับปลอมหนึ่งรายการซึ่งควรถูกปฏิเสธเพื่อให้เอเจนต์ถามกลับ
• การทดสอบ: src/gateway/gateway-codex-harness.live.test.ts
• การเปิดใช้: OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS=1
• โมเดลพื้นฐานของชุดทดสอบ: openai/gpt-5.6-luna
• ค่าเริ่มต้นสำหรับการเลือกด้วยคีย์ API ใหม่ของ OpenAI: openai/gpt-5.6
• ระดับการคิดเริ่มต้น: low
• การกำหนดโมเดลทับ: OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MODEL=openai/<model>
• การกำหนดระดับการคิดทับ: OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_THINKING=<level>
• การกำหนดเมทริกซ์ทับ: OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_TARGETS=<model>=<thinking>,...
• โหมดการยืนยันตัวตน: OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_AUTH=codex-auth (ค่าเริ่มต้น) ใช้ข้อมูลเข้าสู่ระบบ Codex ที่คัดลอกมา ส่วน api-key ใช้ OPENAI_API_KEY ผ่าน Codex app-server
• โพรบรูปภาพแบบเลือกได้: OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=1
• โพรบ MCP/เครื่องมือแบบเลือกได้: OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=1
• โพรบ Guardian แบบเลือกได้: OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_GUARDIAN_PROBE=1
• การทดสอบควันบังคับให้ผู้ให้บริการ/โมเดลใช้ agentRuntime.id: "codex" เพื่อป้องกันไม่ให้ชุดทดสอบ Codex ที่เสียผ่านการทดสอบด้วยการย้อนกลับไปใช้ OpenClaw โดยไม่แจ้ง
• การยืนยันตัวตน: การยืนยันตัวตนของ Codex app-server จากการเข้าสู่ระบบการสมัครสมาชิก Codex ภายในเครื่อง หรือ OPENAI_API_KEY เมื่อ OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_AUTH=api-key โดย Docker สามารถคัดลอก ~/.codex/auth.json และ ~/.codex/config.toml สำหรับการเรียกด้วยการสมัครสมาชิก

สูตรภายในเครื่อง:

OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS=1 \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=1 \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=1 \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_GUARDIAN_PROBE=1 \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MODEL=openai/gpt-5.6-luna \  pnpm test:live -- src/gateway/gateway-codex-harness.live.test.ts

สูตร Docker:

pnpm test:docker:live-codex-harness

เมทริกซ์ Codex แบบเนทีฟของ GPT-5.6:

OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_AUTH=api-key \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_TARGETS='openai/gpt-5.6-sol=ultra,openai/gpt-5.6-terra=ultra,openai/gpt-5.6-luna=max' \  pnpm test:docker:live-codex-harness

ค่าเริ่มต้นใหม่สำหรับคีย์ API ของ OpenAI:

OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_OPENAI_API_DEFAULT=1 \  OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_PROVIDERS=openai \  OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_THINKING=off \  pnpm test:live -- src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts

หลักฐานนี้จะไม่ตั้งค่า OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS แก้ค่าโมเดลผ่านรอยต่อการเลือกจากการอนุมานในการเริ่มต้นใช้งานใหม่ ยืนยันค่า openai/gpt-5.6 จากนั้นเรียกรอบการทำงานจริงของ Gateway ด้วยโมเดลที่แก้ค่าแล้ว

เมทริกซ์ OpenClaw แบบฝังของ GPT-5.6:

OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_THINKING=ultra \  OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_PROVIDERS=openai \  OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS='openai/gpt-5.6-sol,openai/gpt-5.6-terra,openai/gpt-5.6-luna' \  pnpm test:live -- src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts

หมายเหตุเกี่ยวกับ Docker:

• ตัวรัน Docker อยู่ที่ scripts/test-live-codex-harness-docker.sh
• ตัวรันจะส่งผ่าน OPENAI_API_KEY คัดลอกไฟล์ยืนยันตัวตนของ Codex CLI เมื่อมี ติดตั้ง @openai/codex ลงในคำนำหน้า npm ที่เมานต์และเขียนได้ จัดเตรียมซอร์สทรี จากนั้นเรียกเฉพาะการทดสอบแบบสดของชุดทดสอบ Codex
• Docker เปิดใช้โพรบรูปภาพ, MCP/เครื่องมือ และ Guardian โดยค่าเริ่มต้น ให้ตั้งค่า OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=0 หรือ OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=0 หรือ OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_GUARDIAN_PROBE=0 เมื่อต้องการเรียกการดีบักที่มีขอบเขตแคบลง
• Docker ใช้การกำหนดค่ารันไทม์ Codex แบบชัดเจนเดียวกัน ดังนั้นนามแฝงแบบเก่าหรือการย้อนกลับไปใช้ OpenClaw จึงไม่สามารถซ่อนการถดถอยของชุดทดสอบ Codex ได้
• เป้าหมายในเมทริกซ์จะทำงานตามลำดับในคอนเทนเนอร์เดียว สคริปต์ Docker จะปรับระยะหมดเวลาเริ่มต้น 35 นาทีตามจำนวนเป้าหมาย ระยะหมดเวลาของเชลล์ภายนอกหรือ CI ต้องรองรับเวลารวมเดียวกัน CI มาตรฐานจะเก็บแต่ละเป้าหมาย GPT-5.6 ไว้ในชาร์ดแยกกัน

สูตรแบบสดที่แนะนำ

รายการอนุญาตที่แคบและชัดเจนทำงานได้เร็วที่สุดและไม่เสถียรน้อยที่สุด:

• โมเดลเดียว แบบโดยตรง (ไม่ผ่าน Gateway):

  • OPENCLAW_LIVE_MODELS="openai/gpt-5.6-luna" pnpm test:live src/agents/models.profiles.live.test.ts

• โปรไฟล์โมเดลขนาดเล็กแบบโดยตรง:

  • OPENCLAW_LIVE_MODELS=small pnpm test:live src/agents/models.profiles.live.test.ts

• โปรไฟล์ Gateway สำหรับโมเดลขนาดเล็ก:

  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=small pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts

• การทดสอบควัน API ของ Ollama Cloud:

  • OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_BASE_URL=https://ollama.com OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_MODEL=glm-5.1:cloud OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_WEB_SEARCH=0 pnpm test:live -- extensions/ollama/ollama.live.test.ts

• โมเดลเดียว การทดสอบควันผ่าน Gateway:

  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="openai/gpt-5.6-luna" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts

• การเรียกใช้เครื่องมือผ่านผู้ให้บริการหลายราย:

  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="openai/gpt-5.6-luna,anthropic/claude-opus-4-6,google/gemini-3.5-flash,deepseek/deepseek-v4-flash,zai/glm-5.1,minimax/MiniMax-M3" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts

• การทดสอบควัน Z.AI Coding Plan GLM-5.2 แบบโดยตรง:

  • ZAI_CODING_LIVE_TEST=1 pnpm test:live src/agents/zai.live.test.ts

• เน้น Google (คีย์ API ของ Gemini + Antigravity):

  • Gemini (คีย์ API): OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="google/gemini-3.5-flash" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts
  • Antigravity (OAuth): OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="google-antigravity/claude-opus-4-6-thinking,google-antigravity/gemini-3-pro-high" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts

• การทดสอบควันการคิดแบบปรับตัวของ Google (qa manual จาก QA CLI ส่วนตัว ซึ่งต้องใช้ OPENCLAW_ENABLE_PRIVATE_QA_CLI=1 และเช็กเอาต์ซอร์ส โปรดดู ภาพรวม QA):

  • ค่าเริ่มต้นแบบไดนามิกของ Gemini 3: OPENCLAW_ENABLE_PRIVATE_QA_CLI=1 pnpm openclaw qa manual --provider-mode live-frontier --model google/gemini-3.1-pro-preview --alt-model google/gemini-3.1-pro-preview --message '/think adaptive Reply exactly: GEMINI_ADAPTIVE_OK' --timeout-ms 180000
  • งบประมาณแบบไดนามิกของ Gemini 2.5: OPENCLAW_ENABLE_PRIVATE_QA_CLI=1 pnpm openclaw qa manual --provider-mode live-frontier --model google/gemini-2.5-flash --alt-model google/gemini-2.5-flash --message '/think adaptive Reply exactly: GEMINI25_ADAPTIVE_OK' --timeout-ms 180000

หมายเหตุ:

• google/... ใช้ Gemini API (คีย์ API)
• google-antigravity/... ใช้บริดจ์ OAuth ของ Antigravity (ปลายทางเอเจนต์แบบ Cloud Code Assist)
• google-gemini-cli/... ใช้ Gemini CLI ภายในเครื่องของคุณ (มีลักษณะเฉพาะด้านการยืนยันตัวตนและเครื่องมือแยกต่างหาก)
• Gemini API เทียบกับ Gemini CLI:
  • API: OpenClaw เรียก Gemini API ที่ Google ให้บริการผ่าน HTTP (คีย์ API / การยืนยันตัวตนด้วยโปรไฟล์) ซึ่งเป็นสิ่งที่ผู้ใช้ส่วนใหญ่หมายถึงเมื่อกล่าวถึง "Gemini"
  • CLI: OpenClaw เรียกใช้ไบนารี gemini ภายในเครื่องผ่านเชลล์ โดยมีการยืนยันตัวตนของตนเองและอาจทำงานต่างออกไป (การสตรีม/การรองรับเครื่องมือ/ความคลาดเคลื่อนระหว่างเวอร์ชัน)

แบบสด: เมทริกซ์โมเดล (สิ่งที่เราครอบคลุม)

การทดสอบแบบสดเป็นแบบเลือกเข้าร่วม จึงไม่มี "รายการโมเดล CI" แบบตายตัว OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern / OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=modern (และนามแฝง all ของทั้งสองค่า) จะเรียกรายการลำดับความสำคัญที่คัดสรรจาก HIGH_SIGNAL_LIVE_MODEL_PRIORITY ใน src/agents/live-model-filter.ts ตามลำดับความสำคัญต่อไปนี้:

รายการ โมเดลขนาดเล็ก ที่คัดสรรไว้ (OPENCLAW_LIVE_MODELS=small / OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=small) จาก SMALL_LIVE_MODEL_PRIORITY:

หมายเหตุเกี่ยวกับรายการสมัยใหม่:

• ผู้ให้บริการ codex และ codex-cli ไม่รวมอยู่ในการทดสอบกวาดรายการสมัยใหม่ตามค่าเริ่มต้น (ครอบคลุมพฤติกรรมของแบ็กเอนด์ CLI/ACP ซึ่งทดสอบแยกต่างหากด้านบน) ตัว openai/gpt-5.5 จะกำหนดเส้นทางผ่านชุดทดสอบเซิร์ฟเวอร์แอป Codex ตามค่าเริ่มต้น โปรดดู การทดสอบสด: การทดสอบเบื้องต้นของชุดทดสอบเซิร์ฟเวอร์แอป Codex
• fireworks, google, openrouter และ xai จะเรียกใช้เฉพาะรหัสโมเดลที่คัดสรรไว้อย่างชัดเจนในการทดสอบกวาดรายการสมัยใหม่เท่านั้น (ไม่มีการขยายเป็น "ทุกโมเดลจากผู้ให้บริการนี้" โดยอัตโนมัติ)
• ใส่โมเดลที่รองรับรูปภาพอย่างน้อยหนึ่งโมเดล (โมเดลด้านการมองเห็นในตระกูล Claude/Gemini/OpenAI เป็นต้น) ใน OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS เพื่อเรียกใช้การตรวจสอบรูปภาพ

เรียกใช้การทดสอบเบื้องต้นของ Gateway พร้อมเครื่องมือและรูปภาพกับชุดโมเดลข้ามผู้ให้บริการที่เลือกด้วยตนเอง:

OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="openai/gpt-5.6-luna,anthropic/claude-opus-4-6,google/gemini-3.1-pro-preview,google/gemini-3.5-flash,google-antigravity/claude-opus-4-6-thinking,deepseek/deepseek-v4-flash,zai/glm-5.1,minimax/MiniMax-M3" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts

ความครอบคลุมเพิ่มเติมที่เลือกทำได้นอกเหนือจากรายการที่คัดสรรไว้ (ควรมีหากทำได้ โดยเลือกโมเดลที่รองรับ "เครื่องมือ" และคุณเปิดใช้งานไว้):

• Mistral: mistral/...
• Cerebras: cerebras/... (หากคุณมีสิทธิ์เข้าถึง)
• LM Studio: lmstudio/... (ภายในเครื่อง การเรียกใช้เครื่องมือขึ้นอยู่กับโหมด API)

ตัวรวบรวม / Gateway ทางเลือก

หากคุณเปิดใช้งานคีย์ไว้ คุณยังสามารถทดสอบผ่านรายการต่อไปนี้ได้:

• OpenRouter: openrouter/... (โมเดลหลายร้อยรายการ ใช้ openclaw models scan เพื่อค้นหาโมเดลที่รองรับเครื่องมือและรูปภาพ)
• OpenCode: opencode/... สำหรับ Zen และ opencode-go/... สำหรับ Go (ยืนยันตัวตนผ่าน OPENCODE_API_KEY / OPENCODE_ZEN_API_KEY)

ผู้ให้บริการเพิ่มเติมที่คุณสามารถใส่ในเมทริกซ์การทดสอบสด (หากคุณมีข้อมูลประจำตัว/การกำหนดค่า):

• มีมาให้ในตัว: anthropic, cerebras, github-copilot, google, google-antigravity, google-gemini-cli, google-vertex, groq, mistral, openai, openrouter, opencode, opencode-go, xai, zai
• ผ่าน models.providers (ปลายทางที่กำหนดเอง): minimax (คลาวด์/API) รวมถึงพร็อกซีที่เข้ากันได้กับ OpenAI/Anthropic (LM Studio, vLLM, LiteLLM เป็นต้น)

ข้อมูลประจำตัว (ห้ามคอมมิตเด็ดขาด)

การทดสอบสดจะค้นหาข้อมูลประจำตัวด้วยวิธีเดียวกับ CLI ผลในทางปฏิบัติมีดังนี้:

• หาก CLI ทำงานได้ การทดสอบสดควรค้นพบคีย์ชุดเดียวกัน

• หากการทดสอบสดแจ้งว่า "ไม่มีข้อมูลประจำตัว" ให้แก้ไขข้อบกพร่องด้วยวิธีเดียวกับที่คุณใช้แก้ไข openclaw models list / การเลือกโมเดล

• โปรไฟล์การยืนยันตัวตนต่อเอเจนต์: ~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/auth-profiles.json (นี่คือความหมายของ "คีย์โปรไฟล์" ในการทดสอบสด)

• การกำหนดค่า: ~/.openclaw/openclaw.json (หรือ OPENCLAW_CONFIG_PATH)

• ไดเรกทอรี OAuth แบบเก่า: ~/.openclaw/credentials/ (จะคัดลอกไปยังโฮมทดสอบสดที่จัดเตรียมไว้เมื่อมีอยู่ แต่ไม่ใช่ที่เก็บคีย์โปรไฟล์หลัก)

• การเรียกใช้การทดสอบสดภายในเครื่องจะคัดลอกการกำหนดค่าที่ใช้งานอยู่ (โดยตัดค่าการแทนที่ agents.*.workspace / agentDir ออก) และ auth-profiles.json ของแต่ละเอเจนต์ แต่ไม่คัดลอกส่วนที่เหลือของไดเรกทอรีเอเจนต์นั้น ดังนั้นข้อมูลใน workspace/ และ sandboxes/ จะไม่ถูกส่งไปยังโฮมที่จัดเตรียมไว้ รวมทั้งคัดลอกไดเรกทอรี credentials/ แบบเก่าและไฟล์/ไดเรกทอรีการยืนยันตัวตนของ CLI ภายนอกที่รองรับ (.claude.json, .claude/.credentials.json, .claude/settings*.json, .claude/backups, .codex/auth.json, .codex/config.toml, .gemini, .minimax) ไปยังโฮมทดสอบชั่วคราว

หากต้องการใช้คีย์จากตัวแปรสภาพแวดล้อม ให้ส่งออกตัวแปรเหล่านั้นก่อนการทดสอบภายในเครื่อง หรือใช้ ตัวรัน Docker ด้านล่างพร้อมระบุ OPENCLAW_PROFILE_FILE อย่างชัดเจน

การทดสอบสดของ Deepgram (การถอดเสียง)

• การทดสอบ: extensions/deepgram/audio.live.test.ts
• เปิดใช้งาน: DEEPGRAM_API_KEY=... DEEPGRAM_LIVE_TEST=1 pnpm test:live extensions/deepgram/audio.live.test.ts

การทดสอบสดของแผนการเขียนโค้ด BytePlus

• การทดสอบ: extensions/byteplus/live.test.ts
• เปิดใช้งาน: BYTEPLUS_API_KEY=... BYTEPLUS_LIVE_TEST=1 pnpm test:live extensions/byteplus/live.test.ts
• การแทนที่โมเดลที่เลือกทำได้: BYTEPLUS_CODING_MODEL=ark-code-latest

การทดสอบสดของสื่อจากเวิร์กโฟลว์ ComfyUI

• การทดสอบ: extensions/comfy/comfy.live.test.ts
• เปิดใช้งาน: OPENCLAW_LIVE_TEST=1 COMFY_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/comfy/comfy.live.test.ts
• ขอบเขต:
  • ทดสอบเส้นทางรูปภาพ วิดีโอ และ music_generate ของ comfy ที่รวมมาให้
  • ข้ามความสามารถแต่ละรายการ เว้นแต่จะกำหนดค่า plugins.entries.comfy.config.<capability> ไว้
  • มีประโยชน์หลังจากเปลี่ยนแปลงการส่งเวิร์กโฟลว์ comfy การสำรวจสถานะ การดาวน์โหลด หรือการลงทะเบียน Plugin

การทดสอบสดของการสร้างรูปภาพ

• การทดสอบ: test/image-generation.runtime.live.test.ts
• คำสั่ง: pnpm test:live test/image-generation.runtime.live.test.ts
• ชุดทดสอบ: pnpm test:live:media image
• ขอบเขต:
  • แจกแจง Plugin ผู้ให้บริการสร้างรูปภาพทุกตัวที่ลงทะเบียนไว้
  • ใช้ตัวแปรสภาพแวดล้อมของผู้ให้บริการที่ส่งออกไว้แล้วก่อนทำการตรวจสอบ
  • ใช้คีย์ API จากการทดสอบสด/ตัวแปรสภาพแวดล้อมก่อนโปรไฟล์การยืนยันตัวตนที่จัดเก็บไว้ตามค่าเริ่มต้น เพื่อไม่ให้คีย์ทดสอบเก่าใน auth-profiles.json บดบังข้อมูลประจำตัวจริงของเชลล์
  • ข้ามผู้ให้บริการที่ไม่มีการยืนยันตัวตน/โปรไฟล์/โมเดลที่ใช้งานได้
  • เรียกใช้ผู้ให้บริการแต่ละรายที่กำหนดค่าผ่านรันไทม์การสร้างรูปภาพที่ใช้ร่วมกัน:
    • <provider>:generate
    • <provider>:edit เมื่อผู้ให้บริการประกาศว่ารองรับการแก้ไข
• ผู้ให้บริการที่รวมมาให้ซึ่งครอบคลุมอยู่ในปัจจุบัน:
  • deepinfra
  • fal
  • google
  • minimax
  • openai
  • openrouter
  • vydra
  • xai
• การจำกัดขอบเขตที่เลือกทำได้:
  • OPENCLAW_LIVE_IMAGE_GENERATION_PROVIDERS="openai,google,openrouter,xai"
  • OPENCLAW_LIVE_IMAGE_GENERATION_PROVIDERS="deepinfra"
  • OPENCLAW_LIVE_IMAGE_GENERATION_MODELS="openai/gpt-image-2,google/gemini-3.1-flash-image-preview,openrouter/google/gemini-3.1-flash-image-preview,xai/grok-imagine-image"
  • OPENCLAW_LIVE_IMAGE_GENERATION_CASES="google:flash-generate,google:pro-edit,openrouter:generate,xai:default-generate,xai:default-edit"
• พฤติกรรมการยืนยันตัวตนที่เลือกใช้ได้:
  • OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 เพื่อบังคับใช้การยืนยันตัวตนจากที่เก็บโปรไฟล์และละเว้นค่าการแทนที่ที่มาจากตัวแปรสภาพแวดล้อมเท่านั้น

สำหรับเส้นทาง CLI ที่เผยแพร่ ให้เพิ่มการทดสอบเบื้องต้น infer หลังจากการทดสอบสดของผู้ให้บริการ/รันไทม์ ผ่านแล้ว:

OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_INFER_CLI_TEST=1 pnpm test:live -- test/image-generation.infer-cli.live.test.tsopenclaw 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

ส่วนนี้ครอบคลุมการแยกวิเคราะห์อาร์กิวเมนต์ CLI การแก้ไขการกำหนดค่า/เอเจนต์เริ่มต้น การเปิดใช้งาน Plugin ที่รวมมาให้ รันไทม์การสร้างรูปภาพที่ใช้ร่วมกัน และคำขอสดไปยังผู้ให้บริการ ต้องมีการติดตั้งการขึ้นต่อกันของ Plugin ไว้ก่อนโหลดรันไทม์

การทดสอบสดของการสร้างเพลง

• การทดสอบ: extensions/music-generation-providers.live.test.ts
• เปิดใช้งาน: OPENCLAW_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/music-generation-providers.live.test.ts
• ชุดทดสอบ: pnpm test:live:media music
• ขอบเขต:
  • ทดสอบเส้นทางผู้ให้บริการสร้างเพลงแบบใช้ร่วมกันที่รวมมาให้
  • ปัจจุบันครอบคลุม fal, google, minimax และ openrouter
  • ใช้ตัวแปรสภาพแวดล้อมของผู้ให้บริการที่ส่งออกไว้แล้วก่อนทำการตรวจสอบ
  • ใช้คีย์ API จากการทดสอบสด/ตัวแปรสภาพแวดล้อมก่อนโปรไฟล์การยืนยันตัวตนที่จัดเก็บไว้ตามค่าเริ่มต้น เพื่อไม่ให้คีย์ทดสอบเก่าใน auth-profiles.json บดบังข้อมูลประจำตัวจริงของเชลล์
  • ข้ามผู้ให้บริการที่ไม่มีการยืนยันตัวตน/โปรไฟล์/โมเดลที่ใช้งานได้
  • เรียกใช้โหมดรันไทม์ที่ประกาศไว้ทั้งสองโหมดเมื่อพร้อมใช้งาน:
    • generate พร้อมข้อมูลเข้าที่มีเฉพาะพรอมต์
    • edit เมื่อผู้ให้บริการประกาศ capabilities.edit.enabled
  • comfy มีไฟล์การทดสอบสดแยกต่างหากของตนเอง ไม่ได้อยู่ในการทดสอบกวาดรายการร่วมนี้
• การจำกัดขอบเขตที่เลือกทำได้:
  • OPENCLAW_LIVE_MUSIC_GENERATION_PROVIDERS="google,minimax"
  • OPENCLAW_LIVE_MUSIC_GENERATION_MODELS="google/lyria-3-clip-preview,minimax/music-2.6"
• พฤติกรรมการยืนยันตัวตนที่เลือกใช้ได้:
  • OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 เพื่อบังคับใช้การยืนยันตัวตนจากที่เก็บโปรไฟล์และละเว้นค่าการแทนที่ที่มาจากตัวแปรสภาพแวดล้อมเท่านั้น

การทดสอบสดของการสร้างวิดีโอ

• การทดสอบ: extensions/video-generation-providers.live.test.ts
• เปิดใช้งาน: OPENCLAW_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/video-generation-providers.live.test.ts
• ชุดทดสอบ: pnpm test:live:media video
• ขอบเขต:
  • ทดสอบเส้นทางผู้ให้บริการสร้างวิดีโอแบบรวมที่ใช้ร่วมกัน ครอบคลุม alibaba, byteplus, deepinfra, fal, google, minimax, openai, openrouter, pixverse, qwen, runway, together, vydra, xai
  • ค่าเริ่มต้นใช้เส้นทางทดสอบเบื้องต้นที่ปลอดภัยสำหรับการเผยแพร่: คำขอแปลงข้อความเป็นวิดีโอหนึ่งรายการต่อผู้ให้บริการ พรอมต์กุ้งมังกรความยาวหนึ่งวินาที และขีดจำกัดเวลาการดำเนินการต่อผู้ให้บริการจาก OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS (ค่าเริ่มต้นคือ 180000)
  • ข้าม FAL โดยค่าเริ่มต้น เนื่องจากเวลาแฝงของคิวฝั่งผู้ให้บริการอาจกินเวลาส่วนใหญ่ของกระบวนการเผยแพร่ ให้ส่ง OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_PROVIDERS="fal" (หรือล้างรายการข้าม) เพื่อเรียกใช้อย่างชัดเจน
  • ใช้ตัวแปรสภาพแวดล้อมของผู้ให้บริการที่ส่งออกไว้แล้วก่อนทำการตรวจหา
  • ใช้คีย์ API จากการทดสอบจริง/ตัวแปรสภาพแวดล้อมก่อนโปรไฟล์การยืนยันตัวตนที่จัดเก็บไว้โดยค่าเริ่มต้น เพื่อไม่ให้คีย์ทดสอบที่ล้าสมัยใน auth-profiles.json บดบังข้อมูลประจำตัวจริงของเชลล์
  • ข้ามผู้ให้บริการที่ไม่มีการยืนยันตัวตน/โปรไฟล์/โมเดลที่ใช้งานได้
  • เรียกใช้เฉพาะ generate โดยค่าเริ่มต้น
  • ตั้งค่า OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_FULL_MODES=1 เพื่อเรียกใช้โหมดแปลงที่ประกาศไว้ด้วยเมื่อพร้อมใช้งาน:
    • imageToVideo เมื่อผู้ให้บริการประกาศ capabilities.imageToVideo.enabled และผู้ให้บริการ/โมเดลที่เลือกยอมรับอินพุตรูปภาพภายในเครื่องที่มีบัฟเฟอร์รองรับในการทดสอบรวม
    • videoToVideo เมื่อผู้ให้บริการประกาศ capabilities.videoToVideo.enabled และผู้ให้บริการ/โมเดลที่เลือกยอมรับอินพุตวิดีโอภายในเครื่องที่มีบัฟเฟอร์รองรับในการทดสอบรวม
  • ผู้ให้บริการ imageToVideo ที่ประกาศไว้แต่ถูกข้ามในการทดสอบรวมปัจจุบัน:
    • vydra (เลนนี้ไม่รองรับอินพุตรูปภาพภายในเครื่องที่มีบัฟเฟอร์รองรับ)
  • ความครอบคลุมเฉพาะผู้ให้บริการ Vydra:
    • OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_VYDRA_VIDEO=1 pnpm test:live -- extensions/vydra/vydra.live.test.ts
    • ไฟล์ดังกล่าวเรียกใช้การแปลงข้อความเป็นวิดีโอด้วย veo3 รวมถึงเลนการแปลงรูปภาพเป็นวิดีโอด้วย kling ซึ่งใช้ฟิกซ์เจอร์ URL รูปภาพระยะไกลโดยค่าเริ่มต้น (ใช้ OPENCLAW_LIVE_VYDRA_KLING_IMAGE_URL เพื่อแทนที่)
  • ความครอบคลุมเฉพาะผู้ให้บริการ xAI:
    • OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_XAI_VIDEO=1 pnpm test:live -- extensions/xai/xai.live.test.ts -t "classic Grok Imagine"
    • กรณีคลาสสิกจะสร้างเฟรมแรกเป็น PNG สี่เหลี่ยมจัตุรัสภายในเครื่องก่อน ไม่ระบุเรขาคณิต ขอคลิปแปลงรูปภาพเป็นวิดีโอความยาวหนึ่งวินาที ตรวจสอบสถานะเป็นระยะจนเสร็จสิ้น และตรวจสอบบัฟเฟอร์ที่ดาวน์โหลด
    • OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_XAI_VIDEO=1 pnpm test:live -- extensions/xai/xai.live.test.ts -t "Grok Imagine Video 1.5"
    • กรณี 1.5 จะสร้างเฟรมแรกเป็น PNG ภายในเครื่อง ขอคลิปแปลงรูปภาพเป็นวิดีโอความละเอียด 1080P ความยาวหนึ่งวินาที ตรวจสอบสถานะเป็นระยะจนเสร็จสิ้น และตรวจสอบบัฟเฟอร์ที่ดาวน์โหลด
  • ความครอบคลุมการทดสอบจริงของ videoToVideo ในปัจจุบัน:
    • runway เฉพาะเมื่อโมเดลที่เลือกได้รับการแปลงค่าเป็น gen4_aleph
  • ผู้ให้บริการ videoToVideo ที่ประกาศไว้แต่ถูกข้ามในการทดสอบรวมปัจจุบัน:
    • alibaba, google, openai, qwen, xai เนื่องจากปัจจุบันเส้นทางเหล่านั้นต้องใช้ URL อ้างอิงระยะไกลแบบ http(s) แทนอินพุตภายในเครื่องที่มีบัฟเฟอร์รองรับ
• การจำกัดขอบเขตเพิ่มเติม:
  • OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_PROVIDERS="deepinfra,google,openai,runway"
  • OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_MODELS="google/veo-3.1-fast-generate-preview,openai/sora-2,runway/gen4_aleph"
  • OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_SKIP_PROVIDERS="" เพื่อรวมผู้ให้บริการทุกรายในชุดทดสอบเริ่มต้น รวมถึง FAL
  • OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS=60000 เพื่อลดขีดจำกัดเวลาการดำเนินการของผู้ให้บริการแต่ละรายสำหรับการทดสอบเบื้องต้นแบบเข้มงวด
• ลักษณะการยืนยันตัวตนเพิ่มเติม:
  • OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 เพื่อบังคับใช้การยืนยันตัวตนจากพื้นที่จัดเก็บโปรไฟล์และไม่สนใจค่าที่แทนที่ผ่านตัวแปรสภาพแวดล้อมเท่านั้น

ชุดทดสอบสื่อแบบทดสอบจริง

• คำสั่ง: pnpm test:live:media
• จุดเริ่มต้น: test/e2e/qa-lab/media/hosted-media-provider-live.ts ซึ่งเรียกใช้ pnpm test:live -- <suite-test-file> ต่อชุดทดสอบที่เลือก เพื่อให้ลักษณะการทำงานของ Heartbeat และโหมดเงียบสอดคล้องกับการเรียกใช้ pnpm test:live อื่น ๆ
• วัตถุประสงค์:
  • เรียกใช้ชุดทดสอบจริงสำหรับรูปภาพ เพลง และวิดีโอที่ใช้ร่วมกันผ่านจุดเริ่มต้นแบบเนทีฟของที่เก็บเพียงจุดเดียว
  • โหลดตัวแปรสภาพแวดล้อมของผู้ให้บริการที่ขาดหายไปจาก ~/.profile โดยอัตโนมัติ
  • จำกัดแต่ละชุดทดสอบไว้เฉพาะผู้ให้บริการที่มีการยืนยันตัวตนที่ใช้งานได้ในปัจจุบันโดยอัตโนมัติตามค่าเริ่มต้น
• แฟล็ก:
  • --providers <csv> ตัวกรองผู้ให้บริการส่วนกลาง; --image-providers / --music-providers / --video-providers จำกัดตัวกรองไว้ที่ชุดทดสอบหนึ่งชุด
  • --all-providers ข้ามตัวกรองอัตโนมัติตามการยืนยันตัวตน
  • --allow-empty ออกจากโปรแกรมด้วยรหัส 0 เมื่อการกรองไม่เหลือผู้ให้บริการที่เรียกใช้ได้
  • ส่งต่อ --quiet / --no-quiet ไปยัง test:live
• ตัวอย่าง:
  • pnpm test:live:media
  • pnpm test:live:media image video --providers openai,google,minimax
  • pnpm test:live:media video --video-providers openai,runway --all-providers
  • pnpm test:live:media music --quiet

ที่เกี่ยวข้อง

• การทดสอบ - ชุดทดสอบหน่วย การผสานรวม การประกันคุณภาพ และ Docker