快速开始

测试：实时测试套件

有关快速开始、QA 运行器、单元/集成测试套件和 Docker 流程，请参阅测试。本页介绍实时（会访问网络的）测试：模型矩阵、CLI 后端、ACP、媒体提供商和凭据处理。

实时测试：本地冒烟测试命令

在执行临时实时检查之前，请在进程环境中导出所需的提供商密钥。

安全的媒体冒烟测试：

bash

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

安全的语音通话就绪性冒烟测试：

bash

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

除非同时提供 --yes，否则 voicecall smoke 只会进行试运行；仅当你确实打算拨打真实电话时才使用 --yes。对于 Twilio、Telnyx 和 Plivo，就绪性检查要成功，必须提供公共 Webhook URL——本地/私有环回 URL 会被拒绝，因为这些提供商无法访问它们。

实时测试：Android 节点能力全面检查

测试：src/gateway/android-node.capabilities.live.test.ts
脚本：pnpm android:test:integration
目标：调用已连接 Android 节点当前公布的每一条命令，并断言命令契约行为。
范围：
- 需要预先完成条件准备/手动设置（该测试套件不会安装、运行或配对应用）。
- 针对所选 Android 节点逐条验证 Gateway 网关的 node.invoke。
必需的预设置：
- Android 应用已连接并配对到 Gateway 网关。
- 应用保持在前台。
- 对于你预期通过的能力，已授予权限/采集同意。
可选的目标覆盖项：
- OPENCLAW_ANDROID_NODE_ID 或 OPENCLAW_ANDROID_NODE_NAME。
- OPENCLAW_ANDROID_GATEWAY_URL / OPENCLAW_ANDROID_GATEWAY_TOKEN / OPENCLAW_ANDROID_GATEWAY_PASSWORD。
完整的 Android 设置详情：Android 应用

实时测试：模型冒烟测试（配置文件密钥）

实时模型测试分为两层，以便隔离故障：

“直接模型”用于判断提供商/模型使用给定密钥时是否能够正常作答。
“Gateway 网关冒烟测试”用于判断该模型的完整 Gateway 网关 + 智能体流水线是否正常工作（会话、历史记录、工具、沙箱策略等）。

以下精选模型列表位于 src/agents/live-model-filter.ts 中，并会随时间变化；应将其中的数组视为事实来源，而不是本页面。

MiniMax M3 使用 minimax/MiniMax-M3 作为默认的提供商/模型引用。

第 1 层：直接完成模型请求（无 Gateway 网关）

测试：src/agents/models.profiles.live.test.ts
目标：
- 枚举发现的模型
- 使用 getApiKeyForModel 选择你拥有凭据的模型
- 对每个模型运行一个小型完成请求（并在需要时运行针对性回归测试）
启用方式：
- pnpm test:live（如果直接调用 Vitest，也可以使用 OPENCLAW_LIVE_TEST=1）
- 将 OPENCLAW_LIVE_MODELS 设置为 modern、small 或 all（modern 的别名）才会实际运行此测试套件；否则它会跳过，因此单独运行 pnpm test:live 时仍会专注于 Gateway 网关冒烟测试。
选择模型的方式：
- OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern 运行精选的高价值优先级列表（请参阅实时测试：模型矩阵）
- OPENCLAW_LIVE_MODELS=small 运行精选的小模型优先级列表
- OPENCLAW_LIVE_MODELS=all 是 modern 的别名
- 或使用 OPENCLAW_LIVE_MODELS="openai/gpt-5.6-luna,anthropic/claude-opus-4-6,..."（逗号分隔的允许列表）
- 本地 Ollama 小模型运行默认使用 http://127.0.0.1:11434；仅对局域网、自定义或 Ollama Cloud 端点设置 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_BASE_URL。
- modern/all 和 small 全面检查默认以各自精选列表的长度作为上限；设置 OPENCLAW_LIVE_MAX_MODELS=0 可全面检查所有选定配置文件，设置正数则可指定更小的上限。
- 全面检查使用 OPENCLAW_LIVE_TEST_TIMEOUT_MS 作为整个直接模型测试的超时时间。默认值：60 分钟。
- 直接模型探测默认以 20 路并行运行；设置 OPENCLAW_LIVE_MODEL_CONCURRENCY 可覆盖此值。
选择提供商的方式：
- OPENCLAW_LIVE_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli"（逗号分隔的允许列表）
密钥来源：
- 默认：配置文件存储和环境回退项
- 设置 OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 可强制仅使用配置文件存储
设置此测试的原因：
- 将“提供商 API 损坏/密钥无效”与“Gateway 网关智能体流水线损坏”区分开来
- 包含小型、隔离的回归测试（例如：OpenAI Responses/Codex Responses 推理重放 + 工具调用流程）

第 2 层：Gateway 网关 + 开发智能体冒烟测试（“@openclaw”的实际行为）

测试：src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts
目标：
- 启动一个进程内 Gateway 网关
- 创建/修补一个 agent:dev:* 会话（每次运行覆盖模型）
- 遍历具有密钥的模型并断言：
  - 返回“有意义的”响应（不使用工具）
  - 真实的工具调用可以正常工作（读取探测）
  - 可选的额外工具探测（执行 + 读取探测）
  - OpenAI 回归路径（仅工具调用 -> 后续响应）持续正常工作
探测详情（帮助你快速解释故障）：
- read 探测：测试在工作区写入一个包含随机值的文件，并要求智能体使用 read 读取该文件，然后回显随机值。
- exec+read 探测：测试要求智能体使用 exec 将随机值写入临时文件，然后使用 read 将其读回。
- 图像探测：测试附加一张生成的 PNG（猫 + 随机代码），并预期模型返回 cat <CODE>。
- 实现参考：src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts 和 test/helpers/live-image-probe.ts。
启用方式：
- pnpm test:live（如果直接调用 Vitest，也可以使用 OPENCLAW_LIVE_TEST=1）
选择模型的方式：
- 默认：精选的高价值（modern）优先级列表
- OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=small 通过完整的 Gateway 网关 + 智能体流水线运行精选的小模型列表
- OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=all 是 modern 的别名
- 或设置 OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="provider/model"（或逗号分隔的列表）以缩小范围
- modern/all 和 small Gateway 网关全面检查默认以各自精选列表的长度作为上限；设置 OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MAX_MODELS=0 可全面检查所有选定项，设置正数则可指定更小的上限。
选择提供商的方式（避免“所有内容都走 OpenRouter”）：
- OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli,openai,anthropic,zai,minimax"（逗号分隔的允许列表）
此实时测试始终启用工具 + 图像探测：
- read 探测 + exec+read 探测（工具压力测试）
- 模型声明支持图像输入时运行图像探测
- 流程（概述）：
  - 测试生成一张包含“CAT”+ 随机代码的小型 PNG（test/helpers/live-image-probe.ts）
  - 通过 agent 的 attachments: [{ mimeType: "image/png", content: "<base64>" }] 发送
  - Gateway 网关将附件解析为 images[]（src/gateway/server-methods/agent.ts + src/gateway/chat-attachments.ts）
  - 内嵌智能体将多模态用户消息转发给模型
  - 断言：回复包含 cat + 代码（OCR 容错：允许少量错误）

实时测试：CLI 后端冒烟测试（Claude、Gemini 或其他本地 CLI）

测试：src/gateway/gateway-cli-backend.live.test.ts
目标：使用本地 CLI 后端验证 Gateway 网关 + 智能体流水线，而不修改你的默认配置。
后端特定的冒烟测试默认值与其所属插件的 cli-backend.ts 定义存放在一起。
启用：
- pnpm test:live（如果直接调用 Vitest，也可以使用 OPENCLAW_LIVE_TEST=1）
- OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND=1
默认值：
- 默认提供商/模型：claude-cli/claude-sonnet-4-6
- 命令、参数和图像行为来自所属 CLI 后端插件的元数据。
覆盖项（可选）：
- 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"]'
- 设置 OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_PROBE=1 可发送真实的图像附件（路径会注入提示词）。在 Docker 方案中默认关闭。
- 设置 OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_ARG="--image" 可将图像文件路径作为 CLI 参数传递，而不是注入提示词。
- 设置 OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_MODE="repeat"（或 "list"）可控制设置 IMAGE_ARG 时传递图像参数的方式。
- 设置 OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_RESUME_PROBE=1 可发送第二轮消息并验证恢复流程。
- 设置 OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MODEL_SWITCH_PROBE=1 可在所选模型支持切换目标时，选择加入 Claude Sonnet -> Opus 同一会话连续性探测。默认关闭，Docker 方案中也是如此。
- 设置 OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MCP_PROBE=1 可选择加入 MCP/工具环回探测。在 Docker 方案中默认关闭。

示例：

bash

  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

低成本的 Gemini MCP 配置冒烟测试：

bash

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

此测试不会要求 Gemini 生成响应。它会写入 OpenClaw 提供给 Gemini 的相同系统设置，然后运行 gemini --debug mcp list，以证明保存的 transport: "streamable-http" 服务器会被规范化为 Gemini 的 HTTP MCP 结构，并且可以连接到本地的可流式 HTTP MCP 服务器。

Docker 方案：

bash

pnpm test:docker:live-cli-backend

单提供商 Docker 方案：

bash

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

注意事项：

Docker 运行器位于 scripts/test-live-cli-backend-docker.sh。
它以非 root 的 node 用户身份，在仓库 Docker 镜像中运行实时 CLI 后端冒烟测试。
它从所属插件解析 CLI 冒烟测试元数据，然后将匹配的 Linux CLI 软件包（@anthropic-ai/claude-code 或 @google/gemini-cli）安装到 OPENCLAW_DOCKER_CLI_TOOLS_DIR 指定的、可写且带缓存的前缀目录中（默认：~/.cache/openclaw/docker-cli-tools）。
codex-cli 不再是内置 CLI 后端；请改为将 openai/* 与 Codex 应用服务器运行时结合使用（请参阅实时测试：Codex 应用服务器装具冒烟测试）。
pnpm test:docker:live-cli-backend:claude-subscription 要求通过 ~/.claude/.credentials.json 中的 claudeAiOauth.subscriptionType，或通过 claude setup-token 获取的 CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN，提供可移植的 Claude Code 订阅 OAuth。它首先验证 Docker 中直接运行 claude -p 是否正常，然后在不保留 Anthropic API 密钥环境变量的情况下运行两轮 Gateway 网关 CLI 后端交互。此订阅测试通道默认禁用 Claude MCP/工具和图像探测，因为它会消耗已登录订阅的使用额度，并且 Anthropic 可能在不发布 OpenClaw 新版本的情况下更改 Claude Agent SDK / claude -p 的计费和速率限制行为。
Claude 和 Gemini 通过上述标志支持相同的探测集（文本交互、图像分类、MCP cron 工具调用、模型切换连续性），但这些探测默认均不运行——请根据需要通过相应标志选择加入。

实时测试：APNs HTTP/2 代理可达性

测试：src/infra/push-apns-http2.live.test.ts
目标：通过本地 HTTP CONNECT 代理建立隧道，连接 Apple 的沙箱 APNs 端点，发送 APNs HTTP/2 验证请求，并断言 Apple 的真实 403 InvalidProviderToken 响应通过代理路径返回。
启用：
- OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_APNS_REACHABILITY=1 pnpm test:live src/infra/push-apns-http2.live.test.ts
可选超时时间：
- OPENCLAW_LIVE_APNS_TIMEOUT_MS=30000

实时测试：ACP 绑定冒烟测试（`/acp spawn ... --bind here`）

测试：src/gateway/gateway-acp-bind.live.test.ts
目标：使用实时 ACP 智能体验证真实的 ACP 对话绑定流程：
- 发送 /acp spawn <agent> --bind here
- 就地绑定一个合成的消息渠道对话
- 在同一对话中发送普通的后续消息
- 验证后续消息已进入绑定的 ACP 会话记录
启用：
- pnpm test:live src/gateway/gateway-acp-bind.live.test.ts
- OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND=1
默认值：
- Docker 中的 ACP 智能体：claude,codex,gemini
- 直接运行 pnpm test:live ... 时使用的 ACP 智能体：claude
- 合成渠道：Slack 私信风格的对话上下文
- ACP 后端：acpx
覆盖设置：
- 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（或 on/true/yes）可强制开启图像探测；任何其他值都会强制关闭。除 opencode 外，默认会为每个智能体运行。
- OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_REQUIRE_CRON=1
- OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_PARENT_MODEL=openai/gpt-5.6-luna
说明：
- 此测试通道使用 Gateway 网关的 chat.send 接口，并提供仅限管理员使用的合成来源路由字段，使测试可以附加消息渠道上下文，而不必伪装成向外部投递消息。
- 未设置 OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT_COMMAND 时，测试会针对所选 ACP harness 智能体，使用内嵌 acpx 插件的内置智能体注册表。
- 默认情况下，创建绑定会话的 cron MCP 会尽力而为，因为外部 ACP harness 可能在绑定/图像验证通过后取消 MCP 调用；设置 OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_REQUIRE_CRON=1 可使该绑定后 cron 探测采用严格模式。

示例：

bash

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

Docker 用法：

bash

pnpm test:docker:live-acp-bind

单智能体 Docker 用法：

bash

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

Docker 说明：

Docker 运行脚本位于 scripts/test-live-acp-bind-docker.sh。
默认情况下，它会依次针对汇总的实时 CLI 智能体运行 ACP 绑定冒烟测试：claude、codex，然后是 gemini。
使用 OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=claude、OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=codex、OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=droid、OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=gemini 或 OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=opencode 可缩小矩阵范围。
它会将匹配的 CLI 身份验证材料暂存到容器中，然后在缺失时安装所请求的实时 CLI（@anthropic-ai/claude-code、@openai/codex、通过 https://app.factory.ai/cli 安装的 Factory Droid、@google/gemini-cli 或 opencode-ai）。ACP 后端本身是官方 acpx 插件中内嵌的 acpx/runtime 包。
Droid Docker 变体会暂存 ~/.factory 中的设置，转发 FACTORY_API_KEY，并要求提供该 API key，因为本地 Factory OAuth/钥匙串身份验证无法移植到容器中。它使用 ACPX 内置的 droid exec --output-format acp 注册表条目。
OpenCode Docker 变体是严格的单智能体回归测试通道。它会根据 OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_OPENCODE_MODEL（默认为 opencode/kimi-k2.6）写入临时的 OPENCODE_CONFIG_CONTENT 默认模型。
直接调用 acpx CLI 仅是用于比较 Gateway 网关之外行为的手动/变通路径。Docker ACP 绑定冒烟测试会运行 OpenClaw 内嵌的 acpx 运行时后端。

实时测试：Codex app-server harness 冒烟测试

目标：通过正常的 Gateway 网关 agent 方法验证插件所有的 Codex harness：
- 加载内置的 codex 插件
- 通过 /model <ref> --runtime codex 选择 OpenAI 模型
- 以请求的思考级别发送第一个 Gateway 网关智能体轮次
- 向同一个 OpenClaw 会话发送第二个轮次，并验证 app-server 线程可以恢复
- 通过同一条 Gateway 网关命令路径运行 /codex status 和 /codex models
- 可选择运行两个经过 Guardian 审查的提升权限 shell 探测：一个应获批准的无害命令，以及一个应被拒绝的虚假密钥上传，使智能体向用户追问
测试：src/gateway/gateway-codex-harness.live.test.ts
启用：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS=1
Harness 基准模型：openai/gpt-5.6-luna
全新 OpenAI API key 选择的默认值：openai/gpt-5.6
默认思考级别：low
模型覆盖设置：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MODEL=openai/<model>
思考级别覆盖设置：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_THINKING=<level>
矩阵覆盖设置：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_TARGETS=<model>=<thinking>,...
身份验证模式：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_AUTH=codex-auth（默认）使用复制的 Codex 登录信息；api-key 通过 Codex app-server 使用 OPENAI_API_KEY。
可选图像探测：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=1
可选 MCP/工具探测：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=1
可选 Guardian 探测：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_GUARDIAN_PROBE=1
此冒烟测试会强制设置提供商/模型的 agentRuntime.id: "codex"，因此损坏的 Codex harness 无法通过静默回退到 OpenClaw 来通过测试。
身份验证：使用本地 Codex 订阅登录中的 Codex app-server 身份验证，或者在 OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_AUTH=api-key 时使用 OPENAI_API_KEY。Docker 可以复制 ~/.codex/auth.json 和 ~/.codex/config.toml 以运行订阅模式。

本地用法：

bash

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

Docker 用法：

bash

pnpm test:docker:live-codex-harness

GPT-5.6 原生 Codex 矩阵：

bash

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

全新 OpenAI API key 默认值：

bash

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

此验证不设置 OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS，通过全新新手引导的推理选择接口解析模型，断言其为 openai/gpt-5.6，然后使用解析出的模型运行真实的 Gateway 网关轮次。

GPT-5.6 内嵌 OpenClaw 矩阵：

bash

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

Docker 说明：

Docker 运行脚本位于 scripts/test-live-codex-harness-docker.sh。
它会传递 OPENAI_API_KEY，在 Codex CLI 身份验证文件存在时复制这些文件，将 @openai/codex 安装到可写的已挂载 npm 前缀中，暂存源代码树，然后仅运行 Codex harness 实时测试。
Docker 默认启用图像、MCP/工具和 Guardian 探测。需要范围更窄的调试运行时，设置 OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=0、OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=0 或 OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_GUARDIAN_PROBE=0。
Docker 使用同一套明确的 Codex 运行时配置，因此旧版别名或 OpenClaw 回退无法掩盖 Codex harness 回归。
矩阵目标会在同一个容器中依次运行。Docker 脚本会根据目标数量扩展默认的 35 分钟超时时间；任何外层 shell 或 CI 超时都必须允许相同的总时长。规范 CI 会将每个 GPT-5.6 目标放在单独的分片中。

实时测试：模型矩阵（覆盖范围）

实时测试需要选择性启用，因此不存在固定的“CI 模型列表”。OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern / OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=modern（及其 all 别名）会按以下优先级顺序运行 src/agents/live-model-filter.ts 中 HIGH_SIGNAL_LIVE_MODEL_PRIORITY 定义的精选优先列表：

提供商/模型	备注
`anthropic/claude-opus-4-8`
`anthropic/claude-sonnet-5`
`anthropic/claude-sonnet-4-6`
`anthropic/claude-opus-4-7`
`google/gemini-3.1-pro-preview`	Gemini API
`google/gemini-3.5-flash`	Gemini API
`cohere/command-a-plus-05-2026`
`moonshot/kimi-k2.7-code`
`anthropic/claude-opus-4-6`
`deepseek/deepseek-v4-flash`
`deepseek/deepseek-v4-pro`
`minimax/MiniMax-M3`
`openai/gpt-5.5`
`openrouter/openai/gpt-5.2-chat`
`openrouter/minimax/minimax-m2.7`
`opencode-go/glm-5`
`openrouter/ai21/jamba-large-1.7`
`xai/grok-4.5`
`xai/grok-4.20-0309-reasoning`
`zai/glm-5.1`
`fireworks/accounts/fireworks/models/glm-5p1`
`minimax-portal/minimax-m3`

精选的小模型列表（OPENCLAW_LIVE_MODELS=small / OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=small），取自 SMALL_LIVE_MODEL_PRIORITY：

提供商/模型
`lmstudio/qwen/qwen3.5-9b`
`vllm/qwen/qwen3-8b`
`sglang/qwen/qwen3-8b`
`ollama/gemma3:4b`
`openrouter/qwen/qwen3.5-9b`
`openrouter/z-ai/glm-5.1`
`openrouter/z-ai/glm-5`
`zai/glm-5.1`

现代列表说明：

codex 和 codex-cli 提供商不包含在默认的现代扫描中（它们涵盖 CLI 后端/ACP 行为，已在上文单独测试）。openai/gpt-5.5 本身默认通过 Codex 应用服务器测试框架路由；请参阅实时测试：Codex 应用服务器测试框架冒烟测试。
在现代扫描中，fireworks、google、openrouter 和 xai 仅运行明确精选的模型 ID（不会自动扩展为“此提供商的每个模型”）。
在 OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS 中至少包含一个支持图像的模型（Claude/Gemini/OpenAI 系列视觉变体等），以运行图像探测。

使用精选的跨提供商模型集运行包含工具和图像的 Gateway 网关冒烟测试：

bash

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

精选列表之外的可选额外覆盖（最好包含，可选择一个你已启用且支持“工具”的模型）：

Mistral：mistral/...
Cerebras：cerebras/...（如果你有访问权限）
LM Studio：lmstudio/...（本地；工具调用取决于 API 模式）

聚合器/备用网关

如果你已启用相应密钥，还可以通过以下方式测试：

OpenRouter：openrouter/...（数百种模型；使用 openclaw models scan 查找支持工具和图像的候选模型）
OpenCode：Zen 使用 opencode/...，Go 使用 opencode-go/...（通过 OPENCODE_API_KEY / OPENCODE_ZEN_API_KEY 进行身份验证）

你还可以在实时测试矩阵中包含更多提供商（如果你有凭据/配置）：

内置：anthropic、cerebras、github-copilot、google、google-antigravity、google-gemini-cli、google-vertex、groq、mistral、openai、openrouter、opencode、opencode-go、xai、zai
通过 models.providers（自定义端点）：minimax（云端/API），以及任何兼容 OpenAI/Anthropic 的代理（LM Studio、vLLM、LiteLLM 等）

凭据（切勿提交）

实时测试发现凭据的方式与 CLI 相同。实际影响如下：

如果 CLI 正常工作，实时测试应能找到相同的密钥。
如果实时测试提示“无凭据”，请按照调试 openclaw models list / 模型选择的相同方式进行调试。
每个智能体的身份验证配置文件：~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/auth-profiles.json（实时测试中的“配置文件密钥”即指此项）
配置：~/.openclaw/openclaw.json（或 OPENCLAW_CONFIG_PATH）
旧版 OAuth 目录：~/.openclaw/credentials/（存在时会复制到暂存的实时测试主目录，但它不是主要的配置文件密钥存储）
本地实时测试会将活动配置（移除 agents.*.workspace / agentDir 覆盖）和每个智能体的 auth-profiles.json 复制到临时测试主目录；不会复制该智能体目录中的其余内容，因此 workspace/ 和 sandboxes/ 数据绝不会进入暂存主目录。此外，还会复制旧版 credentials/ 目录以及受支持的外部 CLI 身份验证文件/目录（.claude.json、.claude/.credentials.json、.claude/settings*.json、.claude/backups、.codex/auth.json、.codex/config.toml、.gemini、.minimax）。

如果要依赖环境变量中的密钥，请在本地测试前将其导出，或使用下方的 Docker 运行器并明确指定 OPENCLAW_PROFILE_FILE。

Deepgram 实时测试（音频转录）

测试：extensions/deepgram/audio.live.test.ts
启用：DEEPGRAM_API_KEY=... DEEPGRAM_LIVE_TEST=1 pnpm test:live extensions/deepgram/audio.live.test.ts

BytePlus 编码方案实时测试

测试：extensions/byteplus/live.test.ts
启用：BYTEPLUS_API_KEY=... BYTEPLUS_LIVE_TEST=1 pnpm test:live extensions/byteplus/live.test.ts
可选模型覆盖：BYTEPLUS_CODING_MODEL=ark-code-latest

ComfyUI 工作流媒体实时测试

测试：extensions/comfy/comfy.live.test.ts
启用：OPENCLAW_LIVE_TEST=1 COMFY_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/comfy/comfy.live.test.ts
范围：
- 运行内置的 comfy 图像、视频和 music_generate 路径
- 除非已配置 plugins.entries.comfy.config.<capability>，否则跳过对应能力
- 适用于更改 comfy 工作流提交、轮询、下载或插件注册之后

图像生成实时测试

测试：test/image-generation.runtime.live.test.ts
命令：pnpm test:live test/image-generation.runtime.live.test.ts
测试框架：pnpm test:live:media image
范围：
- 枚举所有已注册的图像生成提供商插件
- 在探测前使用已导出的提供商环境变量
- 默认优先使用实时测试/环境变量 API 密钥，而非已存储的身份验证配置文件，因此 auth-profiles.json 中过期的测试密钥不会掩盖真实的 shell 凭据
- 跳过没有可用身份验证信息、配置文件或模型的提供商
- 通过共享图像生成运行时运行每个已配置的提供商：
  - <provider>:generate
  - 当提供商声明支持编辑时运行 <provider>:edit
当前覆盖的内置提供商：
- deepinfra
- fal
- google
- minimax
- openai
- openrouter
- vydra
- xai
可选缩小范围：
- 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"
可选身份验证行为：
- 设置 OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1，强制使用配置文件存储进行身份验证并忽略仅由环境变量提供的覆盖

对于已发布的 CLI 路径，请在提供商/运行时实时测试通过后添加一次 infer 冒烟测试：

bash

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

这涵盖 CLI 参数解析、配置/默认智能体解析、内置插件激活、共享图像生成运行时和实时提供商请求。运行时加载前，插件依赖应已存在。

音乐生成实时测试

测试：extensions/music-generation-providers.live.test.ts
启用：OPENCLAW_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/music-generation-providers.live.test.ts
测试框架：pnpm test:live:media music
范围：
- 运行共享的内置音乐生成提供商路径
- 当前覆盖 fal、google、minimax 和 openrouter
- 在探测前使用已导出的提供商环境变量
- 默认优先使用实时测试/环境变量 API 密钥，而非已存储的身份验证配置文件，因此 auth-profiles.json 中过期的测试密钥不会掩盖真实的 shell 凭据
- 跳过没有可用身份验证信息、配置文件或模型的提供商
- 在可用时运行声明的两种运行时模式：
  - 使用仅含提示词的输入运行 generate
  - 当提供商声明 capabilities.edit.enabled 时运行 edit
- comfy 有自己的独立实时测试文件，不属于此共享扫描
可选缩小范围：
- OPENCLAW_LIVE_MUSIC_GENERATION_PROVIDERS="google,minimax"
- OPENCLAW_LIVE_MUSIC_GENERATION_MODELS="google/lyria-3-clip-preview,minimax/music-2.6"
可选身份验证行为：
- 设置 OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1，强制使用配置文件存储进行身份验证并忽略仅由环境变量提供的覆盖

视频生成实时测试

测试：extensions/video-generation-providers.live.test.ts
启用：OPENCLAW_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/video-generation-providers.live.test.ts
测试工具：pnpm test:live:media video
范围：
- 对 alibaba、byteplus、deepinfra、fal、google、minimax、openai、openrouter、pixverse、qwen、runway、together、vydra、xai 执行共享的内置视频生成提供商路径
- 默认使用发布安全的冒烟测试路径：每个提供商发送一个文生视频请求，使用时长一秒的龙虾提示词，并通过 OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS 设置每个提供商的操作时限（默认为 180000）
- 默认跳过 FAL，因为提供商侧的队列延迟可能占用大部分发布时间；传入 OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_PROVIDERS="fal"（或清空跳过列表）可显式运行它
- 探测前使用已导出的提供商环境变量
- 默认优先使用实时测试环境变量中的 API 密钥，而非已存储的身份验证配置，因此 auth-profiles.json 中过期的测试密钥不会掩盖真实的 shell 凭据
- 跳过没有可用身份验证、配置或模型的提供商
- 默认仅运行 generate
- 设置 OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_FULL_MODES=1 后，还会在可用时运行已声明的转换模式：
  - 当提供商声明 capabilities.imageToVideo.enabled，且所选提供商和模型在共享测试中接受由缓冲区支持的本地图像输入时，运行 imageToVideo
  - 当提供商声明 capabilities.videoToVideo.enabled，且所选提供商和模型在共享测试中接受由缓冲区支持的本地视频输入时，运行 videoToVideo
- 共享测试中当前已声明但跳过的 imageToVideo 提供商：
  - vydra（此测试通道不支持由缓冲区支持的本地图像输入）
- Vydra 提供商专项覆盖：
  - OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_VYDRA_VIDEO=1 pnpm test:live -- extensions/vydra/vydra.live.test.ts
  - 该文件运行 veo3 文生视频测试，以及默认使用远程图像 URL 固件的 kling 图生视频测试通道（可通过 OPENCLAW_LIVE_VYDRA_KLING_IMAGE_URL 覆盖）。
- xAI 提供商专项覆盖：
  - OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_XAI_VIDEO=1 pnpm test:live -- extensions/xai/xai.live.test.ts -t "classic Grok Imagine"
  - 经典用例首先生成一张正方形本地 PNG 作为首帧，不指定几何参数，请求一秒的图生视频片段，轮询直至完成，并验证下载的缓冲区。
  - OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_XAI_VIDEO=1 pnpm test:live -- extensions/xai/xai.live.test.ts -t "Grok Imagine Video 1.5"
  - 1.5 用例生成一张本地 PNG 作为首帧，请求一秒的 1080P 图生视频片段，轮询直至完成，并验证下载的缓冲区。
- 当前 videoToVideo 实时测试覆盖：
  - 仅当所选模型解析为 gen4_aleph 时覆盖 runway
- 共享测试中当前已声明但跳过的 videoToVideo 提供商：
  - alibaba、google、openai、qwen、xai，因为这些路径目前要求使用远程 http(s) 引用 URL，而非由缓冲区支持的本地输入
可选范围缩减：
- 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"
- 使用 OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_SKIP_PROVIDERS="" 可在默认测试中包含所有提供商，包括 FAL
- 使用 OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS=60000 可缩短每个提供商的操作时限，以执行更激进的冒烟测试
可选身份验证行为：
- 使用 OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 可强制采用配置存储中的身份验证，并忽略仅由环境变量提供的覆盖值

媒体实时测试工具

命令：pnpm test:live:media
入口点：test/e2e/qa-lab/media/hosted-media-provider-live.ts，它会针对每个选定的测试套件运行 pnpm test:live -- <suite-test-file>，从而使 Heartbeat 和静默模式行为与其他 pnpm test:live 运行保持一致。
用途：
- 通过一个仓库原生入口点运行共享的图像、音乐和视频实时测试套件
- 从 ~/.profile 自动加载缺失的提供商环境变量
- 默认自动将每个测试套件的范围缩减为当前具有可用身份验证的提供商
标志：
- --providers <csv> 是全局提供商筛选器；--image-providers / --music-providers / --video-providers 将筛选器的作用域限定到一个测试套件
- --all-providers 跳过基于身份验证的自动筛选
- 当筛选后没有可运行的提供商时，--allow-empty 以状态码 0 退出
- --quiet / --no-quiet 会原样传递给 test:live
示例：
- 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

测试：实时测试套件

实时测试：本地冒烟测试命令

实时测试：Android 节点能力全面检查

实时测试：模型冒烟测试（配置文件密钥）

第 1 层：直接完成模型请求（无 Gateway 网关）

第 2 层：Gateway 网关 + 开发智能体冒烟测试（“@openclaw”的实际行为）

实时测试：CLI 后端冒烟测试（Claude、Gemini 或其他本地 CLI）

实时测试：APNs HTTP/2 代理可达性

实时测试：ACP 绑定冒烟测试（`/acp spawn ... --bind here`）

实时测试：Codex app-server harness 冒烟测试

推荐的实时测试用法

实时测试：模型矩阵（覆盖范围）

聚合器/备用网关

凭据（切勿提交）

Deepgram 实时测试（音频转录）

BytePlus 编码方案实时测试

ComfyUI 工作流媒体实时测试

图像生成实时测试

音乐生成实时测试

视频生成实时测试

媒体实时测试工具

相关内容

On this page

Molty

实时测试：本地冒烟测试命令

实时测试：Android 节点能力全面检查

实时测试：模型冒烟测试（配置文件密钥）

第 1 层：直接完成模型请求（无 Gateway 网关）

第 2 层：Gateway 网关 + 开发智能体冒烟测试（“@openclaw”的实际行为）

实时测试：CLI 后端冒烟测试（Claude、Gemini 或其他本地 CLI）

实时测试：APNs HTTP/2 代理可达性

实时测试：ACP 绑定冒烟测试（/acp spawn ... --bind here）

实时测试：Codex app-server harness 冒烟测试

推荐的实时测试用法

实时测试：模型矩阵（覆盖范围）

聚合器/备用网关

凭据（切勿提交）

Deepgram 实时测试（音频转录）

BytePlus 编码方案实时测试

ComfyUI 工作流媒体实时测试

图像生成实时测试

音乐生成实时测试

视频生成实时测试

媒体实时测试工具

相关内容

On this page

实时测试：ACP 绑定冒烟测试（`/acp spawn ... --bind here`）