測試：即時套件

如需快速入門、QA 執行器、單元/整合測試套件以及 Docker 流程，請參閱 測試。本頁涵蓋 live（接觸網路）測試 套件：模型矩陣、CLI 後端、ACP 和媒體供應商即時測試，以及 憑證處理。

Live：本地冒煙測試指令

在進行臨時即時檢查之前，請先在處理程序環境中匯出所需的供應商金鑰。

安全媒體冒煙測試：

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

安全語音通話就緒冒煙測試：

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

除非同時存在 --yes，否則 voicecall smoke 為試運行。僅當您有意發出真正的通知呼叫時，才使用 --yes。 對於 Twilio、Telnyx 和 Plivo，成功的就緒檢查需要公開的 Webhook URL；限本地的迴路/私有後援依設計會被拒絕。

即時：Android 節點功能掃描

• 測試：src/gateway/android-node.capabilities.live.test.ts
• 指令碼：pnpm android:test:integration
• 目標：呼叫連線的 Android 節點目前廣告的每個指令，並斷言指令合約行為。
• 範圍：
  • 前置條件/手動設定（該套件不會安裝/執行/配對應用程式）。
  • 針對選定的 Android 節點，逐指令進行閘道 node.invoke 驗證。
• 必要的預先設定：
  • Android 應用程式已連線並與 gateway 配對。
  • 應用程式保持在前台。
  • 已授予您預期通過之功能的權限/擷取同意。
• 可選的目標覆寫：
  • 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 設定詳細資訊：Android 應用程式

即時：模型冒煙測試（設定檔金鑰）

即時測試分為兩層，以便我們隔離失敗：

• “Direct model” 告訴我們 provider/model 是否能使用給定的金鑰回答。
• “Gateway smoke” 告訴我們完整的 gateway+agent 管線對該 model 是否正常運作（sessions、history、tools、sandbox policy 等）。

Layer 1：Direct model completion（無 gateway）

• 測試：src/agents/models.profiles.live.test.ts
• 目標：
  • 列舉已探索的模型
  • 使用 getApiKeyForModel 來選取您有憑證的模型
  • 對每個模型執行一次小型完成（並在需要時執行目標迴歸測試）
• 如何啟用：
  • pnpm test:live（若直接叫用 Vitest 則為 OPENCLAW_LIVE_TEST=1）
• 設定 OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern、small 或 all（modern 的別名）以實際執行此套件；否則會跳過以保持 pnpm test:live 專注於 gateway smoke
• 如何選擇模型：
  • OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern 以執行現代允許清單 (Opus/Sonnet 4.6+、GPT-5.2 + Codex、Gemini 3、DeepSeek V4、GLM 4.7、MiniMax M3、Grok 4.3)
  • OPENCLAW_LIVE_MODELS=small 以執行受限的小型模型允許清單 (Qwen 8B/9B 本地相容路由、Ollama Gemma、OpenRouter Qwen/GLM 以及 Z.AI GLM)
  • OPENCLAW_LIVE_MODELS=all 是新版允許清單的別名
  • 或 OPENCLAW_LIVE_MODELS="openai/gpt-5.5,anthropic/claude-opus-4-6,..."（逗號允許清單）
  • 本地 Ollama 小型模型執行預設為 http://127.0.0.1:11434；僅針對 LAN、自訂或 Ollama Cloud 端點設定 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_BASE_URL。
  • 現代/全部 和小型掃描預設為其策劃的上限；設定 OPENCLAW_LIVE_MAX_MODELS=0 以進行窮盡的已選設定檔掃描，或設定正數以使用較小的上限。
  • 窮盡掃描使用 OPENCLAW_LIVE_TEST_TIMEOUT_MS 作為整個直接模型測試的逾時時間。預設值：60 分鐘。
  • 直接模型探測預設以 20 路並行執行；設定 OPENCLAW_LIVE_MODEL_CONCURRENCY 以覆寫。
• 如何選擇供應商：
  • OPENCLAW_LIVE_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli" (逗號分隔允許清單)
• 金鑰來源：
  • 預設：設定檔儲存和環境變數後備
  • 設定 OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 以強制僅使用 設定檔儲存
• 為何存在此機制：
  • 區隔「供應商 API 故障 / 金鑰無效」與「閘道代理管線故障」
  • 包含小型、獨立的回歸測試 (例如：OpenAI Responses/Codex Responses 推理重放 + 工具呼叫流程)

第 2 層：閘道 + 開發代理煙霧測試 (即 “@openclaw” 實際執行的操作)

• 測試：src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts
• 目標：
  • 啟動程序內閘道
  • 建立/修補 agent:dev:* 工作階段 (每次執行的模型覆寫)
  • 迭代帶有金鑰的模型並斷言：
    • 「有意義」的回應 (無工具)
    • 真實的工具呼叫運作正常 (讀取探測)
    • 選用的額外工具探測 (exec+read 探測)
    • OpenAI 回歸路徑 (僅工具呼叫 → 後續追蹤) 保持運作正常
• 探測詳細資訊 (以便您快速解釋失敗原因)：
  • read probe: the test writes a nonce file in the workspace and asks the agent to read it and echo the nonce back.
  • exec+read probe: the test asks the agent to exec-write a nonce into a temp file, then read it back.
  • image probe: the test attaches a generated PNG (cat + randomized code) and expects the model to return cat <CODE>.
  • Implementation reference: src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts and test/helpers/live-image-probe.ts.
• How to enable:
  • pnpm test:live (or OPENCLAW_LIVE_TEST=1 if invoking Vitest directly)
• How to select models:
  • Default: modern allowlist (Opus/Sonnet 4.6+, GPT-5.2 + Codex, Gemini 3, DeepSeek V4, GLM 4.7, MiniMax M3, Grok 4.3)
  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=all is an alias for the modern allowlist
  • Or set OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="provider/model" (or comma list) to narrow
  • Modern/all gateway sweeps default to a curated high-signal cap; set OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MAX_MODELS=0 for an exhaustive modern sweep or a positive number for a smaller cap.
• How to select providers (avoid “OpenRouter everything”):
  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli,openai,anthropic,zai,minimax" (comma allowlist)
• Tool + image probes are always on in this live test:
  • read probe + exec+read probe (tool stress)
  • image probe runs when the model advertises image input support
  • Flow (high level):
    • Test generates a tiny PNG with “CAT” + random code (test/helpers/live-image-probe.ts)
    • Sends it via agent attachments: [{ mimeType: "image/png", content: "<base64>" }]
    • Gateway parses attachments into images[] (src/gateway/server-methods/agent.ts + src/gateway/chat-attachments.ts)
    • Embedded agent forwards a multimodal user message to the model
    • Assertion: reply contains cat + the code (OCR tolerance: minor mistakes allowed)

Tip

To see what you can test on your machine (and the exact provider/model ids), run:

openclaw models list
openclaw models list --json

Live: CLI backend smoke (Claude, Gemini, or other local CLIs)

• Test: src/gateway/gateway-cli-backend.live.test.ts
• 目標：使用本機 CLI 後端驗證 Gateway + agent 管線，而不影響您的預設配置。
• 特定後端的測試預設值位於擁有該後端的擴充功能的 cli-backend.ts 定義中。
• 啟用方式：
  • pnpm test:live（若直接呼叫 Vitest，則為 OPENCLAW_LIVE_TEST=1）
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND=1
• 預設值：
  • 預設提供者/模型：claude-cli/claude-sonnet-4-6
  • 指令/參數/映像檔行為來自擁有的 CLI 後端外掛程式中繼資料。
• 覆寫（選用）：
  • 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 以傳送真實的圖片附件（路徑會被注入提示詞中）。Docker 指令稿預設會將此功能關閉，除非明確要求。
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_ARG="--image" 以將圖片檔案路徑作為 CLI 參數傳遞，而非透過提示詞注入。
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_MODE="repeat"（或 "list"）以控制當設定 IMAGE_ARG 時如何傳遞圖片參數。
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_RESUME_PROBE=1 以傳送第二輪對話並驗證恢復流程。
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MODEL_SWITCH_PROBE=1 以在選取的模型支援切換目標時，選擇加入 Claude Sonnet -> Opus 同階段連續性探測。Docker 指令稿預設會將此功能關閉，以確保整體可靠性。
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MCP_PROBE=1 以選擇加入 MCP/tool 迴路探測。Docker 指令稿預設會將此功能關閉，除非明確要求。

範例：

  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 配置測試：

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

此步驟不會要求 Gemini 產生回應。它會寫入 OpenClaw 提供給 Gemini 的相同系統設定，然後執行 gemini --debug mcp list 以證明已儲存的 transport: "streamable-http" 伺服器已正規化為 Gemini 的 HTTP MCP 形式，並能連線至本機可串流的 HTTP MCP 伺服器。

Docker 指令稿：

pnpm test:docker:live-cli-backend

單一提供者 Docker 指令稿：

pnpm test:docker:live-cli-backend:claude
pnpm test:docker:live-cli-backend:claude-subscription
pnpm test:docker:live-cli-backend:gemini

備註：

• Docker 執行器位於 scripts/test-live-cli-backend-docker.sh。
• 它會在 repo Docker 映像檔中以非 root 使用者 node 的身分執行即時 CLI 後端測試。
• 它從擁有者擴充功能解析 CLI 煙霧測試元數據，然後將匹配的 Linux CLI 套件（@anthropic-ai/claude-code 或 @google/gemini-cli）安裝到位於 OPENCLAW_DOCKER_CLI_TOOLS_DIR（預設：~/.cache/openclaw/docker-cli-tools）的快取可寫入前綴中。
• pnpm test:docker:live-cli-backend:claude-subscription 需要透過搭配 claudeAiOauth.subscriptionType 的 ~/.claude/.credentials.json，或是來自 claude setup-token 的 CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN 進行可攜式 Claude Code 訂閱 OAuth 驗證。它首先在 Docker 中證明直接的 claude -p，然後執行兩次 Gateway CLI 後端輪次，且不保留 Anthropic API 金鑰環境變數。此訂閱通道預設會停用 Claude MCP/工具和映像探測，因為 Claude 目前將第三方應用程式的使用路由至額外用量計費，而非一般的訂閱方案限制。
• 即時 CLI 後端煙霧測試現在同樣執行 Claude 和 Gemini 的相同端到端流程：文字輪次、映像分類輪次，然後透過 gateway CLI 驗證 MCP cron 工具呼叫。
• Claude 的預設煙霧測試也會將工作階段從 Sonnet 修補為 Opus，並驗證恢復的工作階段仍記得先前的註記。

即時：APNs HTTP/2 代理連線能力

• 測試：src/infra/push-apns-http2.live.test.ts
• 目標：透過本機 HTTP CONNECT 代理通道傳輸至 Apple 的沙箱 APNs 端點，傳送 APNs HTTP/2 驗證請求，並斷言來自 Apple 的真實 403 InvalidProviderToken 回應會透過代理路徑傳回。
• 啟用：
  • OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_APNS_REACHABILITY=1 pnpm test:live src/infra/push-apns-http2.live.test.ts
• 選用逾時：
  • OPENCLAW_LIVE_APNS_TIMEOUT_MS=30000

即時：ACP 繫結煙霧測試 (/acp spawn ... --bind here)

• 測試：src/gateway/gateway-acp-bind.live.test.ts
• 目標：使用即時 ACP 代理程式驗證真實的 ACP 對話繫結流程：
  • 傳送 /acp spawn <agent> --bind here
  • 繫結合成的訊息通道對話
  • 在同一個對話上傳送正常的後續訊息
  • 驗證後續訊息已抵達繫結的 ACP 工作階段紀錄
• 啟用：
  • pnpm test:live src/gateway/gateway-acp-bind.live.test.ts
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND=1
• 預設值：
  • Docker 中的 ACP 代理程式：claude,codex,gemini
  • 用於直接 pnpm test:live ... 的 ACP 代理程式：claude
  • 合成頻道：類似 Slack 私訊的對話上下文
  • ACP 後端：acpx
• 覆寫設定：
  • 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-5.5
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_OPENCODE_MODEL=opencode/kimi-k2.6
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_REQUIRE_TRANSCRIPT=1
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_REQUIRE_CRON=1
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_PARENT_MODEL=openai/gpt-5.5
• 備註：
  • 此通道使用具管理員專用合成來源路由欄位的閘道 chat.send 介面，以便測試能附加訊息頻道上下文，而無需假裝要從外部傳遞。
  • 當未設定 OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT_COMMAND 時，測試會使用內嵌 acpx 外掛程式內建的代理程式註冊表來供選定的 ACP 鞍具代理程式使用。
  • 繫結階段 cron MCP 建立預設為盡力而為，因為外部 ACP 鞍具可以在通過繫結/映像檔證明後取消 MCP 呼叫；請設定 OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_REQUIRE_CRON=1 以讓繫結後 cron 探測變成嚴格模式。

範例：

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

Docker 配方：

pnpm test:docker:live-acp-bind

單一代理程式 Docker 配方：

pnpm test:docker:live-acp-bind:claude
pnpm test:docker:live-acp-bind:codex
pnpm test:docker:live-acp-bind:droid
pnpm test:docker:live-acp-bind:gemini
pnpm test:docker:live-acp-bind:opencode

Docker 備註：

• Docker 執行器位於 scripts/test-live-acp-bind-docker.sh。
• 預設情況下，它會依序針對聚合即時 CLI 代理程式執行 ACP 繫結冒煙測試：claude、codex，然後是 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 來縮小範圍。
• 它會將相符的 CLI 驗證資料暫存到容器中，然後在缺少時安裝所要求的即時 CLI (@anthropic-ai/claude-code、@openai/codex、透過 https://app.factory.ai/cli 的 Factory Droid、@google/gemini-cli 或 opencode-ai)。ACP 後端本身則是來自官方 acpx 外掛程式的內嵌 acpx/runtime 套件。
• Droid Docker 變體為設定預備 ~/.factory，轉發 FACTORY_API_KEY，並且需要該 API 金鑰，因為本機 Factory OAuth/金鑰圈驗證無法移植到容器中。它使用 ACPX 內建的 droid exec --output-format acp 註冊表項目。
• OpenCode Docker 變體是一個嚴格的單代理回歸通道。它會從 OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_OPENCODE_MODEL 寫入一個臨時的 OPENCODE_CONFIG_CONTENT 預設模型（預設為 opencode/kimi-k2.6），並且 pnpm test:docker:live-acp-bind:opencode 需要一個已綁定的助手對話紀錄，而不是接受綁定後通用的跳過行為。
• 直接 acpx CLI 呼叫只是一種用於在 Gateway 外部比較行為的手動/變通方法。Docker ACP bind smoke 會測試 OpenClaw 內建的 acpx 執行後端。

Live: Codex app-server harness smoke

• 目標：透過標準的 gateway agent 方法驗證外掛擁有的 Codex 測試工具：
  • 載入打包的 codex 外掛
  • 選擇 openai/gpt-5.5，預設會透過 Codex 路由 OpenAI 代理回合
  • 發送第一個 gateway 代理回合到 openai/gpt-5.5，並選擇 Codex 測試工具
  • 發送第二個回合到同一個 OpenClaw 工作階段，並驗證 app-server 執行緒可以恢復
  • 透過相同的 gateway 指令路徑執行 /codex status 和 /codex models
  • 選擇性地執行兩個 Guardian 審查的升級 shell 探測：一個應該被批准的良性指令，以及一個應該被拒絕的偽造密鑰上傳，以便代理反過來詢問
• 測試：src/gateway/gateway-codex-harness.live.test.ts
• 啟用：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS=1
• 預設模型：openai/gpt-5.5
• 選用圖片探測：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=1
• 選用 MCP/工具探測：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=1
• 選用 Guardian 探測：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_GUARDIAN_PROBE=1
• 此 smoke 會強制設定供應商/模型 agentRuntime.id: "codex"，因此損壞的 Codex 測試工具無法透過靜默回退到 OpenClaw 來通過測試。
• Auth：來自本機 Codex 訂閱登入的 Codex app-server auth。Docker smokes 也可以在適用時為非 Codex 探測提供 OPENAI_API_KEY， 以及可選的複製 ~/.codex/auth.json 和 ~/.codex/config.toml。

Local recipe：

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-5.5 \
  pnpm test:live -- src/gateway/gateway-codex-harness.live.test.ts

Docker recipe：

pnpm test:docker:live-codex-harness

Docker 說明：

• Docker 執行程式位於 scripts/test-live-codex-harness-docker.sh。
• 它會傳遞 OPENAI_API_KEY，在存在時複製 Codex CLI auth 檔案，將 @openai/codex 安裝到可寫入的已掛載 npm 前綴，暫存原始碼樹，然後僅執行 Codex-harness 即時測試。
• Docker 預設會啟用 image、MCP/tool 和 Guardian 探測。當您需要較狹窄的偵錯 執行時，請設定 OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=0 或 OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=0 或 OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_GUARDIAN_PROBE=0。
• Docker 使用相同的明確 Codex 執行時期設定，因此舊版別名或 OpenClaw 後備機制無法隱藏 Codex harness 回歸。

建議的即時指令

狹窄、明確的允許清單是最快且最不穩定的：

• 單一模型，直接（無 gateway）：

  • OPENCLAW_LIVE_MODELS="openai/gpt-5.5" pnpm test:live src/agents/models.profiles.live.test.ts

• 小型模型直接設定檔：

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

• Ollama Cloud API smoke：

  • 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

• 單一模型，gateway smoke：

  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="openai/gpt-5.5" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts

• 跨多個供應商的 tool calling：

  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="openai/gpt-5.5,anthropic/claude-opus-4-6,google/gemini-3-flash-preview,deepseek/deepseek-v4-flash,zai/glm-5.1,minimax/MiniMax-M3" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts

• Google 專注（Gemini API key + Antigravity）：

  • Gemini (API key)：OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="google/gemini-3-flash-preview" 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

• Google adaptive thinking smoke：

  • Gemini 3 dynamic default：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
  • Gemini 2.5 dynamic budget：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

說明：

• google/... 使用 Gemini API (API key)。
• google-antigravity/... 使用 Antigravity OAuth bridge (Cloud Code Assist-style agent endpoint)。
• google-gemini-cli/... 使用您機器上的本機 Gemini CLI (個別的 auth + tooling quirks)。
• Gemini API vs Gemini CLI：
  • API：OpenClaw 經由 HTTP 呼叫 Google 託管的 Gemini API (API key / profile auth)；這就是大多數使用者所指的「Gemini」。
  • CLI：OpenClaw 會調用本地的 gemini 二進位檔案；它有自己的認證方式，且行為可能有所不同（串流/工具支援/版本差異）。

Live：模型矩陣（涵蓋範圍）

沒有固定的「CI 模型列表」（live 測試為選用），但這些是建議在具備金鑰的開發機上定期涵蓋的模型。

Modern smoke set（工具呼叫 + 圖片）

這是我們預期能持續運作的「通用模型」執行組：

• OpenAI (non-Codex)：openai/gpt-5.5
• OpenAI ChatGPT/Codex OAuth：openai/gpt-5.5
• Anthropic：anthropic/claude-opus-4-6（或 anthropic/claude-sonnet-4-6）
• Google (Gemini API)：google/gemini-3.1-pro-preview 和 google/gemini-3-flash-preview（避免使用較舊的 Gemini 2.x 模型）
• Google (Antigravity)：google-antigravity/claude-opus-4-6-thinking 和 google-antigravity/gemini-3-flash
• DeepSeek：deepseek/deepseek-v4-flash 和 deepseek/deepseek-v4-pro
• Z.AI (GLM)：zai/glm-5.1
• MiniMax：minimax/MiniMax-M3

執行包含工具與圖片的 gateway smoke： OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="openai/gpt-5.5,anthropic/claude-opus-4-6,google/gemini-3.1-pro-preview,google/gemini-3-flash-preview,google-antigravity/claude-opus-4-6-thinking,google-antigravity/gemini-3-flash,deepseek/deepseek-v4-flash,zai/glm-5.1,minimax/MiniMax-M3" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts

Baseline：工具呼叫（Read + 選用 Exec）

每個提供商系列至少選擇一個：

• OpenAI：openai/gpt-5.5
• Anthropic：anthropic/claude-opus-4-6（或 anthropic/claude-sonnet-4-6）
• Google：google/gemini-3-flash-preview（或 google/gemini-3.1-pro-preview）
• DeepSeek：deepseek/deepseek-v4-flash
• Z.AI (GLM)：zai/glm-5.1
• MiniMax：minimax/MiniMax-M3

選用的額外涵蓋範圍（最好有）：

• xAI：xai/grok-4.3（或最新可用版本）
• Mistral：mistral/…（選擇一個您已啟用的具備「工具」能力的模型）
• Cerebras：cerebras/…（如果您有權限存取）
• LM Studio：lmstudio/…（本機；工具呼叫取決於 API 模式）

Vision：圖片傳送（附件 → 多模態訊息）

請在 OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS 中包含至少一個支援圖片的模型（Claude/Gemini/OpenAI 支援視覺的變體等），以測試圖片探測功能。

聚合器 / 替代 gateway

如果您啟用了金鑰，我們也支援透過以下方式進行測試：

• OpenRouter: openrouter/...（數百種模型；使用 openclaw models scan 尋找支援工具與影像的候選）
• OpenCode：Zen 使用 opencode/...，Go 使用 opencode-go/...（透過 OPENCODE_API_KEY / OPENCODE_ZEN_API_KEY 進行驗證）

您可以包含在即時矩陣中的更多供應商（如果您有憑證/設定）：

• 內建：openai、anthropic、google、google-vertex、google-antigravity、google-gemini-cli、zai、openrouter、opencode、opencode-go、xai、groq、cerebras、mistral、github-copilot
• 透過 models.providers（自訂端點）：minimax（雲端/API），以及任何相容 OpenAI/Anthropic 的 Proxy（LM Studio、vLLM、LiteLLM 等）

Tip

請勿在文件中硬編碼「所有模型」。權威清單是

discoverModels(...)

在您的機器上回傳的任何內容，再加上可用的金鑰。

憑證（絕不提交）

即時測試會以與 CLI 相同的方式探索憑證。實際含義：

• 如果 CLI 可以運作，即時測試應該會找到相同的金鑰。

• 如果即時測試顯示「無憑證」，請使用與除錯 openclaw models list / 模型選擇相同的方式進行除錯。

• 各代理驗證設定檔：~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/auth-profiles.json（這就是即時測試中「設定檔金鑰」的含義）

• 設定：~/.openclaw/openclaw.json（或 OPENCLAW_CONFIG_PATH）

• 舊版狀態目錄：~/.openclaw/credentials/（存在時會複製到暫存的即時主目錄，但不是主要的設定檔金鑰儲存）

• 即時本機執行預設會將現用設定、各代理程式的 auth-profiles.json 檔案、傳統 credentials/，以及支援的外部 CLI 認證目錄複製到暫存測試主目錄中；暫存的即時主目錄會跳過 workspace/ 和 sandboxes/，並會移除 agents.*.workspace / agentDir 路徑覆寫，以便探測作業不會接觸您的真實主機工作區。

如果您希望依賴環境金鑰，請在進行本機測試前匯出它們，或是使用下方具有明確 OPENCLAW_PROFILE_FILE 的 Docker 執行器。

Deepgram 即時（音訊轉錄）

• 測試：extensions/deepgram/audio.live.test.ts
• 啟用：DEEPGRAM_API_KEY=... DEEPGRAM_LIVE_TEST=1 pnpm test:live extensions/deepgram/audio.live.test.ts

BytePlus 編碼計劃即時

• 測試：extensions/byteplus/live.test.ts
• 啟用：BYTEPLUS_API_KEY=... BYTEPLUS_LIVE_TEST=1 pnpm test:live extensions/byteplus/live.test.ts
• 選用模型覆寫：BYTEPLUS_CODING_MODEL=ark-code-latest

ComfyUI 工作流程媒體即時

• 測試：extensions/comfy/comfy.live.test.ts
• 啟用：OPENCLAW_LIVE_TEST=1 COMFY_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/comfy/comfy.live.test.ts
• 範圍：
  • 執行內建的 comfy 圖片、影片和 music_generate 路徑
  • 除非已設定 plugins.entries.comfy.config.<capability>，否則跳過每個功能
  • 在變更 comfy workflow 提交、輪詢、下載或外掛程式註冊後很有用

圖片生成即時測試

• 測試：test/image-generation.runtime.live.test.ts
• 指令：pnpm test:live test/image-generation.runtime.live.test.ts
• Harness：pnpm test:live:media image
• 範圍：
  • 列舉每個已註冊的圖片生成供應商外掛程式
  • 在探測前使用已匯出的供應商環境變數
  • 預設優先使用即時/環境 API 金鑰而非儲存的驗證設定檔，因此 auth-profiles.json 中的過期測試金鑰不會遮蔽真實的 shell 憑證
  • 跳過沒有可用驗證/設定檔/模型的供應商
  • 透過共享的映像生成執行階段執行每個已設定的提供者：
    • <provider>:generate
    • 當提供者宣告支援編輯時 <provider>:edit
• 目前涵蓋的內建提供者：
  • deepinfra
  • fal
  • google
  • minimax
  • openai
  • openrouter
  • vydra
  • xai
• 可選的縮小範圍：
  • 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"
• 可選的認證行為：
  • OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 以強制使用 profile-store 認證並忽略僅環境變數的覆蓋

對於已發佈的 CLI 路徑，在供應商/運行時即時測試通過後，新增 infer 冒煙測試：

OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_INFER_CLI_TEST=1 pnpm test:live -- test/image-generation.infer-cli.live.test.ts
openclaw infer image providers --json
openclaw 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

這涵蓋了 CLI 引數解析、config/default-agent 解析、捆綁外掛程式啟用、共享的影像生成運行時，以及即時供應商請求。外掛程式相依性預期在運行時載入之前就已存在。

音樂生成即時測試

• 測試：extensions/music-generation-providers.live.test.ts
• 啟用：OPENCLAW_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/music-generation-providers.live.test.ts
• 測試工具：pnpm test:live:media music
• 範圍：
  • 測試共享的捆綁音樂生成供應商路徑
  • 目前涵蓋 Google 和 MiniMax
  • 在探測之前使用已匯出的供應商環境變數
  • 預設情況下優先使用即時/環境 API 金鑰而非儲存的認證設定檔，因此 auth-profiles.json 中的過時測試金鑰不會遮蔽真實的 shell 憑證
  • 跳過沒有可用認證/設定檔/模型的供應商
  • 當可用時執行兩種宣告的運行時模式：
    • generate 使用僅提示詞輸入
    • 當供應商宣告 capabilities.edit.enabled 時使用 edit
  • 目前的共享通道覆蓋率：
    • google：generate、edit
    • minimax：generate
    • comfy：個別的 Comfy 即時檔案，而非此共享掃描
• 可選的縮小範圍：
  • OPENCLAW_LIVE_MUSIC_GENERATION_PROVIDERS="google,minimax"
  • OPENCLAW_LIVE_MUSIC_GENERATION_MODELS="google/lyria-3-clip-preview,minimax/music-2.6"
• 可選的認證行為：
  • OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 以強制使用 profile-store 認證並忽略僅環境變數的覆蓋

影片生成即時測試

• 測試：extensions/video-generation-providers.live.test.ts
• 啟用：OPENCLAW_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/video-generation-providers.live.test.ts
• 測試工具：pnpm test:live:media video
• 範圍：
  • 測試共享的捆綁影片生成供應商路徑
  • 預設為發布安全的冒煙測試路徑：非 FAL 提供者、每個提供者一個文字轉視訊要求、一秒鐘的龙虾提示，以及來自 OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS 的每個提供者操作上限（預設為 180000）
  • 預設跳過 FAL，因為提供者端的佇列延遲可能會主導發布時間；請傳入 --video-providers fal 或 OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_PROVIDERS="fal" 以明確執行它
  • 在探測之前使用已匯出的提供者環境變數
  • 預設優先使用即時/環境 API 金鑰，而非儲存的驗證設定檔，因此 auth-profiles.json 中的過時測試金鑰不會遮蔽真實的 shell 憑證
  • 跳過沒有可用驗證/設定檔/模型的提供者
  • 預設僅執行 generate
  • 設定 OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_FULL_MODES=1 以在可用時同時執行宣告的轉換模式：
    • 當提供者宣告 capabilities.imageToVideo.enabled 且選定的提供者/模型在共同掃描中接受 buffer 支援的本地圖片輸入時，執行 imageToVideo
    • videoToVideo 當供應商聲明 capabilities.videoToVideo.enabled 且選定的供應商/模型在共享掃描中接受緩衝區支援的本機影片輸入時
  • 目前共享掃描中已聲明但跳過的 imageToVideo 供應商：
    • vydra 因為內建的 veo3 僅支援文字，且內建的 kling 需要遠端圖片 URL
  • 供應商特定的 Vydra 覆蓋率：
    • OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_VYDRA_VIDEO=1 pnpm test:live -- extensions/vydra/vydra.live.test.ts
    • 該檔案執行 veo3 文字生成影片，加上一個預設使用遠端圖片 URL fixture 的 kling 通道
  • 目前 videoToVideo 即時覆蓋率：
    • runway 僅在選定的模型為 runway/gen4_aleph 時
  • 共用掃描中目前已宣告但跳過的 videoToVideo 提供者：
    • alibaba、qwen、xai，因為那些路徑目前需要遠端 http(s) / MP4 參考 URL
    • google 因為目前共用的 Gemini/Veo 通道使用本機緩衝區支援的輸入，且該路徑在共用掃描中不被接受
    • openai 因為目前共用的通道缺乏組織特定的影片編輯存取權限保證
• 可選的縮小範圍：
  • 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="" 以在預設掃描中包含每個提供者，包括 FAL
  • OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS=60000 以減少每個提供者的作業上限，進行積極的冒煙測試
• 可選的驗證行為：
  • OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 以強制設定檔儲存驗證並忽略僅環境變數的覆寫

媒體即時測試套件

• 指令：pnpm test:live:media
• 目的：
  • 透過一個儲存庫原生進入點執行共用的圖片、音樂和影片即時測試套件
  • 使用已匯出的提供者環境變數
  • 預設會自動將每個套件縮小範圍至目前具有可用驗證的提供者
  • 重複使用 scripts/test-live.mjs，因此心跳和安靜模式行為保持一致
• 範例：
  • 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

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