测试：实时套件

有关快速入门、QA 运行器、单元/集成套件和 Docker 流程，请参阅 Testing。本页面涵盖 live（涉及网络）测试套件：模型矩阵、CLI 后端、ACP 和媒体提供商 live 测试，以及凭据处理。

实时：本地冒烟命令

在进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。

安全媒体冒烟：

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

安全语音呼叫就绪冒烟：

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

除非同时存在 --yes，否则 voicecall smoke 是一次空运行。仅当您有意进行实际通知调用时，才使用 --yes。对于 Twilio、Telnyx 和 Plivo，成功的就绪性检查需要公共 Webhook URL；根据设计，仅限本地的环回/专用后备会被拒绝。

实时：Android 节点功能扫描

测试：src/gateway/android-node.capabilities.live.test.ts
脚本：pnpm android:test:integration
目标：调用已连接的 Android 节点当前通告的每个命令，并断言命令契约行为。
范围：
- 预条件/手动设置（该套件不安装/运行/配对应用程序）。
- 针对所选 Android 节点的逐命令网关 node.invoke 验证。
必需的预设置：
- Android 应用程序已连接并配对到网关。
- 应用程序保持在前台。
- 已为您期望通过的功能授予权限/捕获同意。
可选目标覆盖：
- 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 App

实时：模型冒烟（配置文件密钥）

实时测试分为两层，以便我们能够隔离故障：

“直接模型”告诉我们提供商/模型是否可以使用给定的密钥进行应答。
“Gateway(网关) smoke”告诉我们完整的 Gateway+agent 管道是否对该模型有效（会话、历史记录、工具、沙箱策略等）。

Layer 1: Direct 模型 completion (no gateway)

测试：src/agents/models.profiles.live.test.ts
Goal:
- 枚举已发现的模型
- 使用 getApiKeyForModel 选择您拥有凭证的模型
- 为每个模型运行一个小型的补全（并在需要时运行有针对性的回归测试）
How to enable:
- pnpm test:live（如果直接调用 Vitest，则为 OPENCLAW_LIVE_TEST=1）
设置 OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern、small 或 all（现代版本的别名）以实际运行此套件；否则它将跳过以保持 pnpm test:live 专注于网关冒烟测试
How to select models:
- OPENCLAW_LIVE_MODELS=modernGLMMiniMax 运行现代允许列表（Opus/Sonnet 4.6+、GPT-5.2 + Codex、Gemini 3、DeepSeek V4、GLM 4.7、MiniMax M3、Grok 4.3）
- OPENCLAW_LIVE_MODELS=smallQwenOllamaOpenRouterQwenGLMGLM 运行受限的小模型允许列表（Qwen 8B/9B 本地兼容路由、Ollama Gemma、OpenRouter Qwen/GLM 以及 Z.AI GLM）
- OPENCLAW_LIVE_MODELS=all 是现代允许列表的别名
- 或 OPENCLAW_LIVE_MODELS="openai/gpt-5.5,anthropic/claude-opus-4-6,..."（逗号允许列表）
- 本地 Ollama 小模型运行默认为 Ollamahttp://127.0.0.1:11434；仅对 LAN、自定义或 Ollama Cloud 端点设置 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_BASE_URLOllama。
- Modern/all 和 small 扫描默认使用其策划的上限；为详尽的选择性配置文件扫描设置 OPENCLAW_LIVE_MAX_MODELS=0，或设置正数以使用更小的上限。
- 详尽扫描使用 OPENCLAW_LIVE_TEST_TIMEOUT_MS 作为整个直接模型测试超时。默认：60 分钟。
- 直接模型探测默认以 20 路并行运行；设置 OPENCLAW_LIVE_MODEL_CONCURRENCY 以覆盖。
如何选择提供商：
- OPENCLAW_LIVE_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli"（逗号分隔允许列表）
密钥来源：
- 默认：配置文件存储和环境变量回退
- 设置 OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 以强制仅使用 配置文件存储
存在原因：
- 将“提供商 API 损坏 / 密钥无效”与“网关代理流水线损坏”区分开来
- 包含小型、孤立的回归（例如：OpenAI Responses/Codex Responses 推理回放 + 工具调用流程）

Layer 2: Gateway(网关) + dev agent smoke（“@openclaw”实际执行的操作）

Test: src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts
目标：
- 启动进程内 Gateway(网关)
- 创建/补全一个 agent:dev:* 会话（每次运行覆盖模型）
- 遍历带密钥的模型并断言：
  - “有意义”的响应（不使用工具）
  - 真实的工具调用有效（读取探针）
  - 可选的额外工具探针（执行+读取探针）
  - OpenAI 回归路径（仅工具调用 → 后续跟进）保持工作
探针详情（以便您可以快速解释失败原因）：
- read 探针：测试在工作区中写入一个随机数文件，并要求代理 read 它并将随机数回显。
- exec+read 探针：测试要求代理 exec-写入一个随机数到临时文件，然后 read 回它。
- 图片探针：测试附加生成的 PNG（猫 + 随机代码）并期望模型返回 cat <CODE>。
- 实现参考：src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts 和 test/helpers/live-image-probe.ts。
如何启用：
- pnpm test:live（如果直接调用 Vitest 则为 OPENCLAW_LIVE_TEST=1）
如何选择模型：
- 默认：现代允许列表（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 是现代允许列表的别名
- 或设置 OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="provider/model"（或逗号列表）以缩小范围
- 现代/所有网关扫描默认为精选的高信号上限；设置 OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MAX_MODELS=0 进行详尽的现代扫描，或设置正数以使用较小的上限。
如何选择提供商（避免“OpenRouter 万物”）：
- OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli,openai,anthropic,zai,minimax"（逗号允许列表）
工具 + 图片探针在此实时测试中始终开启：
- read 探针 + exec+read 探针（工具压力测试）
- 当模型声明支持图片输入时运行图片探针
- 流程（高层次）：
  - 测试生成一个带有“CAT”+ 随机代码的微型 PNG（test/helpers/live-image-probe.ts）
  - 通过 agent attachments: [{ mimeType: "image/png", content: "<base64>" }] 发送它
  - Gateway(网关) 将附件解析为 images[]（src/gateway/server-methods/agent.ts + src/gateway/chat-attachments.ts）
  - 嵌入式代理将多模态用户消息转发给模型
  - 断言：回复包含 cat + 代码（OCR 容差：允许少量错误）

实时：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) + 代理管道，且不触及你的默认配置。
特定于后端的冒烟测试默认值位于所属扩展的 cli-backend.ts 定义中。
启用：
- pnpm test:live（如果直接调用 Vitest，则为 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/图像行为来自所属 CLI 后端插件的元数据。
覆盖（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"]'
- OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_PROBE=1Docker 发送真实图像附件（路径被注入到提示词中）。Docker 配方默认将其关闭，除非明确请求。
- OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_ARG="--image"CLI 将图像文件路径作为 CLI 参数传递，而不是通过提示词注入。
- OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_MODE="repeat"（或 "list"）用于在设置了 IMAGE_ARG 时控制如何传递图像参数。
- OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_RESUME_PROBE=1 发送第二轮对话并验证恢复流程。
- OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MODEL_SWITCH_PROBE=1Docker 选择加入 Claude Sonnet -> Opus 同一会话连续性探针，当所选模型支持切换目标时。Docker 配方默认将其关闭以确保整体可靠性。
- OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MCP_PROBE=1Docker 选择加入 MCP/工具回环探针。Docker 配方默认将其关闭，除非明确请求。

示例：

  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

廉价的 Gemini MCP 配置冒烟测试：

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

这不会要求 Gemini 生成响应。它会写入与 OpenClaw 提供给 Gemini 相同的系统设置，然后运行 gemini --debug mcp list 以证明保存的 transport: "streamable-http" 服务器已标准化为 Gemini 的 HTTP MCP 形状，并且可以连接到本地可流式传输的 HTTP MCP 服务器。

Docker 配方：

pnpm test:docker:live-cli-backend

单提供商 Docker 配方：

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

注意事项：

Docker 运行程序位于 scripts/test-live-cli-backend-docker.sh。
它在仓库 CLI 镜像中以非 root node 用户身份运行实时 Docker 后端冒烟测试。
它从所属扩展解析 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 处的可写缓存前缀（默认值：~/.cache/openclaw/docker-cli-tools）。
pnpm test:docker:live-cli-backend:claude-subscription 需要通过带有 claudeAiOauth.subscriptionType 的 ~/.claude/.credentials.json 或来自 claude setup-token 的 CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN 进行可移植的 Claude Code 订阅 OAuth。它首先证明 Docker 中的直接 claude -p，然后运行两个 Gateway(网关) CLI 后端轮次，而不保留 Anthropic API 密钥环境变量。此订阅通道默认禁用 Claude MCP/工具和图像探测，因为 Claude 目前通过额外使用计费而非正常的订阅计划限制来路由第三方应用使用。
实时 CLI 后端冒烟测试现在为 Claude 和 Gemini 执行相同的端到端流程：文本轮次、图像分类轮次，然后通过网关 CLI 验证 MCP cron 工具调用。
Claude 的默认冒烟测试还会将会话从 Sonnet 修补为 Opus，并验证恢复的会话仍然记得之前的备注。

Live: APNs HTTP/2 proxy reachability

测试：src/infra/push-apns-http2.live.test.ts
目标：通过本地 HTTP CONNECT 隧道连接到 Apple 的 APNs 沙盒端点，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：
- OPENCLAW_LIVE_APNS_TIMEOUT_MS=30000

Live: ACP bind smoke (`/acp spawn ... --bind here`)

测试：src/gateway/gateway-acp-bind.live.test.ts
目标：使用实时 ACP 代理验证真实的 ACP 对话绑定流程：
- 发送 /acp spawn <agent> --bind here
- 在适当位置绑定一个合成消息渠道对话
- 在同一对话中发送正常的后续消息
- 验证后续消息已到达绑定的 ACP 会话记录中
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 代理：Dockerclaude,codex,gemini
- 用于直接 pnpm test:live ... 的 ACP 代理：claude
- 合成渠道：Slack 私信风格的对话上下文
- ACP 后端：acpx
覆盖项：
- 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
说明：
- 此通道使用网关 chat.send 接口，配合仅管理员可用的合成来源路由字段，以便测试附加消息渠道上下文而无需假装外部投递。
- 当未设置 OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT_COMMAND 时，测试使用嵌入式 acpx 插件内置的代理注册表来获取所选 ACP harness 代理。
- 绑定会话的 cron MCP 创建默认情况下尽力而为，因为外部 ACP harness 可以在绑定/镜像证明通过后取消 MCP 调用；设置 OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_REQUIRE_CRON=1 可使绑定后的 cron 探测变为严格模式。

示例：

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

单代理 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 注意事项：

Docker 运行器位于 Dockerscripts/test-live-acp-bind-docker.sh。
默认情况下，它会依次针对聚合的实时 CLI 代理运行 ACP 绑定冒烟测试：CLIclaude、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 来缩小矩阵范围。
它将匹配的 CLI 认证材料暂存到容器中，然后安装请求的实时 CLI（CLICLI@anthropic-ai/claude-code、@openai/codex、通过 https://app.factory.ai/cli 的 Factory Droid、@google/gemini-cli 或 opencode-ai）（如果缺失）。ACP 后端本身来自官方 acpx 插件的嵌入式 acpx/runtime 包。
Droid Docker 变体暂存 Docker~/.factory 作为设置，转发 FACTORY_API_KEYAPIOAuth，并且需要 API 密钥，因为本地 Factory OAuth/密钥环认证无法移植到容器中。它使用 ACPX 内置的 droid exec --output-format acp 注册表项。
OpenCode Docker 变体是一条严格单代理回归通道。它从 OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_OPENCODE_MODEL（默认 opencode/kimi-k2.6）写入一个临时的 DockerOPENCODE_CONFIG_CONTENT 默认模型，并且 pnpm test:docker:live-acp-bind:opencode 需要绑定的助手记录，而不是接受通用的绑定后跳过。
直接的 acpxCLIGateway(网关)DockerOpenClaw CLI 调用仅是用于在 Gateway(网关) 外部比较行为的手动/变通路径。Docker ACP 绑定冒烟测试会练习 OpenClaw 的嵌入式 acpx 运行时后端。

Live: Codex app-server harness smoke

目标：通过正常的网关 agent 方法验证插件拥有的 Codex 约束：
- 加载捆绑的 codex 插件
- 选择 openai/gpt-5.5OpenAI，默认情况下它将 OpenAI 代理轮次路由到 Codex
- 向 openai/gpt-5.5 发送第一个网关代理轮次，并选中 Codex 约束
- 向同一个 OpenClaw 会话发送第二个轮次，并验证应用服务器线程可以恢复
- 通过同一个网关命令路径运行 /codex status 和 /codex models
- （可选）运行两个 Guardian 审核的升级 Shell 探测：一个应该被批准的良性命令，和一个应该被拒绝的虚假机密上传，以便代理询问回来
测试：src/gateway/gateway-codex-harness.live.test.ts
启用：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS=1
默认模型：openai/gpt-5.5
（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
该冒烟测试强制使用提供商/模型 agentRuntime.id: "codex"OpenClaw，因此损坏的 Codex 约束无法通过静默回退到 OpenClaw 来通过测试。
身份验证：来自本地 Codex 订阅登录的 Codex 应用服务器身份验证。Docker 冒烟测试还可以在适用时为非 Codex 探测提供 DockerOPENAI_API_KEY，以及可选的复制的 ~/.codex/auth.json 和 ~/.codex/config.toml。

本地配方：

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 配方：

pnpm test:docker:live-codex-harness

Docker 注意事项：

Docker 运行程序位于 Dockerscripts/test-live-codex-harness-docker.sh。
它传递 OPENAI_API_KEYCLI，在存在时复制 Codex CLI 身份验证文件，将 @openai/codexnpm 安装到可写的挂载 npm 前缀中，暂存源代码树，然后仅运行 Codex 约束实时测试。
Docker 默认启用镜像、MCP/工具和 Guardian 探测。当您需要进行范围更窄的调试运行时，请设置 DockerOPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=0 或 OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=0 或 OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_GUARDIAN_PROBE=0。
Docker 使用相同的显式 Codex 运行时配置，因此传统别名或 OpenClaw 回退无法掩盖 Codex harness 的回归问题。

实时：模型矩阵（我们涵盖的内容）

没有固定的“CI 模型列表”（live 是可选的），但以下是建议在持有密钥的开发机器上定期覆盖的推荐模型。

Modern smoke set（工具调用 + 图像）

这是我们期望能持续工作的“通用模型”运行：”

OpenAI（非 Codex）：OpenAIopenai/gpt-5.5
OpenAI ChatGPT/Codex OAuth：OpenAIOAuthopenai/gpt-5.5
Anthropic：Anthropicanthropic/claude-opus-4-6（或 anthropic/claude-sonnet-4-6）
Google（Gemini API）：APIgoogle/gemini-3.1-pro-preview 和 google/gemini-3-flash-preview（避免使用较旧的 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)：GLMzai/glm-5.1
MiniMax：MiniMaxminimax/MiniMax-M3

运行包含工具 + 图像的 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：工具调用（Read + 可选 Exec）

每个提供商系列至少选择一个：

OpenAI：OpenAIopenai/gpt-5.5
Anthropic：Anthropicanthropic/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)：GLMzai/glm-5.1
MiniMax：MiniMaxminimax/MiniMax-M3

可选的额外覆盖（最好具备）：

xAI：xai/grok-4.3（或最新可用版本）
Mistral：mistral/…（选择一个你已启用的支持“工具”的模型）
Cerebras：cerebras/…（如果你有权限）
LM Studio：lmstudio/API…（本地；工具调用取决于 API 模式）

Vision：图像发送（attachment → multimodal message）

在 OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELSOpenAI 中至少包含一个支持图像的模型（Claude/Gemini/OpenAI 支持视觉的变体等）以运行图像探测。

聚合器 / 备选网关

如果您启用了密钥，我们也支持通过以下方式进行测试：

OpenRouter：openrouter/...（数百个模型；使用 openclaw models scan 查找支持工具+图像的候选项）
OpenCode：opencode/... 用于 Zen，opencode-go/... 用于 Go（通过 OPENCODE_API_KEY / OPENCODE_ZEN_API_KEY 进行身份验证）

您可以包含在实时矩阵中的更多提供商（如果您有凭据/配置）：

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

凭据（切勿提交）

实时测试以与 CLI 相同的方式发现凭据。实际影响：

如果 CLI 正常工作，实时测试应该能找到相同的密钥。
如果实时测试显示“no creds”，请按照调试 openclaw models list / 模型选择的方式进行调试。
按代理的身份验证配置文件：~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/auth-profiles.json（这就是实时测试中“profile keys”的含义）
配置：~/.openclaw/openclaw.json（或 OPENCLAW_CONFIG_PATH）
旧版状态目录：~/.openclaw/credentials/（如果存在，会复制到暂存的实时主目录中，但不是主要的配置文件密钥存储）
实时本地运行默认会将活动配置、每个 auth-profiles.json 文件、旧版 credentials/CLI 以及支持的外部 CLI 身份验证目录复制到一个临时测试主目录中；暂存实时主目录会跳过 workspace/ 和 sandboxes/，并且会剔除 agents.*.workspace / agentDir 路径覆盖，以便探测不会影响您真实的主机工作区。

如果您想依赖环境密钥，请在本地测试之前导出它们，或者使用下面带有明确 DockerOPENCLAW_PROFILE_FILE 的 Docker 运行器。

Deepgram 实时（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 编码计划实时

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：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：
- 测试捆绑的 comfy 图像、视频和 music_generate 路径
- 除非配置了 plugins.entries.comfy.config.<capability>，否则跳过每个功能
- 在更改 comfy 工作流提交、轮询、下载或插件注册后很有用

图像生成实时

测试：test/image-generation.runtime.live.test.ts
命令：pnpm test:live test/image-generation.runtime.live.test.ts
工具：pnpm test:live:media image
范围：
- 枚举每个已注册的图像生成提供商插件
- 在探测之前使用已导出的提供商环境变量
- 默认优先使用实时/环境 API 密钥而非存储的身份验证配置文件，因此 APIauth-profiles.json 中的陈旧测试密钥不会掩盖真实的 Shell 凭证
- 跳过没有可用身份验证/配置文件/模型的提供商
- 通过共享图像生成运行时运行每个配置的提供商：
  - <provider>:generate
  - 当提供商声明支持编辑时运行 <provider>:edit
当前涵盖的捆绑提供商：
- deepinfra
- fal
- google
- minimax
- openai
- openrouter
- vydra
- xai
可选的筛选范围：
- 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"
可选的身份验证行为：
- OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 以强制使用配置文件存储的身份验证并忽略仅限环境变量的覆盖

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

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

这涵盖了 CLI 参数解析、配置/默认代理解析、捆绑插件激活、共享的图像生成运行时以及实时提供商请求。插件依赖项预计在运行时加载之前就存在。

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
测试工具：pnpm test:live:media music
范围：
- 测试共享的捆绑音乐生成提供商路径
- 目前涵盖 Google 和 MiniMax
- 在探测之前使用已导出的提供商环境变量
- 默认优先使用实时/环境 API 密钥而不是存储的身份验证配置文件，因此 APIauth-profiles.json 中的过时测试密钥不会掩盖真实的 Shell 凭据
- 跳过没有可用身份验证/配置文件/模型的提供商
- 如果可用，运行两种声明的运行时模式：
  - generate，使用仅提示词输入
  - edit，当提供商声明 capabilities.edit.enabled 时
- 当前共享通道覆盖范围：
  - google：generate，edit
  - minimax：generate
  - comfy：单独的 Comfy 实时文件，不在此共享扫描中
可选的筛选范围：
- OPENCLAW_LIVE_MUSIC_GENERATION_PROVIDERS="google,minimax"
- OPENCLAW_LIVE_MUSIC_GENERATION_MODELS="google/lyria-3-clip-preview,minimax/music-2.6"
可选的身份验证行为：
- OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 以强制使用配置文件存储的身份验证并忽略仅限环境变量的覆盖

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：
- 测试共享的打包视频生成提供商路径
- 默认为发布安全的冒烟路径：非 FAL 提供商，每个提供商一个文本生成视频请求，一秒龙虾提示，以及来自 OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS 的每个提供商操作上限（默认为 180000）
- 默认跳过 FAL，因为提供商端的队列延迟可能会主导发布时间；传递 --video-providers fal 或 OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_PROVIDERS="fal" 以显式运行它
- 在探测之前使用已导出的提供商环境变量
- 默认优先使用实时/环境 API 密钥而不是存储的身份验证配置文件，因此 APIauth-profiles.json 中的过时测试密钥不会掩盖真实的 shell 凭证
- 跳过没有可用身份验证/配置文件/模型的提供商
- 默认仅运行 generate
- 设置 OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_FULL_MODES=1 也可在可用时运行声明的转换模式：
  - 当提供商声明 capabilities.imageToVideo.enabled 并且所选提供商/模型在共享扫描中接受支持缓冲区的本地图像输入时，运行 imageToVideo
  - 当提供商声明 capabilities.videoToVideo.enabled 并且所选提供商/模型在共享扫描中接受支持缓冲区的本地视频输入时，运行 videoToVideo
- 共享扫描中当前已声明但跳过的 imageToVideo 提供商：
  - vydra，因为打包的 veo3 仅支持文本，且打包的 kling 需要远程图像 URL
- 特定于提供商的 Vydra 覆盖范围：
  - OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_VYDRA_VIDEO=1 pnpm test:live -- extensions/vydra/vydra.live.test.ts
  - 该文件默认运行 veo3 文本生成视频以及一个使用远程图像 URL 固定装置的 kling 通道
- 当前 videoToVideo 实时覆盖范围：
  - 仅当选定模型为 runway/gen4_aleph 时才运行 runway
- 共享扫描中当前已声明但跳过的 videoToVideo 提供商：
  - alibaba、qwen、xai，因为这些路径目前需要远程 http(s) / MP4 引用 URL
  - google 因为当前共享的 Gemini/Veo 通道使用本地缓冲区支持的输入，而该路径在共享扫描中不被接受
  - openai 因为当前共享通道缺乏特定于组织的视频编辑访问保证
可选范围缩小：
- 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="" 以包含默认扫描中的每个提供商，包括 FAL
- OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS=60000 以减少每个提供商的操作上限，从而进行快速冒烟测试
可选认证行为：
- OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 以强制使用配置文件存储认证，并忽略仅限环境变量的覆盖

媒体实时测试工具

命令： pnpm test:live:media
目的：
- 通过一个仓库原生的入口点运行共享的图像、音乐和视频实时测试套件
- 使用已导出的提供商环境变量
- 默认情况下，自动将每个套件的范围缩小到当前拥有可用认证的提供商
- 复用 scripts/test-live.mjs，因此心跳和静默模式行为保持一致
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：实时套件

实时：本地冒烟命令

实时：Android 节点功能扫描

实时：模型冒烟（配置文件密钥）

Layer 1: Direct 模型 completion (no gateway)

Layer 2: Gateway(网关) + dev agent smoke（“@openclaw”实际执行的操作）

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

Live: APNs HTTP/2 proxy reachability

Live: ACP bind smoke (`/acp spawn ... --bind here`)

Live: Codex app-server harness smoke

推荐的实时配方

实时：模型矩阵（我们涵盖的内容）

Modern smoke set（工具调用 + 图像）

Baseline：工具调用（Read + 可选 Exec）

Vision：图像发送（attachment → multimodal message）

聚合器 / 备选网关

凭据（切勿提交）

Deepgram 实时（音频转录）

BytePlus 编码计划实时

ComfyUI 工作流媒体实时

图像生成实时

音乐生成实时测试

视频生成实时测试

媒体实时测试工具

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Layer 2: Gateway(网关) + dev agent smoke（“@openclaw”实际执行的操作）

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

Live: APNs HTTP/2 proxy reachability

Live: ACP bind smoke (/acp spawn ... --bind here)

Live: Codex app-server harness smoke

推荐的实时配方

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Modern smoke set（工具调用 + 图像）

Baseline：工具调用（Read + 可选 Exec）

Vision：图像发送（attachment → multimodal message）

聚合器 / 备选网关

凭据（切勿提交）

Deepgram 实时（音频转录）

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