--- read_when: - การรันเมทริกซ์โมเดลแบบสด / แบ็กเอนด์ CLI / ACP / การทดสอบ smoke ของ media-provider - การดีบักการแก้ไขข้อมูลรับรองสำหรับการทดสอบสด - การเพิ่มการทดสอบสดเฉพาะผู้ให้บริการรายใหม่ sidebarTitle: Live tests summary: 'การทดสอบแบบ Live (ที่แตะเครือข่าย): เมทริกซ์โมเดล, แบ็กเอนด์ CLI, ACP, ผู้ให้บริการสื่อ, ข้อมูลประจำตัว' title: 'การทดสอบ: ชุดทดสอบแบบสด' x-i18n: generated_at: "2026-06-28T20:43:51Z" model: gpt-5.5 postprocess_version: locale-links-v1 provider: openai source_hash: 087ec52b395131889d4ae113f304d71199c58dc9f61a1a5e1e511ae4c5b48c0b source_path: help/testing-live.md workflow: 16 --- สำหรับการเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว, ตัวรัน QA, ชุดทดสอบหน่วย/บูรณาการ และโฟลว์ Docker โปรดดู [การทดสอบ](/th/help/testing) หน้านี้ครอบคลุมชุดทดสอบ **จริง** (ที่แตะเครือข่าย): เมทริกซ์โมเดล, แบ็กเอนด์ CLI, ACP และการทดสอบจริงของผู้ให้บริการสื่อ รวมถึง การจัดการข้อมูลรับรอง ## การทดสอบจริง: คำสั่ง smoke ภายในเครื่อง ส่งออกคีย์ผู้ให้บริการที่จำเป็นในสภาพแวดล้อมของโปรเซสก่อนการตรวจสอบจริง แบบเฉพาะกิจ การตรวจสอบสื่อเบื้องต้นที่ปลอดภัย: ```bash pnpm openclaw infer tts convert --local --json \ --text "OpenClaw live smoke." \ --output /tmp/openclaw-live-smoke.mp3 ``` การตรวจสอบความพร้อมของการโทรด้วยเสียงเบื้องต้นที่ปลอดภัย: ```bash pnpm openclaw voicecall setup --json pnpm openclaw voicecall smoke --to "+15555550123" ``` `voicecall smoke` เป็นการซ้อมรัน เว้นแต่จะมี `--yes` อยู่ด้วย ใช้ `--yes` เฉพาะ เมื่อคุณตั้งใจให้มีการโทรแจ้งเตือนจริง สำหรับ Twilio, Telnyx และ Plivo การตรวจสอบความพร้อมที่สำเร็จต้องมี URL Webhook สาธารณะ ทางเลือกสำรองแบบ ลูปแบ็กภายในเครื่องเท่านั้น/ส่วนตัวถูกปฏิเสธโดยตั้งใจตามการออกแบบ ## การทดสอบจริง: การไล่ตรวจความสามารถของโหนด Android - การทดสอบ: `src/gateway/android-node.capabilities.live.test.ts` - สคริปต์: `pnpm android:test:integration` - เป้าหมาย: เรียกใช้ **ทุกคำสั่งที่ประกาศอยู่ในปัจจุบัน** โดยโหนด Android ที่เชื่อมต่ออยู่ และยืนยันพฤติกรรมตามสัญญาของคำสั่ง - ขอบเขต: - การตั้งค่าล่วงหน้า/ด้วยตนเอง (ชุดทดสอบนี้ไม่ติดตั้ง/รัน/จับคู่แอป) - การตรวจสอบ `node.invoke` ของ Gateway แยกตามคำสั่งสำหรับโหนด Android ที่เลือก - การตั้งค่าล่วงหน้าที่ต้องมี: - แอป Android เชื่อมต่อและจับคู่กับ Gateway แล้ว - คงแอปไว้ในฉากหน้า - ให้สิทธิ์/ยินยอมการจับข้อมูลสำหรับความสามารถที่คุณคาดว่าจะผ่าน - การแทนที่เป้าหมายแบบไม่บังคับ: - `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](/th/platforms/android) ## การทดสอบจริง: smoke ของโมเดล (คีย์โปรไฟล์) การทดสอบจริงถูกแบ่งเป็นสองชั้นเพื่อให้เราแยกความล้มเหลวได้: - "โมเดลโดยตรง" บอกเราว่าผู้ให้บริการ/โมเดลตอบได้ด้วยคีย์ที่ให้มาหรือไม่ - "smoke ของ Gateway" บอกเราว่าท่อส่งงาน Gateway+เอเจนต์ทั้งหมดทำงานสำหรับโมเดลนั้นหรือไม่ (เซสชัน, ประวัติ, เครื่องมือ, นโยบาย sandbox ฯลฯ) ### ชั้นที่ 1: การเติมเต็มจากโมเดลโดยตรง (ไม่มี Gateway) - การทดสอบ: `src/agents/models.profiles.live.test.ts` - เป้าหมาย: - แจกแจงโมเดลที่ค้นพบ - ใช้ `getApiKeyForModel` เพื่อเลือกโมเดลที่คุณมีข้อมูลรับรอง - รันการเติมเต็มขนาดเล็กต่อโมเดล (และการถดถอยแบบเจาะจงเมื่อจำเป็น) - วิธีเปิดใช้: - `pnpm test:live` (หรือ `OPENCLAW_LIVE_TEST=1` หากเรียก Vitest โดยตรง) - ตั้งค่า `OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern`, `small` หรือ `all` (นามแฝงของ modern) เพื่อรันชุดทดสอบนี้จริง มิฉะนั้นจะข้ามเพื่อให้ `pnpm test:live` มุ่งเน้นที่ smoke ของ Gateway - วิธีเลือกโมเดล: - `OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern` เพื่อรันรายการอนุญาตสมัยใหม่ (Opus/Sonnet 4.6+, GPT-5.2 + Codex, Gemini 3, DeepSeek V4, GLM 5.1, MiniMax M3, Grok 4.3) - `OPENCLAW_LIVE_MODELS=small` เพื่อรันรายการอนุญาตโมเดลขนาดเล็กแบบจำกัด (เส้นทาง Qwen 8B/9B ที่เข้ากันได้กับภายในเครื่อง, Ollama Gemma, OpenRouter Qwen/GLM และ Z.AI GLM) - `OPENCLAW_LIVE_MODELS=all` เป็นนามแฝงของรายการอนุญาตสมัยใหม่ - หรือ `OPENCLAW_LIVE_MODELS="openai/gpt-5.5,anthropic/claude-opus-4-6,..."` (รายการอนุญาตคั่นด้วยจุลภาค) - การรันโมเดลขนาดเล็กของ Ollama ภายในเครื่องมีค่าเริ่มต้นเป็น `http://127.0.0.1:11434`; ตั้งค่า `OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_BASE_URL` เฉพาะสำหรับปลายทาง LAN, กำหนดเอง หรือ Ollama Cloud - การไล่ตรวจแบบ modern/all และ small มีค่าเริ่มต้นเป็นเพดานที่คัดสรรไว้ ตั้งค่า `OPENCLAW_LIVE_MAX_MODELS=0` สำหรับการไล่ตรวจโปรไฟล์ที่เลือกแบบครบถ้วน หรือจำนวนบวกสำหรับเพดานที่เล็กลง - การไล่ตรวจแบบครบถ้วนใช้ `OPENCLAW_LIVE_TEST_TIMEOUT_MS` เป็นเวลาหมดเวลาของการทดสอบโมเดลโดยตรงทั้งหมด ค่าเริ่มต้น: 60 นาที - โพรบโมเดลโดยตรงรันด้วยความขนาน 20 ทางโดยค่าเริ่มต้น ตั้งค่า `OPENCLAW_LIVE_MODEL_CONCURRENCY` เพื่อแทนที่ - วิธีเลือกผู้ให้บริการ: - `OPENCLAW_LIVE_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli"` (รายการอนุญาตคั่นด้วยจุลภาค) - แหล่งที่มาของคีย์: - โดยค่าเริ่มต้น: ที่เก็บโปรไฟล์และทางเลือกสำรองจาก env - ตั้งค่า `OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1` เพื่อบังคับใช้เฉพาะ **ที่เก็บโปรไฟล์** - เหตุผลที่มีสิ่งนี้: - แยก "API ผู้ให้บริการเสีย / คีย์ไม่ถูกต้อง" ออกจาก "ท่อส่งงานเอเจนต์ของ Gateway เสีย" - มีการถดถอยขนาดเล็กแบบแยกส่วน (ตัวอย่าง: การเล่นซ้ำเหตุผลของ OpenAI Responses/Codex Responses + โฟลว์การเรียกเครื่องมือ) ### ชั้นที่ 2: Gateway + smoke ของเอเจนต์ dev (สิ่งที่ "@openclaw" ทำจริง) - การทดสอบ: `src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts` - เป้าหมาย: - เริ่ม Gateway ในโปรเซส - สร้าง/แพตช์เซสชัน `agent:dev:*` (แทนที่โมเดลต่อการรัน) - วนผ่านโมเดลที่มีคีย์และยืนยันว่า: - การตอบกลับ "มีความหมาย" (ไม่มีเครื่องมือ) - การเรียกเครื่องมือจริงทำงาน (โพรบการอ่าน) - โพรบเครื่องมือเพิ่มเติมแบบไม่บังคับ (โพรบ exec+read) - เส้นทางการถดถอยของ OpenAI (เฉพาะการเรียกเครื่องมือ → ตามต่อ) ยังทำงาน - รายละเอียดโพรบ (เพื่อให้คุณอธิบายความล้มเหลวได้เร็ว): - โพรบ `read`: การทดสอบเขียนไฟล์ nonce ในเวิร์กสเปซและขอให้เอเจนต์ `read` ไฟล์นั้นแล้วสะท้อน nonce กลับมา - โพรบ `exec+read`: การทดสอบขอให้เอเจนต์ `exec` เพื่อเขียน nonce ลงไฟล์ชั่วคราว แล้ว `read` กลับมา - โพรบรูปภาพ: การทดสอบแนบ PNG ที่สร้างขึ้น (แมว + โค้ดสุ่ม) และคาดว่าโมเดลจะคืนค่า `cat ` - อ้างอิงการใช้งาน: `src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts` และ `test/helpers/live-image-probe.ts` - วิธีเปิดใช้: - `pnpm test:live` (หรือ `OPENCLAW_LIVE_TEST=1` หากเรียก Vitest โดยตรง) - วิธีเลือกโมเดล: - ค่าเริ่มต้น: รายการอนุญาตสมัยใหม่ (Opus/Sonnet 4.6+, GPT-5.2 + Codex, Gemini 3, DeepSeek V4, GLM 4.7, MiniMax M3, Grok 4.3) - `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=small` เพื่อรันรายการอนุญาตโมเดลขนาดเล็กแบบจำกัดเดียวกันผ่านท่อส่งงาน Gateway+เอเจนต์เต็มรูปแบบ - `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=all` เป็นนามแฝงของรายการอนุญาตสมัยใหม่ - หรือตั้งค่า `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="provider/model"` (หรือรายการคั่นด้วยจุลภาค) เพื่อจำกัดขอบเขต - การไล่ตรวจ Gateway แบบ modern/all และ small มีค่าเริ่มต้นเป็นเพดานที่คัดสรรไว้ ตั้งค่า `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MAX_MODELS=0` สำหรับการไล่ตรวจที่เลือกแบบครบถ้วน หรือจำนวนบวกสำหรับเพดานที่เล็กลง - วิธีเลือกผู้ให้บริการ (หลีกเลี่ยง "OpenRouter ทุกอย่าง"): - `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli,openai,anthropic,zai,minimax"` (รายการอนุญาตคั่นด้วยจุลภาค) - โพรบเครื่องมือ + รูปภาพเปิดใช้อยู่เสมอในการทดสอบจริงนี้: - โพรบ `read` + โพรบ `exec+read` (ความเครียดของเครื่องมือ) - โพรบรูปภาพจะรันเมื่อโมเดลประกาศว่ารองรับอินพุตรูปภาพ - โฟลว์ (ระดับสูง): - การทดสอบสร้าง PNG ขนาดเล็กที่มี "CAT" + โค้ดสุ่ม (`test/helpers/live-image-probe.ts`) - ส่งผ่าน `agent` `attachments: [{ mimeType: "image/png", content: "" }]` - Gateway แยกวิเคราะห์ไฟล์แนบเป็น `images[]` (`src/gateway/server-methods/agent.ts` + `src/gateway/chat-attachments.ts`) - เอเจนต์ที่ฝังอยู่ส่งข้อความผู้ใช้แบบหลายโมดัลไปยังโมเดล - การยืนยัน: คำตอบมี `cat` + โค้ด (ความทนทาน OCR: อนุญาตข้อผิดพลาดเล็กน้อย) หากต้องการดูว่าคุณทดสอบอะไรได้บนเครื่องของคุณ (และรหัส `provider/model` ที่แน่นอน) ให้รัน: ```bash openclaw models list openclaw models list --json ``` ## การทดสอบจริง: smoke ของแบ็กเอนด์ CLI (Claude, Gemini หรือ CLI ภายในเครื่องอื่น) - การทดสอบ: `src/gateway/gateway-cli-backend.live.test.ts` - เป้าหมาย: ตรวจสอบท่อส่งงาน Gateway + เอเจนต์โดยใช้แบ็กเอนด์ CLI ภายในเครื่อง โดยไม่แตะการกำหนดค่าเริ่มต้นของคุณ - ค่าเริ่มต้น smoke เฉพาะแบ็กเอนด์อยู่กับนิยาม `cli-backend.ts` ของส่วนขยายที่เป็นเจ้าของ - เปิดใช้: - `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` - พฤติกรรมคำสั่ง/อาร์กิวเมนต์/รูปภาพมาจากเมทาดาทา Plugin แบ็กเอนด์ CLI ที่เป็นเจ้าของ - การแทนที่ (ไม่บังคับ): - `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 (เส้นทางจะถูกฉีดเข้าไปในพรอมป์ต์) สูตร Docker ปิดค่านี้โดยค่าเริ่มต้น เว้นแต่จะร้องขออย่างชัดเจน - `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_ARG="--image"` เพื่อส่งเส้นทางไฟล์รูปภาพเป็นอาร์กิวเมนต์ CLI แทนการฉีดเข้าไปในพรอมป์ต์ - `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_MODE="repeat"` (หรือ `"list"`) เพื่อควบคุมวิธีส่งอาร์กิวเมนต์รูปภาพเมื่อตั้งค่า `IMAGE_ARG` - `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_RESUME_PROBE=1` เพื่อส่งเทิร์นที่สองและตรวจสอบโฟลว์การกลับมาทำต่อ - `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MODEL_SWITCH_PROBE=1` เพื่อเลือกเข้าร่วมโพรบความต่อเนื่องในเซสชันเดียวกันจาก Claude Sonnet -> Opus เมื่อโมเดลที่เลือกรองรับเป้าหมายการสลับ สูตร Docker ปิดค่านี้โดยค่าเริ่มต้นเพื่อความเสถียรโดยรวม - `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MCP_PROBE=1` เพื่อเลือกเข้าร่วมโพรบลูปแบ็ก MCP/เครื่องมือ สูตร Docker ปิดค่านี้โดยค่าเริ่มต้น เว้นแต่จะร้องขออย่างชัดเจน ตัวอย่าง: ```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 ``` smoke การกำหนดค่า MCP ของ Gemini แบบประหยัด: ```bash OPENCLAW_LIVE_TEST=1 \ pnpm test:live src/agents/cli-runner/bundle-mcp.gemini.live.test.ts ``` สิ่งนี้ไม่ได้ขอให้ Gemini สร้างคำตอบ มันเขียนการตั้งค่าระบบเดียวกันกับที่ OpenClaw ให้ Gemini จากนั้นรัน `gemini --debug mcp list` เพื่อพิสูจน์ว่าเซิร์ฟเวอร์ `transport: "streamable-http"` ที่บันทึกไว้ถูกทำให้เป็นรูปแบบ HTTP MCP ของ Gemini และเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ MCP แบบ streamable-HTTP ภายในเครื่องได้ สูตร Docker: ```bash pnpm test:docker:live-cli-backend ``` สูตร Docker แบบผู้ให้บริการเดียว: ```bash pnpm test:docker:live-cli-backend:claude pnpm test:docker:live-cli-backend:claude-subscription pnpm test:docker:live-cli-backend:gemini ``` หมายเหตุ: - ตัวรัน Docker อยู่ที่ `scripts/test-live-cli-backend-docker.sh` - มันรัน smoke ของแบ็กเอนด์ CLI จริงภายในอิมเมจ Docker ของ repo ในฐานะผู้ใช้ `node` ที่ไม่ใช่ root - มันแก้ไขเมทาดาทา smoke ของ CLI จากส่วนขยายที่เป็นเจ้าของ จากนั้นติดตั้งแพ็กเกจ CLI ของ Linux ที่ตรงกัน (`@anthropic-ai/claude-code` หรือ `@google/gemini-cli`) ลงใน prefix ที่เขียนได้และมีแคชที่ `OPENCLAW_DOCKER_CLI_TOOLS_DIR` (ค่าเริ่มต้น: `~/.cache/openclaw/docker-cli-tools`) - `pnpm test:docker:live-cli-backend:claude-subscription` ต้องใช้ OAuth การสมัครสมาชิก Claude Code แบบพกพา ผ่าน `~/.claude/.credentials.json` ที่มี `claudeAiOauth.subscriptionType` หรือ `CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN` จาก `claude setup-token` มันพิสูจน์ `claude -p` โดยตรงใน Docker ก่อน จากนั้นรันแบ็กเอนด์ CLI ของ Gateway สองเทิร์นโดยไม่คง env var คีย์ API ของ Anthropic ไว้ เลนการสมัครสมาชิกนี้ปิดโพรบ MCP/เครื่องมือและรูปภาพของ Claude โดยค่าเริ่มต้น เพราะมันใช้โควตาการใช้งานของการสมัครสมาชิกที่ลงชื่อเข้าใช้ และ Anthropic สามารถเปลี่ยนพฤติกรรมการคิดค่าบริการและการจำกัดอัตราของ Claude Agent SDK / `claude -p` ได้โดยไม่ต้องมีรุ่น OpenClaw - ตอนนี้ smoke ของแบ็กเอนด์ CLI จริงทดสอบโฟลว์ต้นทางถึงปลายทางเดียวกันสำหรับ Claude และ Gemini: เทิร์นข้อความ, เทิร์นจำแนกรูปภาพ แล้วตามด้วยการเรียกเครื่องมือ MCP `cron` ที่ตรวจสอบผ่าน CLI ของ Gateway - smoke เริ่มต้นของ Claude ยังแพตช์เซสชันจาก Sonnet เป็น Opus และตรวจสอบว่าเซสชันที่กลับมาทำต่อยังจำบันทึกก่อนหน้าได้ ## การทดสอบจริง: ความสามารถในการเข้าถึงพร็อกซี APNs HTTP/2 - การทดสอบ: `src/infra/push-apns-http2.live.test.ts` - เป้าหมาย: เจาะอุโมงค์ผ่านพร็อกซี HTTP CONNECT ภายในเครื่องไปยังปลายทาง APNs sandbox ของ Apple ส่งคำขอตรวจสอบ APNs HTTP/2 และยืนยันว่าคำตอบ `403 InvalidProviderToken` จริงของ Apple กลับมาผ่านเส้นทางพร็อกซี - เปิดใช้: - `OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_APNS_REACHABILITY=1 pnpm test:live src/infra/push-apns-http2.live.test.ts` - เวลาหมดเวลาแบบไม่บังคับ: - `OPENCLAW_LIVE_APNS_TIMEOUT_MS=30000` ## การทดสอบจริง: smoke การ bind ของ ACP (`/acp spawn ... --bind here`) - การทดสอบ: `src/gateway/gateway-acp-bind.live.test.ts` - เป้าหมาย: ตรวจสอบโฟลว์ bind การสนทนา ACP จริงกับเอเจนต์ ACP แบบ live: - ส่ง `/acp spawn --bind here` - bind การสนทนา message-channel สังเคราะห์ไว้ที่เดิม - ส่ง follow-up ปกติในบทสนทนาเดียวกันนั้น - ตรวจสอบว่า follow-up ไปอยู่ใน transcript ของเซสชัน ACP ที่ bind แล้ว - เปิดใช้งาน: - `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 สำหรับ `pnpm test:live ...` โดยตรง: `claude` - ช่องทางสังเคราะห์: บริบทการสนทนาแบบ Slack DM - แบ็กเอนด์ ACP: `acpx` - การ override: - `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@'` - `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` - หมายเหตุ: - เลนนี้ใช้พื้นผิว `chat.send` ของ gateway พร้อมฟิลด์ originating-route สังเคราะห์สำหรับผู้ดูแลเท่านั้น เพื่อให้การทดสอบแนบบริบท message-channel ได้โดยไม่ต้องแสร้งว่าส่งออกไปภายนอก - เมื่อไม่ได้ตั้งค่า `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT_COMMAND` การทดสอบจะใช้รีจิสทรีเอเจนต์ในตัวของ Plugin `acpx` ที่ฝังมากับเอเจนต์ harness ACP ที่เลือกไว้ - การสร้าง MCP ของ cron สำหรับเซสชันที่ bind แล้วเป็นแบบพยายามให้ดีที่สุดโดยค่าเริ่มต้น เพราะ harness ACP ภายนอกอาจยกเลิกการเรียก MCP หลังจาก proof ของ bind/image ผ่านแล้ว; ตั้งค่า `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_REQUIRE_CRON=1` เพื่อทำให้การ probe cron หลัง bind นั้นเข้มงวด ตัวอย่าง: ```bash OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND=1 \ OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT=claude \ pnpm test:live src/gateway/gateway-acp-bind.live.test.ts ``` สูตร Docker: ```bash pnpm test:docker:live-acp-bind ``` สูตร Docker สำหรับเอเจนต์เดี่ยว: ```bash 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 ``` หมายเหตุ Docker: - Docker runner อยู่ที่ `scripts/test-live-acp-bind-docker.sh` - โดยค่าเริ่มต้น จะรัน ACP bind smoke กับเอเจนต์ CLI live แบบรวมตามลำดับ: `claude`, `codex`, แล้ว `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 - จะจัดเตรียมวัสดุ auth ของ CLI ที่ตรงกันเข้าไปในคอนเทนเนอร์ จากนั้นติดตั้ง CLI live ที่ร้องขอ (`@anthropic-ai/claude-code`, `@openai/codex`, Factory Droid ผ่าน `https://app.factory.ai/cli`, `@google/gemini-cli`, หรือ `opencode-ai`) หากยังไม่มี แบ็กเอนด์ ACP เองคือแพ็กเกจ `acpx/runtime` ที่ฝังมาจาก Plugin `acpx` อย่างเป็นทางการ - ตัวแปร Docker ของ Droid จะจัดเตรียม `~/.factory` สำหรับการตั้งค่า, ส่งต่อ `FACTORY_API_KEY`, และต้องใช้ API key นั้น เพราะ auth แบบ Factory OAuth/keyring ภายในเครื่องไม่สามารถพกพาเข้าไปในคอนเทนเนอร์ได้ โดยใช้รายการรีจิสทรีในตัวของ ACPX คือ `droid exec --output-format acp` - ตัวแปร Docker ของ OpenCode เป็นเลน regression สำหรับเอเจนต์เดี่ยวแบบเข้มงวด โดยเขียนโมเดลเริ่มต้น `OPENCODE_CONFIG_CONTENT` ชั่วคราวจาก `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_OPENCODE_MODEL` (ค่าเริ่มต้น `opencode/kimi-k2.6`) และ `pnpm test:docker:live-acp-bind:opencode` ต้องมี transcript ของ assistant ที่ bind แล้ว แทนที่จะยอมรับการข้ามหลัง bind แบบทั่วไป - การเรียก CLI `acpx` โดยตรงเป็นเพียงเส้นทาง manual/workaround สำหรับเปรียบเทียบพฤติกรรมภายนอก Gateway เท่านั้น ACP bind smoke ของ Docker ทดสอบแบ็กเอนด์ runtime `acpx` ที่ฝังมากับ OpenClaw ## Live: smoke ของ harness app-server Codex - เป้าหมาย: ตรวจสอบ harness Codex ที่ Plugin เป็นเจ้าของผ่านเมธอด `agent` ของ Gateway ปกติ: - โหลด Plugin `codex` ที่ bundled มา - เลือก `openai/gpt-5.5` ซึ่งกำหนด route ให้เทิร์นเอเจนต์ OpenAI ผ่าน Codex โดยค่าเริ่มต้น - ส่งเทิร์นแรกของเอเจนต์ Gateway ไปที่ `openai/gpt-5.5` โดยเลือก harness Codex - ส่งเทิร์นที่สองไปยังเซสชัน OpenClaw เดียวกันและตรวจสอบว่า thread app-server resume ได้ - รัน `/codex status` และ `/codex models` ผ่าน path คำสั่ง Gateway เดียวกัน - เลือกรัน probe shell แบบ escalated ที่ Guardian ตรวจทานแล้วสองรายการ: คำสั่งที่ไม่เป็นอันตราย ซึ่งควรได้รับอนุมัติ และการอัปโหลด fake-secret ที่ควรถูกปฏิเสธ เพื่อให้เอเจนต์ถามกลับ - การทดสอบ: `src/gateway/gateway-codex-harness.live.test.ts` - เปิดใช้งาน: `OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS=1` - โมเดลเริ่มต้น: `openai/gpt-5.5` - probe รูปภาพแบบเลือกได้: `OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=1` - probe MCP/tool แบบเลือกได้: `OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=1` - probe Guardian แบบเลือกได้: `OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_GUARDIAN_PROBE=1` - smoke บังคับ provider/model `agentRuntime.id: "codex"` เพื่อให้ harness Codex ที่เสียไม่สามารถผ่านได้ด้วยการ fallback กลับไปที่ OpenClaw แบบเงียบ ๆ - Auth: auth ของ app-server Codex จากการเข้าสู่ระบบ subscription Codex ภายในเครื่อง Docker smoke ยังสามารถให้ `OPENAI_API_KEY` สำหรับ probe ที่ไม่ใช่ Codex เมื่อใช้ได้ รวมถึงคัดลอก `~/.codex/auth.json` และ `~/.codex/config.toml` แบบเลือกได้ สูตรภายในเครื่อง: ```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-5.5 \ pnpm test:live -- src/gateway/gateway-codex-harness.live.test.ts ``` สูตร Docker: ```bash pnpm test:docker:live-codex-harness ``` หมายเหตุ Docker: - Docker runner อยู่ที่ `scripts/test-live-codex-harness-docker.sh` - จะส่งผ่าน `OPENAI_API_KEY`, คัดลอกไฟล์ auth ของ Codex CLI เมื่อมี, ติดตั้ง `@openai/codex` ลงใน prefix npm ที่ mount แบบเขียนได้, จัดเตรียม source tree, จากนั้นรันเฉพาะการทดสอบ live ของ Codex-harness - Docker เปิดใช้ probe รูปภาพ, MCP/tool, และ Guardian โดยค่าเริ่มต้น ตั้งค่า `OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=0` หรือ `OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=0` หรือ `OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_GUARDIAN_PROBE=0` เมื่อคุณต้องการการรัน debug ที่แคบลง - Docker ใช้ config runtime Codex แบบชัดเจนเดียวกัน ดังนั้น alias เก่าหรือ OpenClaw fallback จึงไม่สามารถซ่อน regression ของ harness Codex ได้ ### สูตร live ที่แนะนำ allowlist ที่แคบและชัดเจนเร็วที่สุดและ flaky น้อยที่สุด: - โมเดลเดี่ยว, โดยตรง (ไม่ผ่าน Gateway): - `OPENCLAW_LIVE_MODELS="openai/gpt-5.5" pnpm test:live src/agents/models.profiles.live.test.ts` - profile โดยตรงของ small-model: - `OPENCLAW_LIVE_MODELS=small pnpm test:live src/agents/models.profiles.live.test.ts` - profile Gateway ของ small-model: - `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=small pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts` - smoke ของ Ollama Cloud API: - `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` - โมเดลเดี่ยว, Gateway smoke: - `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="openai/gpt-5.5" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts` - การเรียก tool ข้ามหลาย provider: - `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` - smoke โดยตรงของ Z.AI Coding Plan GLM-5.2: - `ZAI_CODING_LIVE_TEST=1 pnpm test:live src/agents/zai.live.test.ts` - โฟกัส Google (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` - smoke ของ Google adaptive thinking: - ค่าเริ่มต้นไดนามิก Gemini 3: `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` - งบประมาณไดนามิก Gemini 2.5: `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 (API key) - `google-antigravity/...` ใช้ bridge OAuth ของ Antigravity (endpoint เอเจนต์แบบ Cloud Code Assist) - `google-gemini-cli/...` ใช้ Gemini CLI ภายในเครื่องของคุณ (auth แยกต่างหาก + ความแปลกเฉพาะของ tooling) - Gemini API เทียบกับ Gemini CLI: - API: OpenClaw เรียก Gemini API ที่ Google โฮสต์ผ่าน HTTP (API key / profile auth); นี่คือสิ่งที่ผู้ใช้ส่วนใหญ่หมายถึงเมื่อพูดถึง "Gemini" - CLI: OpenClaw shell out ไปยังไบนารี `gemini` ภายในเครื่อง; มี auth ของตัวเองและอาจมีพฤติกรรมต่างกัน (การรองรับ streaming/tool/version skew) ## Live: เมทริกซ์โมเดล (สิ่งที่เราครอบคลุม) ไม่มี "รายการโมเดล CI" แบบตายตัว (live เป็นแบบ opt-in) แต่นี่คือโมเดลที่ **แนะนำ** ให้ครอบคลุมเป็นประจำบนเครื่อง dev ที่มี key ### ชุด smoke สมัยใหม่ (การเรียก tool + รูปภาพ) นี่คือการรัน "common models" ที่เราคาดหวังว่าจะยังทำงานได้ต่อไป: - OpenAI (ไม่ใช่ Codex): `openai/gpt-5.5` - OpenAI ChatGPT/Codex OAuth: `openai/gpt-5.5` - Anthropic: `anthropic/claude-opus-4-6` (หรือ `anthropic/claude-sonnet-4-6`) - Google (Gemini API): `google/gemini-3.1-pro-preview` และ `google/gemini-3-flash-preview` (หลีกเลี่ยงโมเดล Gemini 2.x ที่เก่ากว่า) - Google (Antigravity): `google-antigravity/claude-opus-4-6-thinking` และ `google-antigravity/gemini-3-flash` - DeepSeek: `deepseek/deepseek-v4-flash` และ `deepseek/deepseek-v4-pro` - Z.AI (GLM): `zai/glm-5.1` (API ทั่วไป) หรือ `zai/glm-5.2` (Coding Plan) - MiniMax: `minimax/MiniMax-M3` รัน Gateway smoke พร้อม tool + รูปภาพ: `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` ### พื้นฐาน: การเรียก tool (Read + Exec แบบเลือกได้) เลือกอย่างน้อยหนึ่งรายการต่อ provider family: - OpenAI: `openai/gpt-5.5` - Anthropic: `anthropic/claude-opus-4-6` (หรือ `anthropic/claude-sonnet-4-6`) - Google: `google/gemini-3-flash-preview` (หรือ `google/gemini-3.1-pro-preview`) - DeepSeek: `deepseek/deepseek-v4-flash` - Z.AI (GLM): `zai/glm-5.1` (API ทั่วไป) หรือ `zai/glm-5.2` (Coding Plan) - MiniMax: `minimax/MiniMax-M3` ความครอบคลุมเพิ่มเติมแบบเลือกได้ (มีไว้ก็ดี): - xAI: `xai/grok-4.3` (หรือเวอร์ชันล่าสุดที่มี) - Mistral: `mistral/`… (เลือกโมเดลที่รองรับ "tools" หนึ่งตัวที่คุณเปิดใช้ไว้) - Cerebras: `cerebras/`… (ถ้าคุณมีสิทธิ์เข้าถึง) - LM Studio: `lmstudio/`… (ภายในเครื่อง; การเรียก tool ขึ้นอยู่กับโหมด API) ### Vision: การส่งรูปภาพ (ไฟล์แนบ → ข้อความ multimodal) รวมโมเดลที่รองรับรูปภาพอย่างน้อยหนึ่งตัวใน `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS` (ตัวแปรที่รองรับ vision ของ Claude/Gemini/OpenAI ฯลฯ) เพื่อทดสอบ probe รูปภาพ ### Aggregators / Gateway ทางเลือก ถ้าคุณเปิดใช้ key ไว้ เรายังรองรับการทดสอบผ่าน: - OpenRouter: `openrouter/...` (โมเดลหลายร้อยตัว; ใช้ `openclaw models scan` เพื่อค้นหา candidate ที่รองรับ tool+image) - OpenCode: `opencode/...` สำหรับ Zen และ `opencode-go/...` สำหรับ Go (auth ผ่าน `OPENCODE_API_KEY` / `OPENCODE_ZEN_API_KEY`) provider เพิ่มเติมที่คุณรวมในเมทริกซ์ live ได้ (ถ้าคุณมี creds/config): - ในตัว: `openai`, `anthropic`, `google`, `google-vertex`, `google-antigravity`, `google-gemini-cli`, `zai`, `openrouter`, `opencode`, `opencode-go`, `xai`, `groq`, `cerebras`, `mistral`, `github-copilot` - ผ่าน `models.providers` (ปลายทางแบบกำหนดเอง): `minimax` (คลาวด์/API) รวมถึงพร็อกซีใดๆ ที่เข้ากันได้กับ OpenAI/Anthropic (LM Studio, vLLM, LiteLLM ฯลฯ) อย่าฮาร์ดโค้ด "โมเดลทั้งหมด" ในเอกสาร รายการที่เชื่อถือได้คือสิ่งที่ `discoverModels(...)` ส่งคืนบนเครื่องของคุณ บวกกับคีย์ใดๆ ที่พร้อมใช้งาน ## ข้อมูลรับรอง (ห้าม commit) การทดสอบสดค้นหาข้อมูลรับรองด้วยวิธีเดียวกับที่ CLI ใช้ ผลที่ตามมาในทางปฏิบัติ: - ถ้า CLI ทำงานได้ การทดสอบสดควรพบคีย์เดียวกัน - ถ้าการทดสอบสดแจ้งว่า "ไม่มีข้อมูลรับรอง" ให้ดีบักแบบเดียวกับที่คุณจะดีบัก `openclaw models list` / การเลือกโมเดล - โปรไฟล์การตรวจสอบสิทธิ์ต่อเอเจนต์: `~/.openclaw/agents//agent/auth-profiles.json` (นี่คือความหมายของ "คีย์โปรไฟล์" ในการทดสอบสด) - การกำหนดค่า: `~/.openclaw/openclaw.json` (หรือ `OPENCLAW_CONFIG_PATH`) - ไดเรกทอรีสถานะเดิม: `~/.openclaw/credentials/` (จะถูกคัดลอกไปยังโฮมทดสอบสดที่จัดเตรียมไว้เมื่อมีอยู่ แต่ไม่ใช่ที่เก็บคีย์โปรไฟล์หลัก) - การรันสดในเครื่องจะคัดลอกการกำหนดค่าที่ใช้งานอยู่ ไฟล์ `auth-profiles.json` ต่อเอเจนต์, `credentials/` เดิม และไดเรกทอรีการตรวจสอบสิทธิ์ CLI ภายนอกที่รองรับไปยังโฮมทดสอบชั่วคราวตามค่าเริ่มต้น โฮมสดที่จัดเตรียมไว้จะข้าม `workspace/` และ `sandboxes/` และลบการแทนที่พาธ `agents.*.workspace` / `agentDir` เพื่อให้โพรบไม่แตะพื้นที่ทำงานจริงบนโฮสต์ของคุณ ถ้าคุณต้องการพึ่งพาคีย์จาก env ให้ export ก่อนการทดสอบในเครื่อง หรือใช้ ตัวรัน Docker ด้านล่างพร้อม `OPENCLAW_PROFILE_FILE` ที่ระบุอย่างชัดเจน ## Deepgram สด (การถอดเสียงเสียง) - การทดสอบ: `extensions/deepgram/audio.live.test.ts` - เปิดใช้: `DEEPGRAM_API_KEY=... DEEPGRAM_LIVE_TEST=1 pnpm test:live extensions/deepgram/audio.live.test.ts` ## แผนการเขียนโค้ด BytePlus สด - การทดสอบ: `extensions/byteplus/live.test.ts` - เปิดใช้: `BYTEPLUS_API_KEY=... BYTEPLUS_LIVE_TEST=1 pnpm test:live extensions/byteplus/live.test.ts` - การแทนที่โมเดลเพิ่มเติม: `BYTEPLUS_CODING_MODEL=ark-code-latest` ## สื่อเวิร์กโฟลว์ ComfyUI สด - การทดสอบ: `extensions/comfy/comfy.live.test.ts` - เปิดใช้: `OPENCLAW_LIVE_TEST=1 COMFY_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/comfy/comfy.live.test.ts` - ขอบเขต: - ทดสอบเส้นทางภาพ วิดีโอ และ `music_generate` ของ comfy ที่ bundled มา - ข้ามแต่ละความสามารถ เว้นแต่ว่า `plugins.entries.comfy.config.` ถูกกำหนดค่าไว้ - มีประโยชน์หลังจากเปลี่ยนการส่งเวิร์กโฟลว์ comfy, polling, การดาวน์โหลด หรือการลงทะเบียน Plugin ## การสร้างภาพสด - การทดสอบ: `test/image-generation.runtime.live.test.ts` - คำสั่ง: `pnpm test:live test/image-generation.runtime.live.test.ts` - Harness: `pnpm test:live:media image` - ขอบเขต: - ไล่ตรวจทุก Plugin ผู้ให้บริการสร้างภาพที่ลงทะเบียนไว้ - ใช้ตัวแปร env ของผู้ให้บริการที่ export ไว้แล้วก่อนทำโพรบ - ใช้คีย์ API สด/env ก่อนโปรไฟล์การตรวจสอบสิทธิ์ที่จัดเก็บไว้ตามค่าเริ่มต้น เพื่อให้คีย์ทดสอบที่ค้างอยู่ใน `auth-profiles.json` ไม่บดบังข้อมูลรับรอง shell จริง - ข้ามผู้ให้บริการที่ไม่มีการตรวจสอบสิทธิ์/โปรไฟล์/โมเดลที่ใช้งานได้ - รันผู้ให้บริการแต่ละรายที่กำหนดค่าไว้ผ่านรันไทม์การสร้างภาพร่วม: - `:generate` - `:edit` เมื่อผู้ให้บริการประกาศว่ารองรับการแก้ไข - ผู้ให้บริการ bundled ปัจจุบันที่ครอบคลุม: - `deepinfra` - `fal` - `google` - `minimax` - `openai` - `openrouter` - `vydra` - `xai` - การจำกัดขอบเขตเพิ่มเติม: - `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"` - พฤติกรรมการตรวจสอบสิทธิ์เพิ่มเติม: - `OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1` เพื่อบังคับใช้การตรวจสอบสิทธิ์จากที่เก็บโปรไฟล์และละเว้นการแทนที่ที่มีเฉพาะ env สำหรับเส้นทาง CLI ที่จัดส่ง ให้เพิ่ม smoke `infer` หลังจากการทดสอบสดของผู้ให้บริการ/รันไทม์ ผ่านแล้ว: ```bash 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 ``` ส่วนนี้ครอบคลุมการแยกวิเคราะห์อาร์กิวเมนต์ CLI, การแก้ไขการกำหนดค่า/เอเจนต์เริ่มต้น, การเปิดใช้งาน Plugin bundled, รันไทม์การสร้างภาพร่วม และคำขอผู้ให้บริการสด คาดว่า dependency ของ Plugin จะมีอยู่ก่อนโหลดรันไทม์ ## การสร้างเพลงสด - การทดสอบ: `extensions/music-generation-providers.live.test.ts` - เปิดใช้: `OPENCLAW_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/music-generation-providers.live.test.ts` - Harness: `pnpm test:live:media music` - ขอบเขต: - ทดสอบเส้นทางผู้ให้บริการสร้างเพลง bundled ร่วม - ปัจจุบันครอบคลุม Google และ MiniMax - ใช้ตัวแปร env ของผู้ให้บริการที่ export ไว้แล้วก่อนทำโพรบ - ใช้คีย์ API สด/env ก่อนโปรไฟล์การตรวจสอบสิทธิ์ที่จัดเก็บไว้ตามค่าเริ่มต้น เพื่อให้คีย์ทดสอบที่ค้างอยู่ใน `auth-profiles.json` ไม่บดบังข้อมูลรับรอง shell จริง - ข้ามผู้ให้บริการที่ไม่มีการตรวจสอบสิทธิ์/โปรไฟล์/โมเดลที่ใช้งานได้ - รันโหมดรันไทม์ทั้งสองที่ประกาศไว้เมื่อพร้อมใช้งาน: - `generate` พร้อมอินพุตเฉพาะพรอมป์ - `edit` เมื่อผู้ให้บริการประกาศ `capabilities.edit.enabled` - ความครอบคลุมของเลนร่วมปัจจุบัน: - `google`: `generate`, `edit` - `minimax`: `generate` - `comfy`: ไฟล์สด Comfy แยกต่างหาก ไม่ใช่ sweep ร่วมนี้ - การจำกัดขอบเขตเพิ่มเติม: - `OPENCLAW_LIVE_MUSIC_GENERATION_PROVIDERS="google,minimax"` - `OPENCLAW_LIVE_MUSIC_GENERATION_MODELS="google/lyria-3-clip-preview,minimax/music-2.6"` - พฤติกรรมการตรวจสอบสิทธิ์เพิ่มเติม: - `OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1` เพื่อบังคับใช้การตรวจสอบสิทธิ์จากที่เก็บโปรไฟล์และละเว้นการแทนที่ที่มีเฉพาะ env ## การสร้างวิดีโอสด - การทดสอบ: `extensions/video-generation-providers.live.test.ts` - เปิดใช้: `OPENCLAW_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/video-generation-providers.live.test.ts` - Harness: `pnpm test:live:media video` - ขอบเขต: - ทดสอบเส้นทางผู้ให้บริการสร้างวิดีโอ bundled ร่วม - ใช้ค่าเริ่มต้นเป็นเส้นทาง smoke ที่ปลอดภัยสำหรับรีลีส: ผู้ให้บริการที่ไม่ใช่ FAL, คำขอ text-to-video หนึ่งรายการต่อผู้ให้บริการ, พรอมป์กุ้งล็อบสเตอร์หนึ่งวินาที และเพดานการดำเนินการต่อผู้ให้บริการจาก `OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS` (`180000` ตามค่าเริ่มต้น) - ข้าม FAL ตามค่าเริ่มต้นเพราะเวลาแฝงของคิวฝั่งผู้ให้บริการอาจกินเวลาของรีลีสเป็นหลัก ส่ง `--video-providers fal` หรือ `OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_PROVIDERS="fal"` เพื่อรันโดยชัดเจน - ใช้ตัวแปร env ของผู้ให้บริการที่ export ไว้แล้วก่อนทำโพรบ - ใช้คีย์ API สด/env ก่อนโปรไฟล์การตรวจสอบสิทธิ์ที่จัดเก็บไว้ตามค่าเริ่มต้น เพื่อให้คีย์ทดสอบที่ค้างอยู่ใน `auth-profiles.json` ไม่บดบังข้อมูลรับรอง shell จริง - ข้ามผู้ให้บริการที่ไม่มีการตรวจสอบสิทธิ์/โปรไฟล์/โมเดลที่ใช้งานได้ - รันเฉพาะ `generate` ตามค่าเริ่มต้น - ตั้งค่า `OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_FULL_MODES=1` เพื่อรันโหมด transform ที่ประกาศไว้ด้วยเมื่อพร้อมใช้งาน: - `imageToVideo` เมื่อผู้ให้บริการประกาศ `capabilities.imageToVideo.enabled` และผู้ให้บริการ/โมเดลที่เลือกยอมรับอินพุตภาพในเครื่องที่มี buffer รองรับใน sweep ร่วม - `videoToVideo` เมื่อผู้ให้บริการประกาศ `capabilities.videoToVideo.enabled` และผู้ให้บริการ/โมเดลที่เลือกยอมรับอินพุตวิดีโอในเครื่องที่มี buffer รองรับใน sweep ร่วม - ผู้ให้บริการ `imageToVideo` ที่ประกาศไว้แต่ถูกข้ามในปัจจุบันใน sweep ร่วม: - `vydra` เพราะ `veo3` ที่ bundled มาเป็นแบบ text-only และ `kling` ที่ bundled มาต้องใช้ URL ภาพระยะไกล - ความครอบคลุมเฉพาะผู้ให้บริการของ Vydra: - `OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_VYDRA_VIDEO=1 pnpm test:live -- extensions/vydra/vydra.live.test.ts` - ไฟล์นั้นรัน text-to-video ของ `veo3` พร้อมเลน `kling` ที่ใช้ fixture URL ภาพระยะไกลตามค่าเริ่มต้น - ความครอบคลุมสดของ `videoToVideo` ปัจจุบัน: - `runway` เฉพาะเมื่อโมเดลที่เลือกคือ `runway/gen4_aleph` - ผู้ให้บริการ `videoToVideo` ที่ประกาศไว้แต่ถูกข้ามในปัจจุบันใน sweep ร่วม: - `alibaba`, `qwen`, `xai` เพราะเส้นทางเหล่านั้นปัจจุบันต้องใช้ URL อ้างอิง `http(s)` / MP4 ระยะไกล - `google` เพราะเลน Gemini/Veo ร่วมปัจจุบันใช้อินพุตในเครื่องที่มี buffer รองรับ และเส้นทางนั้นไม่ได้รับการยอมรับใน sweep ร่วม - `openai` เพราะเลนร่วมปัจจุบันไม่มีการรับประกันสิทธิ์เข้าถึงการแก้ไขวิดีโอเฉพาะองค์กร - 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=""` เพื่อรวมผู้ให้บริการทุกตัวใน sweep เริ่มต้น รวมถึง FAL - `OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS=60000` เพื่อลดเพดานการดำเนินการของผู้ให้บริการแต่ละรายสำหรับ smoke run แบบเข้มงวด - พฤติกรรมการตรวจสอบสิทธิ์เพิ่มเติม: - `OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1` เพื่อบังคับใช้การตรวจสอบสิทธิ์จากที่เก็บโปรไฟล์และละเว้นการแทนที่ที่มีเฉพาะ env ## Harness สื่อสด - คำสั่ง: `pnpm test:live:media` - วัตถุประสงค์: - รันชุดทดสอบสดของภาพ เพลง และวิดีโอร่วมผ่าน entrypoint ดั้งเดิมของ repo เพียงจุดเดียว - ใช้ตัวแปร env ของผู้ให้บริการที่ export ไว้แล้ว - จำกัดแต่ละชุดให้เหลือผู้ให้บริการที่มีการตรวจสอบสิทธิ์ที่ใช้งานได้ในปัจจุบันโดยอัตโนมัติตามค่าเริ่มต้น - ใช้ `scripts/test-live.mjs` ซ้ำ ดังนั้นพฤติกรรม Heartbeat และโหมดเงียบจึงยังคงสอดคล้องกัน - 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](/th/help/testing) - ชุดทดสอบ unit, integration, QA และ Docker