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Documentation Index

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若要快速開始、QA 執行器、單元/整合套件與 Docker 流程，請參閱 測試。本頁涵蓋即時（會觸及網路的）測試 套件：模型矩陣、CLI 後端、ACP 與媒體提供者即時測試，以及 憑證處理。

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即時：本機設定檔煙霧測試命令

在臨時即時檢查前先載入 ~/.profile，讓提供者金鑰與本機工具 路徑符合你的 shell： 
source ~/.profile
安全媒體煙霧測試： 
pnpm openclaw infer tts convert --local --json \
  --text "OpenClaw live smoke." \
  --output /tmp/openclaw-live-smoke.mp3
安全語音通話就緒煙霧測試： 
pnpm openclaw voicecall setup --json
pnpm openclaw voicecall smoke --to "+15555550123"
除非同時提供 --yes，否則 voicecall smoke 是 dry run。只有在你刻意要撥出真實通知電話時才使用 --yes。對 Twilio、Telnyx 與 Plivo 而言，成功的就緒檢查需要公開 Webhook URL；local-only loopback/私人備援會依設計被拒絕。

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即時：Android Node 能力掃描

  • 測試：src/gateway/android-node.capabilities.live.test.ts
  • 指令碼：pnpm android:test:integration
  • 目標：叫用已連線 Android Node 目前公告的每個命令，並斷言命令合約行為。
  • 範圍：
    • 已預先設定/手動設定（此套件不會安裝/執行/配對應用程式）。
    • 針對所選 Android Node 逐一驗證 Gateway node.invoke 命令。
  • 必要預先設定：
    • Android 應用程式已連線並配對到 Gateway。
    • 應用程式保持在前景。
    • 針對你預期通過的能力，已授予權限/擷取同意。
  • 可選目標覆寫：
    • OPENCLAW_ANDROID_NODE_ID 或 OPENCLAW_ANDROID_NODE_NAME。
    • OPENCLAW_ANDROID_GATEWAY_URL / OPENCLAW_ANDROID_GATEWAY_TOKEN / OPENCLAW_ANDROID_GATEWAY_PASSWORD。
  • 完整 Android 設定詳細資料：Android 應用程式

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即時：模型煙霧測試（設定檔金鑰）

即時測試分成兩層，讓我們可以隔離失敗：
  • 「直接模型」告訴我們提供者/模型是否能用給定金鑰回應。
  • 「Gateway 煙霧測試」告訴我們該模型的完整 gateway+agent 管線是否能運作（工作階段、歷程、工具、沙箱政策等）。

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第 1 層：直接模型補全（無 Gateway）

  • 測試：src/agents/models.profiles.live.test.ts
  • 目標：
    • 列舉探索到的模型
    • 使用 getApiKeyForModel 選取你有憑證的模型
    • 每個模型執行一次小型補全（並在需要時執行目標式迴歸測試）
  • 如何啟用：
    • pnpm test:live（或若直接叫用 Vitest，使用 OPENCLAW_LIVE_TEST=1）
  • 設定 OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern（或 all，modern 的別名）才會實際執行此套件；否則它會略過，讓 pnpm test:live 專注於 Gateway 煙霧測試
  • 如何選取模型：
    • OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern 可執行現代允許清單（Opus/Sonnet 4.6+、GPT-5.2 + Codex、Gemini 3、DeepSeek V4、GLM 4.7、MiniMax M2.7、Grok 4）
    • OPENCLAW_LIVE_MODELS=all 是現代允許清單的別名
    • 或 OPENCLAW_LIVE_MODELS="openai/gpt-5.5,openai-codex/gpt-5.5,anthropic/claude-opus-4-6,..."（逗號允許清單）
    • 現代/全部掃描預設採用精選的高訊號上限；設定 OPENCLAW_LIVE_MAX_MODELS=0 可進行完整現代掃描，或設定正數以使用較小上限。
    • 完整掃描會使用 OPENCLAW_LIVE_TEST_TIMEOUT_MS 作為整個直接模型測試的逾時。預設：60 分鐘。
    • 直接模型探測預設以 20 路平行執行；設定 OPENCLAW_LIVE_MODEL_CONCURRENCY 可覆寫。
  • 如何選取提供者：
    • OPENCLAW_LIVE_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli"（逗號允許清單）
  • 金鑰來源：
    • 預設：設定檔存放區與環境變數備援
    • 設定 OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 可強制僅使用設定檔存放區
  • 存在原因：
    • 將「提供者 API 壞掉/金鑰無效」與「Gateway agent 管線壞掉」分離
    • 包含小型、隔離的迴歸測試（範例：OpenAI Responses/Codex Responses reasoning replay + tool-call 流程）

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第 2 層：Gateway + 開發 agent 煙霧測試（「@openclaw」實際執行的內容）

  • 測試：src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts
  • 目標：
    • 啟動一個行程內 Gateway
    • 建立/修補 agent:dev:* 工作階段（每次執行覆寫模型）
    • 迭代有金鑰的模型並斷言：
      • 「有意義」的回應（無工具）
      • 真實工具叫用可運作（讀取探測）
      • 可選的額外工具探測（執行+讀取探測）
      • OpenAI 迴歸路徑（僅 tool-call → 後續追問）持續運作
  • 探測詳細資料（讓你可以快速解釋失敗）：
    • read 探測：測試會在工作區寫入 nonce 檔案，要求 agent read 它並回傳 nonce。
    • exec+read 探測：測試會要求 agent 使用 exec 將 nonce 寫入暫存檔，再 read 回來。
    • 影像探測：測試會附加產生的 PNG（cat + 隨機化代碼），並預期模型回傳 cat <CODE>。
    • 實作參考：src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts 與 src/gateway/live-image-probe.ts。
  • 如何啟用：
    • pnpm test:live（或若直接叫用 Vitest，使用 OPENCLAW_LIVE_TEST=1）
  • 如何選取模型：
    • 預設：現代允許清單（Opus/Sonnet 4.6+、GPT-5.2 + Codex、Gemini 3、DeepSeek V4、GLM 4.7、MiniMax M2.7、Grok 4）
    • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=all 是現代允許清單的別名
    • 或設定 OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="provider/model"（或逗號清單）以縮小範圍
    • 現代/全部 Gateway 掃描預設採用精選的高訊號上限；設定 OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MAX_MODELS=0 可進行完整現代掃描，或設定正數以使用較小上限。
  • 如何選取提供者（避免「OpenRouter 全部」）：
    • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli,openai,anthropic,zai,minimax"（逗號允許清單）
  • 此即時測試一律開啟工具 + 影像探測：
    • read 探測 + exec+read 探測（工具壓力測試）
    • 當模型公告支援影像輸入時，會執行影像探測
    • 流程（高階）：
      • 測試產生一個帶有「CAT」+ 隨機代碼的小型 PNG（src/gateway/live-image-probe.ts）
      • 透過 agent attachments: [{ mimeType: "image/png", content: "<base64>" }] 傳送
      • Gateway 將附件剖析成 images[]（src/gateway/server-methods/agent.ts + src/gateway/chat-attachments.ts）
      • Embedded agent 將多模態使用者訊息轉送給模型
      • 斷言：回覆包含 cat + 代碼（OCR 容忍度：允許小錯誤）
若要查看你的機器上可測試的項目（以及精確的 provider/model ID），請執行：
openclaw models list
openclaw models list --json

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即時：CLI 後端煙霧測試（Claude、Codex、Gemini 或其他本機 CLI）

  • 測試：src/gateway/gateway-cli-backend.live.test.ts
  • 目標：使用本機 CLI 後端驗證 Gateway + agent 管線，而不觸及你的預設設定。
  • 後端專屬煙霧測試預設值位於擁有它的 Plugin 的 cli-backend.ts 定義中。
  • 啟用：
    • pnpm test:live（或若直接叫用 Vitest，使用 OPENCLAW_LIVE_TEST=1）
    • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND=1
  • 預設：
    • 預設提供者/模型：claude-cli/claude-sonnet-4-6
    • 命令/引數/影像行為來自擁有該 CLI 後端的 Plugin 中繼資料。
  • 覆寫（可選）：
    • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MODEL="codex-cli/gpt-5.5"
    • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_COMMAND="/full/path/to/codex"
    • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_ARGS='["exec","--json","--color","never","--sandbox","read-only","--skip-git-repo-check"]'
    • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_PROBE=1 可傳送真實影像附件（路徑會注入提示中）。Docker 配方預設關閉此項，除非明確要求。
    • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_ARG="--image" 可將影像檔案路徑作為 CLI 引數傳遞，而不是提示注入。
    • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_MODE="repeat"（或 "list"）可在設定 IMAGE_ARG 時控制影像引數的傳遞方式。
    • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_RESUME_PROBE=1 可傳送第二輪並驗證續接流程。
    • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MODEL_SWITCH_PROBE=1 可在所選模型支援切換目標時，選擇加入 Claude Sonnet -> Opus 同工作階段連續性探測。Docker 配方為了整體可靠性預設關閉此項。
    • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MCP_PROBE=1 可選擇加入 MCP/工具 loopback 探測。Docker 配方預設關閉此項，除非明確要求。
範例： 
OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND=1 \
  OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MODEL="codex-cli/gpt-5.5" \
  pnpm test:live src/gateway/gateway-cli-backend.live.test.ts
低成本 Gemini MCP 設定煙霧測試： 
OPENCLAW_LIVE_TEST=1 \
  pnpm test:live src/agents/cli-runner/bundle-mcp.gemini.live.test.ts
這不會要求 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" 伺服器會正規化成 Gemini 的 HTTP MCP 形狀，且可以連線到本機 streamable-HTTP MCP 伺服器。 Docker 配方： 
pnpm test:docker:live-cli-backend
單一提供者 Docker 配方： 
pnpm test:docker:live-cli-backend:claude
pnpm test:docker:live-cli-backend:claude-subscription
pnpm test:docker:live-cli-backend:codex
pnpm test:docker:live-cli-backend:gemini
注意事項：
  • Docker 執行器位於 scripts/test-live-cli-backend-docker.sh。
  • 它會在 repo Docker 映像中以非 root 的 node 使用者執行即時 CLI 後端煙霧測試。
  • 它會從擁有者 Plugin 解析 CLI 煙霧測試中繼資料，然後將相符的 Linux CLI 套件（@anthropic-ai/claude-code、@openai/codex 或 @google/gemini-cli）安裝到 OPENCLAW_DOCKER_CLI_TOOLS_DIR 的快取可寫入前綴（預設：~/.cache/openclaw/docker-cli-tools）。
  • pnpm test:docker:live-cli-backend:claude-subscription 需要透過 ~/.claude/.credentials.json 中的 claudeAiOauth.subscriptionType，或來自 claude setup-token 的 CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN，提供可攜式 Claude Code 訂閱 OAuth。它會先在 Docker 中證明直接 claude -p 可用，然後在不保留 Anthropic API 金鑰環境變數的情況下執行兩輪 Gateway CLI 後端。此訂閱通道預設停用 Claude MCP/工具與影像探測，因為 Claude 目前會將第三方應用程式使用量導向額外使用量計費，而不是一般訂閱方案限制。
  • 即時 CLI 後端煙霧測試現在會對 Claude、Codex 與 Gemini 執行相同的端對端流程：文字輪次、影像分類輪次，接著透過 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 修補到 Opus，並驗證續接的工作階段仍記得先前的筆記。

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即時：ACP 綁定煙霧測試（/acp spawn ... --bind here）

  • 測試：src/gateway/gateway-acp-bind.live.test.ts
  • 目標：使用即時 ACP 代理驗證真正的 ACP conversation-bind 流程：
    • 傳送 /acp spawn <agent> --bind here
    • 就地繫結一個合成的訊息通道對話
    • 在同一個對話上傳送一般後續訊息
    • 驗證該後續訊息進入已繫結的 ACP 工作階段轉錄
  • 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：claude,codex,gemini
    • 直接執行 pnpm test:live ... 時的 ACP 代理：claude
    • 合成通道：Slack DM 風格的對話情境
    • ACP 後端：acpx
  • 覆寫：
    • 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
  • 注意事項：
    • 此通道使用 gateway chat.send 介面，並帶有僅限管理員使用的合成 originating-route 欄位，讓測試可以附加訊息通道情境，而不必假裝向外部遞送。
    • 未設定 OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT_COMMAND 時，測試會針對選定的 ACP 測試代理使用內嵌 acpx plugin 的內建代理登錄。
    • 已繫結工作階段的 cron MCP 建立預設為盡力而為，因為外部 ACP 測試程式可能會在 bind/image 驗證通過後取消 MCP 呼叫；設定 OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_REQUIRE_CRON=1 可讓該 bind 後 cron 探測變為嚴格。
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 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 注意事項：
  • Docker 執行器位於 scripts/test-live-acp-bind-docker.sh。
  • 預設情況下，它會依序針對聚合的即時 CLI 代理執行 ACP bind smoke：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 來縮小矩陣。
  • 它會載入 ~/.profile，將相符的 CLI 驗證素材暫存到容器中，然後在缺少時安裝要求的即時 CLI（@anthropic-ai/claude-code、@openai/codex、透過 https://app.factory.ai/cli 的 Factory Droid、@google/gemini-cli 或 opencode-ai）。ACP 後端本身是來自 acpx plugin 的隨附內嵌 acpx/runtime 套件。
  • Droid Docker 變體會暫存 ~/.factory 以供設定使用、轉送 FACTORY_API_KEY，並要求該 API 金鑰，因為本機 Factory OAuth/keyring 驗證無法移植到容器中。它使用 ACPX 內建的 droid exec --output-format acp 登錄項目。
  • OpenCode Docker 變體是一條嚴格的單一代理迴歸通道。它會在載入 ~/.profile 後，從 OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_OPENCODE_MODEL（預設 opencode/kimi-k2.6）寫入暫時的 OPENCODE_CONFIG_CONTENT 預設模型，而 pnpm test:docker:live-acp-bind:opencode 要求已繫結的助理轉錄，而不是接受一般 bind 後略過。
  • 直接的 acpx CLI 呼叫僅是手動/權宜路徑，用於比較 Gateway 之外的行為。Docker ACP bind smoke 會測試 OpenClaw 的內嵌 acpx 執行階段後端。

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即時：Codex app-server 測試程式 smoke

  • 目標：透過一般 gateway agent 方法驗證 plugin 擁有的 Codex 測試程式：
    • 載入隨附的 codex plugin
    • 選取 OPENCLAW_AGENT_RUNTIME=codex
    • 在強制使用 Codex 測試程式的情況下，將第一個 gateway agent 回合傳送到 openai/gpt-5.5
    • 將第二個回合傳送到同一個 OpenClaw 工作階段，並驗證 app-server 執行緒可以恢復
    • 透過同一個 gateway 命令路徑執行 /codex status 和 /codex models
    • 選擇性執行兩個經 Guardian 審查的升級 shell 探測：一個應核准的良性 命令，以及一個應拒絕、讓代理回問的假秘密上傳
  • 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
  • 選用影像探測：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=1
  • 選用 MCP/tool 探測：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=1
  • 選用 Guardian 探測：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_GUARDIAN_PROBE=1
  • 此 smoke 會設定 OPENCLAW_AGENT_HARNESS_FALLBACK=none，因此損壞的 Codex 測試程式無法透過靜默退回到 PI 而通過。
  • 驗證：來自本機 Codex 訂閱登入的 Codex app-server 驗證。Docker smoke 也可在適用時為非 Codex 探測提供 OPENAI_API_KEY， 並選擇性複製 ~/.codex/auth.json 和 ~/.codex/config.toml。
本機配方： 
source ~/.profile
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： 
source ~/.profile
pnpm test:docker:live-codex-harness
Docker 注意事項：
  • Docker 執行器位於 scripts/test-live-codex-harness-docker.sh。
  • 它會載入掛載的 ~/.profile、傳遞 OPENAI_API_KEY、在存在時複製 Codex CLI 驗證檔案、將 @openai/codex 安裝到可寫入的掛載 npm 前置目錄、暫存原始碼樹，然後只執行 Codex-harness 即時測試。
  • Docker 預設啟用影像、MCP/tool 和 Guardian 探測。需要較窄的偵錯 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 也會匯出 OPENCLAW_AGENT_HARNESS_FALLBACK=none，與即時 測試設定相符，因此舊別名或 PI fallback 無法隱藏 Codex 測試程式 迴歸。

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建議的即時配方

窄範圍、明確的允許清單最快且最不容易不穩定：
  • 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
  • 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
  • 跨多個供應商的工具呼叫：
    • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="openai/gpt-5.5,openai-codex/gpt-5.5,anthropic/claude-opus-4-6,google/gemini-3-flash-preview,deepseek/deepseek-v4-flash,zai/glm-5.1,minimax/MiniMax-M2.7" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts
  • Google 重點（Gemini API 金鑰 + Antigravity）：
    • Gemini（API 金鑰）：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：
    • 如果本機金鑰位於 shell profile：source ~/.profile
    • Gemini 3 動態預設：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 動態預算：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
注意事項：
  • google/... 使用 Gemini API（API 金鑰）。
  • google-antigravity/... 使用 Antigravity OAuth 橋接器（Cloud Code Assist 風格的代理端點）。
  • google-gemini-cli/... 使用你機器上的本機 Gemini CLI（獨立驗證與工具特性）。
  • Gemini API 與 Gemini CLI：
    • API：OpenClaw 透過 HTTP 呼叫 Google 託管的 Gemini API（API 金鑰 / profile auth）；這是大多數使用者所說的「Gemini」。
    • CLI：OpenClaw shell out 到本機 gemini 二進位檔；它有自己的驗證，且行為可能不同（串流/tool 支援/版本落差）。

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即時：模型矩陣（涵蓋範圍）

沒有固定的「CI 模型清單」（即時測試是選擇性啟用），但以下是在有金鑰的開發機上建議定期涵蓋的建議模型。

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現代 smoke 集合（工具呼叫 + 影像）

這是我們預期持續正常運作的「常用模型」執行：
  • OpenAI（非 Codex）：openai/gpt-5.5
  • OpenAI Codex OAuth：openai-codex/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-M2.7
使用工具 + 影像執行 gateway smoke： OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="openai/gpt-5.5,openai-codex/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-M2.7" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts

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基準：工具呼叫（Read + 選用 Exec）

每個供應商家族至少選擇一個：
  • 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-M2.7
選用的額外涵蓋範圍（有則更好）：
  • xAI：xai/grok-4（或最新可用版本）
  • Mistral：mistral/…（選擇一個你已啟用、具備「tools」能力的模型）
  • Cerebras：cerebras/…（如果你有存取權）
  • LM Studio：lmstudio/…（本機；工具呼叫取決於 API 模式）

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視覺：影像傳送（附件 → 多模態訊息）

在 OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS 中包含至少一個具影像能力的模型（Claude/Gemini/OpenAI 具視覺能力的變體等），以測試影像探測。

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聚合器 / 替代 gateway

如果你已啟用金鑰，我們也支援透過以下項目測試：
  • OpenRouter：openrouter/...（數百個模型；使用 openclaw models scan 尋找具備 tool+image 能力的候選項）
  • OpenCode：opencode/... 用於 Zen，opencode-go/... 用於 Go（透過 OPENCODE_API_KEY / OPENCODE_ZEN_API_KEY 驗證）
你可以納入即時矩陣的更多供應商（如果你有憑證/設定）：
  • 內建：openai、openai-codex、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 OpenAI/Anthropic 相容代理（LM Studio、vLLM、LiteLLM 等）
不要在文件中硬編碼「所有模型」。權威清單是在你的機器上由 discoverModels(...) 回傳的內容，加上任何可用金鑰。

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憑證（永不提交）

即時測試會用與 CLI 相同的方式探索憑證。實務影響：
  • 如果 CLI 可正常運作，即時測試應該會找到相同的金鑰。
  • 如果即時測試顯示「沒有憑證」，請用與偵錯 openclaw models list / 模型選擇相同的方式偵錯。
  • 每個代理程式的驗證設定檔：~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/auth-profiles.json（這就是即時測試中「設定檔金鑰」的意思）
  • 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即時測試主目錄，但不是主要的設定檔金鑰儲存區）
  • 本機即時執行預設會將作用中的設定、每個代理程式的 auth-profiles.json 檔案、舊版 credentials/，以及支援的外部 CLI 驗證目錄複製到暫時測試主目錄；暫存即時測試主目錄會略過 workspace/ 和 sandboxes/，並移除 agents.*.workspace / agentDir 路徑覆寫，讓探測不會碰到你真實主機上的工作區。
如果你想依賴環境金鑰（例如已在 ~/.profile 中匯出），請在 source ~/.profile 之後執行本機測試，或使用下方的 Docker 執行器（它們可以將 ~/.profile 掛載到容器中）。

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Deepgram 即時測試（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

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BytePlus 編碼計畫即時測試

  • 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

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ComfyUI 工作流程媒體即時測試

  • 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：
    • 測試內建的 comfy 影像、影片和 music_generate 路徑
    • 除非已設定 plugins.entries.comfy.config.<capability>，否則會略過各項能力
    • 適合在變更 comfy 工作流程提交、輪詢、下載或 Plugin 註冊後使用

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影像生成即時測試

  • 測試：test/image-generation.runtime.live.test.ts
  • 命令：pnpm test:live test/image-generation.runtime.live.test.ts
  • 測試工具：pnpm test:live:media image
  • 範圍：
    • 列舉每個已註冊的影像生成提供者 Plugin
    • 在探測前從你的登入 shell（~/.profile）載入缺少的提供者環境變數
    • 預設優先使用即時/環境 API 金鑰，而不是已儲存的驗證設定檔，因此 auth-profiles.json 中過期的測試金鑰不會遮蔽真實的 shell 憑證
    • 略過沒有可用驗證/設定檔/模型的提供者
    • 透過共用影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執行 <provider>:edit
  • 目前涵蓋的內建提供者：
    • deepinfra
    • fal
    • google
    • minimax
    • openai
    • openrouter
    • vydra
    • xai
  • 選用縮小範圍：
    • 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"
  • 選用驗證行為：
    • OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 會強制使用設定檔儲存區驗證，並忽略僅來自環境的覆寫
對於已發布的 CLI 路徑，請在提供者/執行階段即時測試通過後，加上一個 infer 煙霧測試： 
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 CLI 引數解析、設定/預設代理程式解析、內建 Plugin 啟用、隨需內建執行階段依賴修復、共用影像生成執行階段，以及即時提供者請求。

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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：
    • 測試共用的內建音樂生成提供者路徑
    • 目前涵蓋 Google 和 MiniMax
    • 在探測前從你的登入 shell（~/.profile）載入提供者環境變數
    • 預設優先使用即時/環境 API 金鑰，而不是已儲存的驗證設定檔，因此 auth-profiles.json 中過期的測試金鑰不會遮蔽真實的 shell 憑證
    • 略過沒有可用驗證/設定檔/模型的提供者
    • 可用時執行兩種宣告的執行階段模式：
      • 使用僅含提示詞的輸入執行 generate
      • 當提供者宣告 capabilities.edit.enabled 時執行 edit
    • 目前共用通道涵蓋範圍：
      • google：generate、edit
      • minimax：generate
      • comfy：獨立的 Comfy 即時測試檔案，不在此共用掃描中
  • 選用縮小範圍：
    • OPENCLAW_LIVE_MUSIC_GENERATION_PROVIDERS="google,minimax"
    • OPENCLAW_LIVE_MUSIC_GENERATION_MODELS="google/lyria-3-clip-preview,minimax/music-2.6"
  • 選用驗證行為：
    • OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 會強制使用設定檔儲存區驗證，並忽略僅來自環境的覆寫

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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：
    • 測試共用的內建影片生成提供者路徑
    • 預設使用適合發行的煙霧測試路徑：非 FAL 提供者、每個提供者一個文字轉影片請求、一秒鐘的龍蝦提示詞，以及由 OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS 設定的每個提供者操作上限（預設為 180000）
    • 預設略過 FAL，因為提供者端佇列延遲可能主導發行時間；傳入 --video-providers fal 或 OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_PROVIDERS="fal" 可明確執行
    • 在探測前從你的登入 shell（~/.profile）載入提供者環境變數
    • 預設優先使用即時/環境 API 金鑰，而不是已儲存的驗證設定檔，因此 auth-profiles.json 中過期的測試金鑰不會遮蔽真實的 shell 憑證
    • 略過沒有可用驗證/設定檔/模型的提供者
    • 預設只執行 generate
    • 設定 OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_FULL_MODES=1 也會在可用時執行宣告的轉換模式：
      • 當提供者宣告 capabilities.imageToVideo.enabled，且所選提供者/模型在共用掃描中接受以緩衝區支援的本機影像輸入時，執行 imageToVideo
      • 當提供者宣告 capabilities.videoToVideo.enabled，且所選提供者/模型在共用掃描中接受以緩衝區支援的本機影片輸入時，執行 videoToVideo
    • 目前在共用掃描中宣告但略過的 imageToVideo 提供者：
      • vydra，因為內建的 veo3 僅支援文字，而內建的 kling 需要遠端影像 URL
    • Vydra 的提供者專屬涵蓋範圍：
      • OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_VYDRA_VIDEO=1 pnpm test:live -- extensions/vydra/vydra.live.test.ts
      • 該檔案會執行 veo3 文字轉影片，以及預設使用遠端影像 URL fixture 的 kling 通道
    • 目前 videoToVideo 即時測試涵蓋範圍：
      • 僅在所選模型為 runway/gen4_aleph 時涵蓋 runway
    • 目前在共用掃描中宣告但略過的 videoToVideo 提供者：
      • alibaba、qwen、xai，因為這些路徑目前需要遠端 http(s) / MP4 參考 URL
      • google，因為目前共用 Gemini/Veo 通道使用以本機緩衝區支援的輸入，而該路徑不會在共用掃描中被接受
      • openai，因為目前共用通道缺少組織特定的影片修補/混音存取保證
  • 選用縮小範圍：
    • 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="" 可在預設掃描中包含每個提供者，包括 FAL
    • OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS=60000 可降低每個提供者的操作上限，以進行更積極的煙霧測試
  • 選用驗證行為：
    • OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 會強制使用設定檔儲存區驗證，並忽略僅來自環境的覆寫

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媒體即時測試工具

  • 命令：pnpm test:live:media
  • 目的：
    • 透過一個 repo 原生進入點執行共用的影像、音樂和影片即時測試套件
    • 從 ~/.profile 自動載入缺少的提供者環境變數
    • 預設自動將每個測試套件縮小到目前具有可用驗證的提供者
    • 重用 scripts/test-live.mjs，因此 Heartbeat 和安靜模式行為會保持一致
  • 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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