OpenClaw 配置

OpenClaw 是一个开源的 AI Agent 框架，支持通过 OpenAI 兼容接口调用各种大语言模型。

前提条件

已安装 OpenClaw
已在 HuanCode 控制台创建 API Key
账户余额充足

安装 OpenClaw

Python

pip install openclaw

Node.js

npm install openclaw

配置方式

方式一：环境变量

export OPENCLAW_API_KEY="your-huancode-api-key"
export OPENCLAW_BASE_URL="https://api.huancode.com/v1"

写入 shell 配置文件使其永久生效：

~/.zshrc 或 ~/.bashrc

# HuanCode API 配置（OpenClaw）
export OPENCLAW_API_KEY="your-huancode-api-key"
export OPENCLAW_BASE_URL="https://api.huancode.com/v1"

方式二：配置文件

创建或编辑 OpenClaw 配置文件：

~/.openclaw/config.yaml

provider:
  api_key: "your-huancode-api-key"
  base_url: "https://api.huancode.com/v1"
  default_model: "deepseek-chat"

方式三：代码中指定

Python

from openclaw import OpenClaw

client = OpenClaw(
    api_key="your-huancode-api-key",
    base_url="https://api.huancode.com/v1"
)

response = client.run(
    model="deepseek-chat",
    prompt="帮我写一个 Python 排序函数"
)

print(response.output)

Node.js

import { OpenClaw } from 'openclaw';

const client = new OpenClaw({
  apiKey: 'your-huancode-api-key',
  baseURL: 'https://api.huancode.com/v1',
});

const response = await client.run({
  model: 'deepseek-chat',
  prompt: '帮我写一个 TypeScript 排序函数',
});

console.log(response.output);

使用不同模型

OpenClaw 支持在运行时切换 HuanCode 提供的任意模型：

# DeepSeek R1 推理模型 —— 适合复杂逻辑和数学推理
response = client.run(
    model="deepseek-reasoner",
    prompt="证明根号 2 是无理数"
)

# 通义千问 Max —— 综合能力强
response = client.run(
    model="qwen-max",
    prompt="分析这段代码的时间复杂度"
)

# Kimi 长文本 —— 适合处理超长文档
response = client.run(
    model="moonshot-v1-128k",
    prompt="总结以下文档的要点：...",
)

Agent 工作流示例

OpenClaw 支持构建多步骤 Agent 工作流，配合 HuanCode 使用：

from openclaw import OpenClaw, Tool

client = OpenClaw(
    api_key="your-huancode-api-key",
    base_url="https://api.huancode.com/v1"
)

# 定义工具
search_tool = Tool(
    name="web_search",
    description="搜索互联网信息",
    handler=my_search_function
)

# 创建带工具的 Agent
response = client.run(
    model="qwen-max",
    prompt="帮我查找 Python 3.12 的新特性并整理成表格",
    tools=[search_tool],
    max_steps=5
)

print(response.output)

验证配置

# 通过 OpenClaw CLI 测试连通性
openclaw test --base-url https://api.huancode.com/v1 --api-key your-huancode-api-key

或者直接调用 API 验证：

curl https://api.huancode.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer your-huancode-api-key"

常见问题

提示 "Connection refused"

确认 base_url 为 https://api.huancode.com/v1，注意末尾不要有多余的 /
检查网络连接是否正常

Agent 运行中断

检查余额是否充足，多步骤 Agent 会消耗较多 token
可设置 max_steps 限制最大步数，避免超出预算
推理型模型（如 deepseek-reasoner）token 消耗较高，注意用量

如何选择模型？

场景	推荐模型	说明
日常编程	`deepseek-chat`	性价比高，综合能力强
复杂推理	`deepseek-reasoner`	推理增强，适合数学和逻辑
长文档处理	`moonshot-v1-128k`	128K 上下文，适合长文本
综合任务	`qwen-max`	千问旗舰版，能力全面
快速响应	`qwen-turbo`	低延迟，适合高频调用

On this page