真人烟雾模型（配置文件键）

实时：模型冒烟（配置文件密钥）

实时模型测试分成两层，这样失败就能彼此隔离：

• “直接模式”告诉您provider/model是否可以用给定的密钥应答。
• “网关冒烟”用于判断该模型的完整网关 + agent 流程是否可用（会话、历史记录、工具、沙箱策略等）。

Live 上列出的精选模型：模型矩阵 存在于 src/agents/test-helpers/live-model-dynamic-candidates.ts 中并随时间变化；将那里的数组视为事实来源，而不是此页面。

MiniMax M3 使用 minimax/MiniMax-M3 作为其默认 provider/model 引用。

显式 provider/model 选择使用代理的共享模型解析器，包括配置的模型和接受的捆绑别名。不明确的仅模型选择器继续枚举匹配的已发现模型。在检查运行之前会报告无效的选择器和无法解析的请求模型。提供商允许名单仍然缩小了选择范围，有意的模型上限仍然限制了候选人的数量。解析每个适用的选择器证明可用性，而不是对上限省略的模型的推断。

第 1 层：直接模型补全（无网关）

• 测试：src/agents/models.profiles.live.test.ts
• 目标：
  • 枚举已发现的模型
  • 使用 getApiKeyForModel 选择你拥有凭据的模型
  • 为每个模型运行一次小型补全测试（并在需要时运行针对性的回归测试）
• 启用方式：
  • pnpm test:live（如果直接调用 Vitest，则使用 OPENCLAW_LIVE_TEST=1）
  • 设置 OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern、small 或 all（modern 的别名）以实际运行此测试套件；否则会跳过，因此单独运行 pnpm test:live 时仍只会专注于网关冒烟测试。
• 模型选择方式：
  • OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern 运行策划的高信号优先级列表（请参阅 Live：模型矩阵）
  • OPENCLAW_LIVE_MODELS=small 运行精选的小模型优先级列表
  • OPENCLAW_LIVE_MODELS=all 是 modern 的别名
  • 或使用 OPENCLAW_LIVE_MODELS="openai/gpt-5.6-luna,anthropic/claude-opus-4-6,..."（逗号分隔的允许列表）
  • 本地Ollama小模型运行默认为http://127.0.0.1:11434；仅针对 LAN、自定义或 Ollama Cloud 端点设置 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_BASE_URL。
  • Modern/all 和小型扫描默认以其策划列表长度作为上限；设置 OPENCLAW_LIVE_MAX_MODELS=0 进行详尽的选定轮廓扫描，或设置正数以获得较小的上限。
  • 穷举扫描对整个直接模型测试使用 OPENCLAW_LIVE_TEST_TIMEOUT_MS 作为超时时间。默认值：60 分钟。
  • Direct-模型检查默认以20路并行运行；将 OPENCLAW_LIVE_MODEL_CONCURRENCY 设置为覆盖。
• 提供方选择方式：
  • OPENCLAW_LIVE_PROVIDERS="google,google-gemini-cli"（逗号分隔的允许列表）
• 密钥来源：
  • 默认：配置文件存储和环境变量回退值
  • 设置 OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1，强制仅使用配置文件存储中的密钥
• 存在的原因：
  • 将“提供方 API 故障／密钥无效”与“网关 agent 流程故障”区分开
  • 包含小型、隔离的回归测试（例如：OpenAI Responses/Codex Responses 的推理重放 + 工具调用流程）

第 2 层：网关 + 开发 agent 冒烟（即“@openclaw”实际执行的内容）

• 测试：src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts
• 目标：
  • 启动一个进程内网关
  • Create/patch agent:dev:* 会话（每次运行的模型覆盖）
  • 遍历拥有密钥的模型，并断言：
    • “有意义的”响应（无工具）
    • a 真实工具调用有效（读取检查）
    • 可选的额外工具检查（执行+读取检查）
    • OpenAI 回归路径（仅工具调用 -> 后续跟进）仍然正常工作
• 检查详细信息（以便您可以快速解释故障）：
  • read 检查：测试在工作区中写入一个随机数文件，并要求代理 read 它并回显随机数。
  • exec+read 检查：测试要求代理将 exec- 将随机数写入临时文件，然后将 read 返回。
  • 图像检查：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。
• 启用方式：
  • pnpm test:live（如果直接调用 Vitest，则使用 OPENCLAW_LIVE_TEST=1）
• 模型选择方式：
  • 默认：精选的高信号（modern）优先级列表
  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=small 通过完整的网关 + agent 流程运行精选的小模型列表
  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=all 是 modern 的别名
  • 或设置 OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="provider/model"（或逗号分隔的列表）来缩小范围
  • Modern/all 和小型网关扫描默认以其策划列表长度作为上限；设置 OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MAX_MODELS=0 进行详尽的选定扫描，或设置正数以获得较小的上限。
• 提供方选择方式（避免“OpenRouter 全部模型”）：
  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_PROVIDERS="google,google-gemini-cli,openai,anthropic,zai,minimax"（逗号分隔的允许列表）
• Tool + 图像检查在此实时测试中始终处于开启状态：
  • read 检查 + exec+read 检查（刀具应力）
  • 当模型通告图像输入支持时运行图像检查
  • 流程（高层概述）：
    • Test 生成一个微小的 PNG，其中包含“CAT”+随机代码（test/helpers/live-image-probe.ts）
    • 通过 agent attachments: [{ mimeType: "image/png", content: "<base64>" }] 发送
    • 网关将附件解析为 images[]（src/gateway/server-methods/agent.ts + src/gateway/chat-attachments.ts）
    • 内嵌 agent 向模型转发多模态用户消息
    • 断言：回复包含 cat + 代码（允许 OCR 存在轻微错误）