Pruebas: suites en vivo

Para empezar rápidamente, consultar los ejecutores de QA, las suites unitarias/de integración y los flujos de Docker, véase Pruebas. Esta página trata las pruebas en vivo (que acceden a la red): la matriz de modelos, los backends de CLI, ACP, los proveedores multimedia y la gestión de credenciales.

Pruebas en vivo frente al Gateway real

Las suites en vivo y las pruebas de humo ad hoc nunca deben interferir con un Gateway que ya esté atendiendo tráfico real (propio o de otro operador):

• Usar un Gateway propio: usar el Gateway en proceso (capa 2 más adelante) o iniciar una instancia de desarrollo con un directorio de estado aislado (OPENCLAW_STATE_DIR=<scratch>) y un puerto libre. No vincular el puerto predeterminado del Gateway (18789) mientras un Gateway real se esté ejecutando en él.
• No ejecutar openclaw gateway stop/restart (ni los equivalentes de launchctl/systemctl/tmux) sobre un servicio que no se haya iniciado en esta sesión: se trata de la instancia en vivo del operador. Obtener primero una aprobación explícita.
• ¿Se necesitan datos realistas? Copiar el estado o la base de datos en vivo en el directorio de estado de desarrollo y realizar las pruebas con la copia. Las migraciones in situ del estado de un Gateway en vivo también requieren aprobación explícita.

En vivo: comandos locales de prueba de humo

Exportar la clave de proveedor necesaria en el entorno del proceso antes de realizar comprobaciones ad hoc en vivo.

Prueba de humo multimedia segura:

pnpm openclaw infer tts convert --local --json \  --text "Prueba de humo en vivo de OpenClaw." \  --output /tmp/openclaw-live-smoke.mp3

Prueba de humo segura de preparación para llamadas de voz:

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

voicecall smoke es una ejecución de prueba, salvo que también se proporcione --yes; usar --yes solo cuando se pretenda realizar una llamada real. Para Twilio, Telnyx y Plivo, una comprobación de preparación correcta requiere una URL pública de Webhook; las URL de bucle invertido locales o privadas se rechazan porque esos proveedores no pueden acceder a ellas.

En vivo: barrido de capacidades del Node de Android

• Prueba: src/gateway/android-node.capabilities.live.test.ts
• Script: pnpm android:test:integration
• Objetivo: invocar todos los comandos anunciados actualmente por un Node de Android conectado y verificar el comportamiento del contrato de comandos.
• Alcance:
  • Configuración previa/manual (la suite no instala, ejecuta ni empareja la aplicación).
  • Validación comando por comando de node.invoke del Gateway para el Node de Android seleccionado.
• Configuración previa obligatoria:
  • La aplicación de Android ya debe estar conectada y emparejada con el Gateway.
  • La aplicación debe mantenerse en primer plano.
  • Deben concederse los permisos o el consentimiento de captura para las capacidades que se espera que superen la prueba.
• Modificaciones opcionales del destino:
  • OPENCLAW_ANDROID_NODE_ID o OPENCLAW_ANDROID_NODE_NAME.
  • OPENCLAW_ANDROID_GATEWAY_URL / OPENCLAW_ANDROID_GATEWAY_TOKEN / OPENCLAW_ANDROID_GATEWAY_PASSWORD.
• Detalles completos de configuración de Android: Aplicación de Android

En vivo: prueba de humo de modelos (claves de perfil)

Las pruebas de modelos en vivo se dividen en dos capas para aislar los fallos:

• «Modelo directo» indica si el proveedor o modelo puede responder con la clave proporcionada.
• «Prueba de humo del Gateway» indica si el Pipeline completo del Gateway y el agente funciona con ese modelo (sesiones, historial, herramientas, política del entorno aislado, etc.).

Las listas seleccionadas de modelos que aparecen a continuación se encuentran en src/agents/live-model-filter.ts y cambian con el tiempo; las matrices de ese archivo son la fuente de referencia, no esta página.

MiniMax M3 usa minimax/MiniMax-M3 como referencia predeterminada de proveedor/modelo.

Capa 1: finalización directa del modelo (sin Gateway)

• Prueba: src/agents/models.profiles.live.test.ts
• Objetivo:
  • Enumerar los modelos detectados
  • Usar getApiKeyForModel para seleccionar los modelos para los que se tienen credenciales
  • Ejecutar una finalización breve por modelo (y regresiones específicas cuando sea necesario)
• Cómo habilitarla:
  • pnpm test:live (o OPENCLAW_LIVE_TEST=1 si se invoca Vitest directamente)
  • Establecer OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern, small o all (alias de modern) para ejecutar realmente esta suite; de lo contrario, se omite, por lo que pnpm test:live por sí solo permanece centrado en la prueba de humo del Gateway.
• Cómo seleccionar modelos:
  • OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern ejecuta la lista prioritaria seleccionada de alta relevancia (véase En vivo: matriz de modelos)
  • OPENCLAW_LIVE_MODELS=small ejecuta la lista prioritaria seleccionada de modelos pequeños
  • OPENCLAW_LIVE_MODELS=all es un alias de modern
  • o OPENCLAW_LIVE_MODELS="openai/gpt-5.6-luna,anthropic/claude-opus-4-6,..." (lista de permitidos separada por comas)
  • Las ejecuciones locales de modelos pequeños de Ollama usan http://127.0.0.1:11434 de forma predeterminada; establecer OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_BASE_URL solo para endpoints de LAN, personalizados o de Ollama Cloud.
  • Los barridos modernos/completos y pequeños usan de forma predeterminada la longitud de su lista seleccionada como límite; establecer OPENCLAW_LIVE_MAX_MODELS=0 para un barrido exhaustivo del perfil seleccionado o un número positivo para un límite menor.
  • Los barridos exhaustivos usan OPENCLAW_LIVE_TEST_TIMEOUT_MS como tiempo de espera de toda la prueba directa de modelos. Valor predeterminado: 60 minutos.
  • Las sondas directas de modelos se ejecutan con un paralelismo de 20 de forma predeterminada; establecer OPENCLAW_LIVE_MODEL_CONCURRENCY para modificarlo.
• Cómo seleccionar proveedores:
  • OPENCLAW_LIVE_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli" (lista de permitidos separada por comas)
• Origen de las claves:
  • De forma predeterminada: almacén de perfiles y alternativas de variables de entorno
  • Establecer OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 para exigir solo el almacén de perfiles
• Motivo de su existencia:
  • Distingue «la API del proveedor está averiada o la clave no es válida» de «el Pipeline del agente del Gateway está averiado»
  • Contiene regresiones pequeñas y aisladas (ejemplo: repetición del razonamiento de OpenAI Responses/Codex Responses y flujos de llamadas a herramientas)

Capa 2: prueba de humo del Gateway y el agente de desarrollo (lo que hace realmente «@openclaw»)

• Prueba: src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts
• Objetivo:
  • Iniciar un Gateway en proceso
  • Crear o aplicar un parche a una sesión de agent:dev:* (modificación del modelo en cada ejecución)
  • Recorrer los modelos con claves y verificar:
    • una respuesta «significativa» (sin herramientas)
    • que funcione una invocación real de herramienta (sonda de lectura)
    • sondas adicionales opcionales de herramientas (sonda de ejecución y lectura)
    • que las rutas de regresión de OpenAI (solo llamada a herramienta -> seguimiento) sigan funcionando
• Detalles de las sondas (para poder explicar los fallos rápidamente):
  • Sonda read: la prueba escribe un archivo con un nonce en el espacio de trabajo y solicita al agente que lo read y devuelva el nonce.
  • Sonda exec+read: la prueba solicita al agente que use exec para escribir un nonce en un archivo temporal y después lo read.
  • Sonda de imagen: la prueba adjunta un PNG generado (gato + código aleatorio) y espera que el modelo devuelva cat <CODE>.
  • Referencia de implementación: src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts y test/helpers/live-image-probe.ts.
• Cómo habilitarla:
  • pnpm test:live (o OPENCLAW_LIVE_TEST=1 si se invoca Vitest directamente)
• Cómo seleccionar modelos:
  • Valor predeterminado: la lista prioritaria seleccionada de alta relevancia (modern)
  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=small ejecuta la lista seleccionada de modelos pequeños a través del Pipeline completo del Gateway y el agente
  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=all es un alias de modern
  • También se puede establecer OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="provider/model" (o una lista separada por comas) para restringirla
  • Los barridos modernos/completos y pequeños del Gateway usan de forma predeterminada la longitud de su lista seleccionada como límite; establecer OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MAX_MODELS=0 para un barrido exhaustivo de la selección o un número positivo para un límite menor.
• Cómo seleccionar proveedores (para evitar «todo mediante OpenRouter»):
  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli,openai,anthropic,zai,minimax" (lista de permitidos separada por comas)
• Las sondas de herramientas e imágenes están siempre activadas en esta prueba en vivo:
  • Sonda read y sonda exec+read (prueba de esfuerzo de herramientas)
  • La sonda de imagen se ejecuta cuando el modelo anuncia compatibilidad con entrada de imágenes
  • Flujo (a alto nivel):
    • La prueba genera un PNG diminuto con «CAT» y un código aleatorio (test/helpers/live-image-probe.ts)
    • Lo envía mediante agent attachments: [{ mimeType: "image/png", content: "<base64>" }]
    • El Gateway analiza los archivos adjuntos y los convierte en images[] (src/gateway/server-methods/agent.ts + src/gateway/chat-attachments.ts)
    • El agente integrado reenvía al modelo un mensaje de usuario multimodal
    • Verificación: la respuesta contiene cat y el código (tolerancia de OCR: se permiten errores menores)

En vivo: prueba de humo del backend de CLI (Claude, Gemini u otras CLI locales)

• Prueba: src/gateway/gateway-cli-backend.live.test.ts
• Objetivo: validar el Pipeline del Gateway y el agente mediante un backend de CLI local, sin modificar la configuración predeterminada.
• Los valores predeterminados de las pruebas de humo específicas de cada backend se encuentran en la definición cli-backend.ts del Plugin propietario.
• Habilitación:
  • pnpm test:live (o OPENCLAW_LIVE_TEST=1 si se invoca Vitest directamente)
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND=1
• Valores predeterminados:
  • Proveedor/modelo predeterminado: claude-cli/claude-sonnet-4-6
  • El comportamiento de comandos, argumentos e imágenes procede de los metadatos del Plugin propietario del backend de CLI.
• Modificaciones (opcionales):
  • 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 para enviar un archivo adjunto de imagen real (las rutas se insertan en el prompt). Desactivado de forma predeterminada en las recetas de Docker.
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_ARG="--image" para pasar las rutas de los archivos de imagen como argumentos de CLI en lugar de insertarlas en el prompt.
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_MODE="repeat" (o "list") para controlar cómo se pasan los argumentos de imagen cuando se establece IMAGE_ARG.
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_RESUME_PROBE=1 para enviar un segundo turno y validar el flujo de reanudación.
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MODEL_SWITCH_PROBE=1 para habilitar la sonda de continuidad de Claude Sonnet -> Opus en la misma sesión cuando el modelo seleccionado admita un destino de cambio. Desactivada de forma predeterminada, incluso en las recetas de Docker.
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MCP_PROBE=1 para habilitar la sonda de bucle invertido de MCP/herramientas. Desactivada de forma predeterminada en las recetas de Docker.

Ejemplo:

  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

Prueba de humo económica de la configuración de MCP de Gemini:

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

Esto no solicita a Gemini que genere una respuesta. Escribe la misma configuración del sistema que OpenClaw proporciona a Gemini y después ejecuta gemini --debug mcp list para demostrar que un servidor transport: "streamable-http" guardado se normaliza al formato MCP HTTP de Gemini y puede conectarse a un servidor MCP HTTP transmisible local.

Receta de Docker:

pnpm test:docker:live-cli-backend

Recetas de Docker para un único proveedor:

pnpm test:docker:live-cli-backend:claudepnpm test:docker:live-cli-backend:claude-subscriptionpnpm test:docker:live-cli-backend:gemini

Notas:

• El ejecutor de Docker se encuentra en scripts/test-live-cli-backend-docker.sh.
• Ejecuta la prueba de humo en vivo del backend de CLI dentro de la imagen de Docker del repositorio como el usuario sin privilegios de administrador node.
• Resuelve los metadatos de la prueba de humo de CLI desde el plugin propietario y, a continuación, instala el paquete de CLI de Linux correspondiente (@anthropic-ai/claude-code o @google/gemini-cli) en un prefijo escribible almacenado en caché en OPENCLAW_DOCKER_CLI_TOOLS_DIR (valor predeterminado: ~/.cache/openclaw/docker-cli-tools).
• codex-cli ya no es un backend de CLI incluido; use en su lugar openai/* con el entorno de ejecución del servidor de aplicaciones de Codex (consulte En vivo: prueba de humo del arnés del servidor de aplicaciones de Codex).
• pnpm test:docker:live-cli-backend:claude-subscription requiere OAuth portátil de la suscripción de Claude Code mediante ~/.claude/.credentials.json con claudeAiOauth.subscriptionType o mediante CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN desde claude setup-token. Primero verifica claude -p directamente en Docker y, a continuación, ejecuta dos turnos del backend de CLI del Gateway sin conservar las variables de entorno de la clave de API de Anthropic. Esta vía de suscripción desactiva de forma predeterminada las pruebas de Claude para MCP/herramientas e imágenes porque consume los límites de uso de la suscripción con sesión iniciada, y Anthropic puede cambiar el comportamiento de facturación y limitación de frecuencia del SDK de Claude Agent / claude -p sin una versión de OpenClaw.
• Claude y Gemini admiten el mismo conjunto de pruebas (turno de texto, clasificación de imágenes, llamada a la herramienta MCP cron, continuidad al cambiar de modelo) mediante las marcas anteriores, pero ninguna de esas pruebas se ejecuta de forma predeterminada; actívelas individualmente mediante la marca correspondiente según sea necesario.

En vivo: accesibilidad del proxy HTTP/2 de APNs

• Prueba: src/infra/push-apns-http2.live.test.ts
• Objetivo: crear un túnel mediante un proxy HTTP CONNECT local hasta el endpoint de APNs de entorno aislado de Apple, enviar la solicitud de validación HTTP/2 de APNs y confirmar que la respuesta real 403 InvalidProviderToken de Apple regrese a través de la ruta del proxy.
• Activación:
  • OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_APNS_REACHABILITY=1 pnpm test:live src/infra/push-apns-http2.live.test.ts
• Tiempo de espera opcional:
  • OPENCLAW_LIVE_APNS_TIMEOUT_MS=30000

En vivo: prueba de humo de vinculación de ACP (/acp spawn ... --bind here)

• Prueba: src/gateway/gateway-acp-bind.live.test.ts
• Objetivo: validar el flujo real de vinculación de conversaciones de ACP con un agente ACP en vivo:
  • enviar /acp spawn <agent> --bind here
  • vincular en el mismo lugar una conversación sintética de un canal de mensajes
  • enviar un seguimiento normal en esa misma conversación
  • verificar que el seguimiento aparezca en la transcripción de la sesión ACP vinculada
• Activación:
  • pnpm test:live src/gateway/gateway-acp-bind.live.test.ts
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND=1
• Valores predeterminados:
  • Agentes ACP en Docker: claude,codex,gemini
  • Agente ACP para pnpm test:live ... directo: claude
  • Canal sintético: contexto de conversación con formato de mensaje directo de Slack
  • Backend de ACP: acpx
• Sustituciones:
  • 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-5.6-luna
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_OPENCODE_MODEL=opencode/kimi-k2.6
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_IMAGE_PROBE=1 (o on/true/yes) para forzar la activación de la prueba de imágenes; cualquier otro valor fuerza su desactivación. Se ejecuta de forma predeterminada para todos los agentes excepto opencode.
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_REQUIRE_CRON=1
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_PARENT_MODEL=openai/gpt-5.6-luna
• Notas:
  • Esta vía usa la superficie chat.send del Gateway con campos sintéticos de ruta de origen exclusivos para administradores, de modo que las pruebas puedan adjuntar el contexto del canal de mensajes sin simular una entrega externa.
  • Cuando OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT_COMMAND no está establecido, la prueba usa el registro de agentes integrado del plugin acpx incluido para el agente seleccionado del arnés de ACP.
  • La creación de Cron mediante MCP en la sesión vinculada se realiza con el máximo esfuerzo de forma predeterminada, ya que los arneses de ACP externos pueden cancelar las llamadas MCP después de superar la prueba de vinculación/imágenes; establezca OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_REQUIRE_CRON=1 para que esta prueba de Cron posterior a la vinculación sea estricta.

Ejemplo:

OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND=1 \  OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT=claude \  pnpm test:live src/gateway/gateway-acp-bind.live.test.ts

Procedimiento de Docker:

pnpm test:docker:live-acp-bind

Procedimientos de Docker para un solo agente:

pnpm test:docker:live-acp-bind:claudepnpm test:docker:live-acp-bind:codexpnpm test:docker:live-acp-bind:droidpnpm test:docker:live-acp-bind:geminipnpm test:docker:live-acp-bind:opencode

Notas de Docker:

• El ejecutor de Docker se encuentra en scripts/test-live-acp-bind-docker.sh.
• De forma predeterminada, ejecuta secuencialmente la prueba de humo de vinculación de ACP con los agentes de CLI en vivo agregados: claude, codex y, a continuación, gemini.
• Use OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=claude, OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=codex, OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=droid, OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=gemini o OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=opencode para reducir la matriz.
• Prepara el material de autenticación de CLI correspondiente dentro del contenedor y, a continuación, instala la CLI en vivo solicitada (@anthropic-ai/claude-code, @openai/codex, Factory Droid mediante https://app.factory.ai/cli, @google/gemini-cli o opencode-ai) si no está presente. El propio backend de ACP es el paquete acpx/runtime integrado del plugin oficial acpx.
• La variante de Docker de Droid prepara ~/.factory para la configuración, reenvía FACTORY_API_KEY y requiere esa clave de API porque la autenticación OAuth/mediante llavero local de Factory no es portátil al contenedor. Usa la entrada de registro droid exec --output-format acp integrada de ACPX.
• La variante de Docker de OpenCode es una vía estricta de regresión para un solo agente. Escribe un modelo predeterminado temporal OPENCODE_CONFIG_CONTENT desde OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_OPENCODE_MODEL (valor predeterminado: opencode/kimi-k2.6).
• Las llamadas directas a la CLI acpx son únicamente una vía manual o alternativa para comparar el comportamiento fuera del Gateway. La prueba de humo de vinculación de ACP en Docker ejercita el backend de entorno de ejecución acpx integrado de OpenClaw.

En vivo: prueba de humo del arnés del servidor de aplicaciones de Codex

• Objetivo: validar el arnés de Codex propiedad del plugin mediante el método normal agent del Gateway:
  • cargar el plugin codex incluido
  • seleccionar un modelo de OpenAI mediante /model <ref> --runtime codex
  • enviar un primer turno del agente del Gateway con el nivel de razonamiento solicitado
  • enviar un segundo turno a la misma sesión de OpenClaw y verificar que se pueda reanudar el hilo del servidor de aplicaciones
  • ejecutar /codex status y /codex models mediante la misma ruta de comandos del Gateway
  • ejecutar opcionalmente dos pruebas de shell con privilegios elevados revisadas por Guardian: un comando inocuo que debería aprobarse y una carga de un secreto falso que debería denegarse para que el agente solicite confirmación
• Prueba: src/gateway/gateway-codex-harness.live.test.ts
• Activación: OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS=1
• Modelo de referencia del arnés: openai/gpt-5.6-luna
• Selección predeterminada para una clave de API nueva de OpenAI: openai/gpt-5.6
• Razonamiento predeterminado: low
• Sustitución del modelo: OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MODEL=openai/<model>
• Sustitución del razonamiento: OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_THINKING=<level>
• Aserción del esfuerzo para un modelo no predeterminado: OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_EXPECTED_EFFORT=<level>
• Sustitución de la matriz: OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_TARGETS=<model>=<thinking>,...
• Modo de autenticación: OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_AUTH=codex-auth (predeterminado) usa el inicio de sesión de Codex copiado; api-key usa OPENAI_API_KEY mediante el servidor de aplicaciones de Codex.
• Prueba de imágenes opcional: OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=1
• Prueba opcional de MCP/herramientas: OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=1
• Prueba opcional de Guardian: OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_GUARDIAN_PROBE=1
• Prueba de estrés opcional de reanudación: OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_RESUME_STRESS=1 añade cuatro turnos al historial y, a continuación, cierra y reinicia el Gateway y el servidor de aplicaciones de Codex tres veces, exigiendo que se mantengan el mismo id. de hilo nativo y el historial de la conversación. Sustituya los recuentos limitados mediante OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_RESUME_STRESS_HISTORY_TURNS (1-20) y OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_RESUME_STRESS_RESTARTS (1-10).
• Prueba de estrés opcional de distribución: establezca OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_SUBAGENT_PROBE=1 y OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_SUBAGENT_COUNT (1-12). El arnés inicia todos los procesos secundarios simultáneamente, espera a que todos finalicen y verifica cada respuesta secundaria única y la identidad de su hilo nativo.
• Prueba de estrés opcional de Compaction: OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_COMPACTION_STRESS=1 genera una salida limitada de herramientas nativas, exige eventos automáticos de Compaction, verifica el recuento persistente de Compaction y la recuperación del marcador oculto, reinicia el Gateway y el servidor físico de aplicaciones de Codex y, a continuación, repite la oleada de salida y Compaction. Ajuste el trabajo limitado mediante OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_COMPACTION_STRESS_TURNS (1-8) y OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_LARGE_OUTPUT_BYTES (100000-800000).
• Contexto completo de la API directa: OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_FULL_CONTEXT=1 aplica el contexto 922000 y los límites totales de Compaction 700000, envía turnos de usuario densos y limitados, ejecuta dos puntos de control explícitos de Compaction nativa por oleada y continúa con turnos posteriores después de cada punto de control. Requiere OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_AUTH=api-key y una ruta absoluta OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MODEL_CATALOG. El catálogo debe exponer el modelo seleccionado con max_context_window: 922000 para que Codex no vuelva a limitar la sustitución a su ventana normal de catálogo. La prueba de estrés ordinaria con umbral reducido anterior mantiene las aserciones más estrictas de Compaction automática y conservación de marcadores ocultos.
• Prueba opcional de exclusión del relé de bucle: OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_DISABLE_LOOP_RELAY=1
• La preferencia de razonamiento solicitada puede asignarse al esfuerzo más cercano anunciado por Codex para ese modelo. Por ejemplo, Luna asigna minimal a low.
• Los modelos conocidos del catálogo de Codex derivan automáticamente ese esfuerzo nativo exacto. Las sustituciones de modelos desconocidos deben indicar el esfuerzo asignado esperado.
• La prueba de humo fuerza el proveedor/modelo agentRuntime.id: "codex" para que un arnés de Codex defectuoso no pueda superar la prueba recurriendo silenciosamente a OpenClaw.
• Autenticación: autenticación del servidor de aplicaciones de Codex mediante el inicio de sesión local de la suscripción de Codex, o OPENAI_API_KEY cuando OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_AUTH=api-key. Docker puede copiar ~/.codex/auth.json y ~/.codex/config.toml para ejecuciones con suscripción.

Procedimiento local:

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-5.6-luna \  pnpm test:live -- src/gateway/gateway-codex-harness.live.test.ts

Procedimiento de Docker:

pnpm test:docker:live-codex-harness

Prueba de estrés de reinicio e historial:

OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_RESUME_STRESS=1 \pnpm test:docker:live-codex-harness

Prueba de estrés de distribución, salida grande, Compaction y reinicio:

OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_AUTH=api-key \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_SUBAGENT_PROBE=1 \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_SUBAGENT_COUNT=8 \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_RESUME_STRESS=1 \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_COMPACTION_STRESS=1 \  pnpm test:docker:live-codex-harness

Prueba de estrés de Compaction con el presupuesto de entrada nativo 922000 completo de Codex:

OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS=1 \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_AUTH=api-key \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_FULL_CONTEXT=1 \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MODEL_CATALOG=/absolute/path/to/models-api-1m.json \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MODEL=openai/gpt-5.6-terra \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_THINKING=medium \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_COMPACTION_STRESS_TURNS=8 \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_LARGE_OUTPUT_BYTES=800000 \  pnpm test:live -- src/gateway/gateway-codex-harness.live.test.ts

Matriz nativa de Codex para GPT-5.6:

OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_AUTH=api-key \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_TARGETS='openai/gpt-5.6-sol=ultra,openai/gpt-5.6-terra=ultra,openai/gpt-5.6-luna=max' \  pnpm test:docker:live-codex-harness

En vivo: Compaction repetida de OpenAI

• Objetivo: ejercitar el bucle de agente openai-responses integrado de OpenClaw mediante al menos dos compacciones automáticas reales y, después, verificar que sobreviva un marcador persistente.
• Prueba: src/agents/sessions/agent-session.openai-compaction.live.test.ts
• Activación: OPENCLAW_LIVE_OPENAI_COMPACTION=1
• Modelo predeterminado: gpt-5.6-luna
• Anulación del modelo: OPENCLAW_LIVE_OPENAI_COMPACTION_MODEL=<model>
• El modo de estrés normal utiliza un presupuesto de contexto del cliente reducido para alcanzar la misma ruta de Compaction real con un gasto de API limitado.
• El modo de contexto completo establece el presupuesto del cliente en 922000 y la reserva de Compaction en 222000, por lo que la Compaction automática comienza en 700000. También requiere un recuento de entrada del proveedor observado por encima del umbral de precios de contexto largo 272000.

Receta en vivo limitada:

OPENCLAW_LIVE_TEST=1 \  OPENCLAW_LIVE_OPENAI_COMPACTION=1 \  pnpm test:live -- src/agents/sessions/agent-session.openai-compaction.live.test.ts

Receta de presupuesto de entrada completo de 922000:

OPENCLAW_LIVE_TEST=1 \  OPENCLAW_LIVE_OPENAI_COMPACTION=1 \  OPENCLAW_LIVE_OPENAI_COMPACTION_FULL=1 \  OPENCLAW_LIVE_OPENAI_COMPACTION_MODEL=gpt-5.6-terra \  pnpm test:live -- src/agents/sessions/agent-session.openai-compaction.live.test.ts

Valor predeterminado para una clave de API de OpenAI nueva:

OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_OPENAI_API_DEFAULT=1 \  OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_PROVIDERS=openai \  OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_THINKING=off \  pnpm test:live -- src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts

Esta prueba deja OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS sin definir, resuelve el modelo mediante el nuevo punto de integración de selección por inferencia de la incorporación, verifica openai/gpt-5.6 y, después, ejecuta un turno real del Gateway con ese modelo resuelto.

Matriz de OpenClaw integrado para GPT-5.6:

OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_THINKING=ultra \  OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_PROVIDERS=openai \  OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS='openai/gpt-5.6-sol,openai/gpt-5.6-terra,openai/gpt-5.6-luna' \  pnpm test:live -- src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts

Notas sobre Docker:

• El ejecutor de Docker se encuentra en scripts/test-live-codex-harness-docker.sh.
• Transmite OPENAI_API_KEY, copia los archivos de autenticación de Codex CLI cuando están presentes, instala @openai/codex en un prefijo de npm montado con permisos de escritura, prepara el árbol de fuentes y, después, ejecuta únicamente la prueba en vivo del arnés de Codex.
• Docker habilita de forma predeterminada las comprobaciones de imagen, MCP/herramientas y Guardian. Establezca OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=0 o OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=0 o OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_GUARDIAN_PROBE=0 cuando necesite una ejecución de depuración más limitada.
• Docker utiliza la misma configuración explícita del entorno de ejecución de Codex, por lo que los alias heredados o la alternativa de OpenClaw no pueden ocultar una regresión del arnés de Codex.
• Los objetivos de la matriz se ejecutan secuencialmente en un contenedor. El script de Docker ajusta su tiempo de espera predeterminado de 35 minutos según el número de objetivos; cualquier tiempo de espera del shell externo o de la Pipeline de CI debe permitir el mismo total. La Pipeline de CI canónica mantiene cada objetivo de GPT-5.6 en un fragmento independiente.

Recetas en vivo recomendadas

Las listas de permitidos limitadas y explícitas son las más rápidas y menos propensas a fallos intermitentes:

• Un solo modelo, directo (sin Gateway):

  • OPENCLAW_LIVE_MODELS="openai/gpt-5.6-luna" pnpm test:live src/agents/models.profiles.live.test.ts

• Perfil directo de modelo pequeño:

  • OPENCLAW_LIVE_MODELS=small pnpm test:live src/agents/models.profiles.live.test.ts

• Perfil de Gateway de modelo pequeño:

  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=small pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts

• Prueba de humo de la API de Ollama Cloud:

  • 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

• Un solo modelo, prueba de humo del Gateway:

  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="openai/gpt-5.6-luna" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts

• Invocación de herramientas entre varios proveedores:

  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="openai/gpt-5.6-luna,anthropic/claude-opus-4-6,google/gemini-3.5-flash,deepseek/deepseek-v4-flash,zai/glm-5.1,minimax/MiniMax-M3" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts

• Prueba de humo directa de Z.AI Coding Plan GLM-5.2:

  • ZAI_CODING_LIVE_TEST=1 pnpm test:live src/agents/zai.live.test.ts

• Enfoque en Google (clave de API de Gemini + Antigravity):

  • Gemini (clave de API): OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="google/gemini-3.5-flash" 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

• Prueba de humo del razonamiento adaptativo de Google (qa manual desde la CLI privada de control de calidad; requiere OPENCLAW_ENABLE_PRIVATE_QA_CLI=1 y un checkout del código fuente; consulte la descripción general del control de calidad):

  • Valor predeterminado dinámico de Gemini 3: OPENCLAW_ENABLE_PRIVATE_QA_CLI=1 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
  • Presupuesto dinámico de Gemini 2.5: OPENCLAW_ENABLE_PRIVATE_QA_CLI=1 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

Notas:

• google/... utiliza la API de Gemini (clave de API).
• google-antigravity/... utiliza el puente OAuth de Antigravity (punto de conexión de agente al estilo de Cloud Code Assist).
• google-gemini-cli/... utiliza la CLI local de Gemini en su equipo (autenticación independiente y peculiaridades de las herramientas).
• API de Gemini frente a CLI de Gemini:
  • API: OpenClaw llama mediante HTTP a la API de Gemini alojada por Google (clave de API/autenticación de perfil); esto es lo que la mayoría de los usuarios entiende por «Gemini».
  • CLI: OpenClaw ejecuta un binario local gemini mediante el shell; tiene su propia autenticación y puede comportarse de manera diferente (transmisión/compatibilidad con herramientas/desfase de versiones).

En vivo: matriz de modelos (qué abarcamos)

Las pruebas en vivo son opcionales, por lo que no existe una «lista de modelos de CI» fija. OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern / OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=modern (y su alias all) ejecutan la lista de prioridades seleccionada de HIGH_SIGNAL_LIVE_MODEL_PRIORITY en src/agents/live-model-filter.ts, en este orden de prioridad:

La lista seleccionada de modelos pequeños (OPENCLAW_LIVE_MODELS=small / OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=small), de SMALL_LIVE_MODEL_PRIORITY:

Notas sobre la lista moderna:

• Los proveedores codex y codex-cli están excluidos del barrido moderno predeterminado (abarcan el comportamiento del backend de la CLI/ACP, que se prueba por separado anteriormente). El propio openai/gpt-5.5 se enruta de forma predeterminada mediante el arnés del servidor de aplicaciones de Codex; consulte En vivo: prueba de humo del arnés del servidor de aplicaciones de Codex.
• fireworks, google, openrouter y xai solo ejecutan sus identificadores de modelo seleccionados explícitamente en el barrido moderno (sin expansión automática a «todos los modelos de este proveedor»).
• Incluya al menos un modelo compatible con imágenes (variantes de visión de las familias Claude/Gemini/OpenAI, etc.) en OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS para ejercitar la comprobación de imágenes.

Ejecute la prueba de humo del Gateway con herramientas e imágenes en un conjunto de varios proveedores seleccionado manualmente:

OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="openai/gpt-5.6-luna,anthropic/claude-opus-4-6,google/gemini-3.1-pro-preview,google/gemini-3.5-flash,google-antigravity/claude-opus-4-6-thinking,deepseek/deepseek-v4-flash,zai/glm-5.1,minimax/MiniMax-M3" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts

Cobertura adicional opcional fuera de las listas seleccionadas (recomendable; elija un modelo compatible con «herramientas» que tenga habilitado):

• Mistral: mistral/...
• Cerebras: cerebras/... (si tiene acceso)
• LM Studio: lmstudio/... (local; la invocación de herramientas depende del modo de API)

Agregadores/Gateways alternativos

Si tiene claves habilitadas, también puede realizar pruebas mediante:

• OpenRouter: openrouter/... (cientos de modelos; utilice openclaw models scan para encontrar candidatos compatibles con herramientas e imágenes)
• OpenCode: opencode/... para Zen y opencode-go/... para Go (autenticación mediante OPENCODE_API_KEY / OPENCODE_ZEN_API_KEY)

Otros proveedores que puede incluir en la matriz en vivo (si dispone de credenciales/configuración):

• Integrados: anthropic, cerebras, github-copilot, google, google-antigravity, google-gemini-cli, google-vertex, groq, mistral, openai, openrouter, opencode, opencode-go, xai, zai
• Mediante models.providers (puntos de conexión personalizados): minimax (nube/API), además de cualquier proxy compatible con OpenAI/Anthropic (LM Studio, vLLM, LiteLLM, etc.)

Credenciales (nunca deben confirmarse en el repositorio)

Las pruebas en vivo detectan las credenciales del mismo modo que la CLI. Implicaciones prácticas:

• Si la CLI funciona, las pruebas en vivo deberían encontrar las mismas claves.

• Si una prueba en vivo indica que «no hay credenciales», depúrela del mismo modo que depuraría openclaw models list o la selección de modelos.

• Perfiles de autenticación por agente: ~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/auth-profiles.json (esto es lo que significa «claves de perfil» en las pruebas en vivo)

• Configuración: ~/.openclaw/openclaw.json (o OPENCLAW_CONFIG_PATH)

• Directorio de OAuth heredado: ~/.openclaw/credentials/ (se copia en el directorio de inicio en vivo preparado cuando está presente, pero no es el almacén principal de claves de perfil)

• Las ejecuciones en vivo locales copian la configuración activa (sin las anulaciones agents.*.workspace / agentDir) y el archivo auth-profiles.json de cada agente, no el resto del directorio de ese agente, por lo que los datos de workspace/ y sandboxes/ nunca llegan al directorio de inicio preparado; también copian el directorio heredado credentials/ y los archivos/directorios de autenticación de CLI externas compatibles (.claude.json, .claude/.credentials.json, .claude/settings*.json, .claude/backups, .codex/auth.json, .codex/config.toml, .gemini, .minimax) en un directorio de inicio de prueba temporal.

Si desea depender de claves de entorno, expórtelas antes de las pruebas locales o utilice los ejecutores de Docker siguientes con un valor OPENCLAW_PROFILE_FILE explícito.

Deepgram en vivo (transcripción de audio)

• Prueba: extensions/deepgram/audio.live.test.ts
• Activación: DEEPGRAM_API_KEY=... DEEPGRAM_LIVE_TEST=1 pnpm test:live extensions/deepgram/audio.live.test.ts

Plan de programación de BytePlus en vivo

• Prueba: extensions/byteplus/live.test.ts
• Activación: BYTEPLUS_API_KEY=... BYTEPLUS_LIVE_TEST=1 pnpm test:live extensions/byteplus/live.test.ts
• Anulación opcional del modelo: BYTEPLUS_CODING_MODEL=ark-code-latest

Contenido multimedia de flujos de trabajo de ComfyUI en vivo

• Prueba: extensions/comfy/comfy.live.test.ts
• Activación: OPENCLAW_LIVE_TEST=1 COMFY_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/comfy/comfy.live.test.ts
• Alcance:
  • Ejercita las rutas integradas de imagen y vídeo de comfy, y de music_generate
  • Omite cada capacidad a menos que plugins.entries.comfy.config.<capability> esté configurado
  • Resulta útil después de modificar el envío de flujos de trabajo de comfy, el sondeo, las descargas o el registro de plugins

Generación de imágenes en vivo

• Prueba: test/image-generation.runtime.live.test.ts
• Comando: pnpm test:live test/image-generation.runtime.live.test.ts
• Entorno de pruebas: pnpm test:live:media image
• Alcance:
  • Enumera todos los plugins de proveedores de generación de imágenes registrados
  • Utiliza las variables de entorno del proveedor ya exportadas antes de realizar sondeos
  • De forma predeterminada, utiliza las claves de API activas o del entorno antes que los perfiles de autenticación almacenados, para que las claves de prueba obsoletas de auth-profiles.json no oculten las credenciales reales del shell
  • Omite los proveedores que no tengan una autenticación, un perfil o un modelo utilizables
  • Ejecuta cada proveedor configurado mediante el entorno de ejecución compartido de generación de imágenes:
    • <provider>:generate
    • <provider>:edit cuando el proveedor declara compatibilidad con la edición
• Proveedores incluidos actualmente:
  • deepinfra
  • fal
  • google
  • minimax
  • openai
  • openrouter
  • vydra
  • xai
• Restricción opcional:
  • 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,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"
• Comportamiento de autenticación opcional:
  • OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 para forzar la autenticación mediante el almacén de perfiles e ignorar las sustituciones que solo procedan del entorno

Para la ruta de la CLI distribuida, añada una prueba de humo de infer después de que pase la prueba activa del proveedor y el entorno de ejecución:

OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_INFER_CLI_TEST=1 pnpm test:live -- test/image-generation.infer-cli.live.test.tsopenclaw infer image providers --jsonopenclaw infer image generate \  --model google/gemini-3.1-flash-image \  --prompt "Imagen de prueba plana y minimalista: un cuadrado azul sobre un fondo blanco, sin texto." \  --output ./openclaw-infer-image-smoke.png \  --json

Esto abarca el análisis de argumentos de la CLI, la resolución de la configuración y del agente predeterminado, la activación de plugins incluidos, el entorno de ejecución compartido de generación de imágenes y la solicitud activa al proveedor. Se espera que las dependencias de los plugins estén presentes antes de cargar el entorno de ejecución.

Generación de música en vivo

• Prueba: extensions/music-generation-providers.live.test.ts
• Activación: OPENCLAW_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/music-generation-providers.live.test.ts
• Entorno de pruebas: pnpm test:live:media music
• Alcance:
  • Ejercita la ruta compartida del proveedor incluido de generación de música
  • Actualmente abarca fal, google, minimax y openrouter
  • Utiliza las variables de entorno del proveedor ya exportadas antes de realizar sondeos
  • De forma predeterminada, utiliza las claves de API activas o del entorno antes que los perfiles de autenticación almacenados, para que las claves de prueba obsoletas de auth-profiles.json no oculten las credenciales reales del shell
  • Omite los proveedores que no tengan una autenticación, un perfil o un modelo utilizables
  • Ejecuta ambos modos de entorno de ejecución declarados cuando están disponibles:
    • generate con entrada únicamente de indicaciones
    • edit cuando el proveedor declara capabilities.edit.enabled
  • comfy tiene su propio archivo activo independiente y no forma parte de este barrido compartido
• Restricción opcional:
  • OPENCLAW_LIVE_MUSIC_GENERATION_PROVIDERS="google,minimax"
  • OPENCLAW_LIVE_MUSIC_GENERATION_MODELS="google/lyria-3-clip-preview,minimax/music-2.6"
• Comportamiento de autenticación opcional:
  • OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 para forzar la autenticación mediante el almacén de perfiles e ignorar las sustituciones que solo procedan del entorno

Generación de vídeo en vivo

• Prueba: extensions/video-generation-providers.live.test.ts
• Activación: OPENCLAW_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/video-generation-providers.live.test.ts
• Entorno de pruebas: pnpm test:live:media video
• Alcance:
  • Ejercita la ruta compartida del proveedor incluido de generación de vídeo en alibaba, byteplus, deepinfra, fal, google, minimax, openai, openrouter, pixverse, qwen, runway, together, vydra y xai
  • Utiliza de forma predeterminada la ruta de prueba de humo segura para versiones: una solicitud de texto a vídeo por proveedor, una indicación de langosta de un segundo y un límite de operaciones por proveedor definido por OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS (180000 de forma predeterminada)
  • Omite FAL de forma predeterminada porque la latencia de la cola del proveedor puede dominar el tiempo de publicación; pase OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_PROVIDERS="fal" (o borre la lista de omisiones) para ejecutarlo explícitamente
  • Utiliza las variables de entorno del proveedor ya exportadas antes de realizar sondeos
  • De forma predeterminada, utiliza las claves de API activas o del entorno antes que los perfiles de autenticación almacenados, para que las claves de prueba obsoletas de auth-profiles.json no oculten las credenciales reales del shell
  • Omite los proveedores que no tengan una autenticación, un perfil o un modelo utilizables
  • De forma predeterminada, solo ejecuta generate
  • Defina OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_FULL_MODES=1 para ejecutar también los modos de transformación declarados cuando estén disponibles:
    • imageToVideo cuando el proveedor declara capabilities.imageToVideo.enabled y el proveedor o modelo seleccionado acepta entradas de imágenes locales respaldadas por búfer en el barrido compartido
    • videoToVideo cuando el proveedor declara capabilities.videoToVideo.enabled y el proveedor o modelo seleccionado acepta entradas de vídeo local respaldadas por búfer en el barrido compartido
  • Proveedor de imageToVideo declarado pero omitido actualmente en el barrido compartido:
    • vydra (la entrada de imágenes locales respaldadas por búfer no es compatible con esta vía)
  • Cobertura específica del proveedor Vydra:
    • OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_VYDRA_VIDEO=1 pnpm test:live -- extensions/vydra/vydra.live.test.ts
    • Ese archivo ejecuta la conversión de texto a vídeo de veo3 y una vía de imagen a vídeo de kling que utiliza de forma predeterminada un recurso de URL de imagen remota (OPENCLAW_LIVE_VYDRA_KLING_IMAGE_URL para sustituirlo).
  • Cobertura específica del proveedor xAI:
    • OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_XAI_VIDEO=1 pnpm test:live -- extensions/xai/xai.live.test.ts -t "classic Grok Imagine"
    • El caso clásico genera un primer fotograma PNG local cuadrado, omite la geometría, solicita un clip de imagen a vídeo de un segundo, consulta periódicamente hasta que termina y verifica el búfer descargado.
    • OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_XAI_VIDEO=1 pnpm test:live -- extensions/xai/xai.live.test.ts -t "Grok Imagine Video 1.5"
    • El caso 1.5 genera un primer fotograma PNG local, solicita un clip de imagen a vídeo de un segundo a 1080P, consulta periódicamente hasta que termina y verifica el búfer descargado.
  • Cobertura activa actual de videoToVideo:
    • runway solo cuando el modelo seleccionado se resuelve como gen4_aleph
  • Proveedores de videoToVideo declarados pero omitidos actualmente en el barrido compartido:
    • alibaba, google, openai, qwen y xai, porque actualmente esas rutas requieren URL de referencia remotas de http(s) en lugar de entradas locales respaldadas por búfer
• Restricción opcional:
  • 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="" para incluir todos los proveedores en el barrido predeterminado, incluido FAL
  • OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS=60000 para reducir el límite de operaciones de cada proveedor en una prueba de humo intensiva
• Comportamiento de autenticación opcional:
  • OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 para forzar la autenticación mediante el almacén de perfiles e ignorar las sustituciones que solo procedan del entorno

Entorno de pruebas de medios en vivo

• Comando: pnpm test:live:media
• Punto de entrada: test/e2e/qa-lab/media/hosted-media-provider-live.ts, que ejecuta pnpm test:live -- <suite-test-file> por cada conjunto seleccionado, para que el comportamiento de Heartbeat y del modo silencioso sea coherente con otras ejecuciones de pnpm test:live.
• Finalidad:
  • Ejecuta los conjuntos activos compartidos de imágenes, música y vídeo mediante un único punto de entrada nativo del repositorio
  • Carga automáticamente las variables de entorno del proveedor que falten desde ~/.profile
  • De forma predeterminada, restringe automáticamente cada conjunto a los proveedores que actualmente tengan una autenticación utilizable
• Opciones:
  • --providers <csv> filtro global de proveedores; --image-providers / --music-providers / --video-providers restringen un filtro a un conjunto
  • --all-providers omite el filtro automático basado en la autenticación
  • --allow-empty termina con 0 cuando el filtrado no deja ningún proveedor ejecutable
  • --quiet / --no-quiet se transfieren a test:live
• Ejemplos:
  • 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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• Pruebas: conjuntos de pruebas unitarias, de integración, de control de calidad y de Docker