需通过HTTP API集成OpenClawAI：一、控制台创建项目并生成API密钥，安全存储；二、POST请求/v1/chat/completions，带Bearer认证头与标准JSON体；三、校验200状态码，提取choices[0].message.content并清洗；四、Python封装含重试、超时的调用函数；五、长任务走异步流程，提交后轮询或Webhook获取base64编码结果。
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如果您希望将OpenClawAI能力嵌入现有业务系统中，需通过其标准HTTP API接口发起请求并解析响应。以下是完成集成与调用大模型的详细步骤：
一、获取API密钥与基础配置
OpenClawAI要求每次请求携带有效的身份凭证，该凭证以API Key形式提供，用于权限校验与调用量统计。密钥需在OpenClawAI控制台中创建并绑定对应项目。
1、登录OpenClawAI官方管理平台，进入“项目管理”页面。
2、点击“新建项目”，填写项目名称与描述，提交后系统自动生成项目ID。
3、在项目详情页中点击“API密钥”，选择“生成新密钥”，复制显示的密钥字符串。
4、将密钥保存至安全环境变量，例如：OPENCLAW_API_KEY=sk-abc123def456...，禁止硬编码于源码中。
二、构造标准HTTP请求体
OpenClawAI API遵循RESTful规范，使用POST方法向/v1/chat/completions端点提交JSON格式请求体。请求头必须包含认证信息与内容类型声明，且请求体结构需严格匹配字段定义。
1、设置请求头：Content-Type为application/json，Authorization为Bearer后接API密钥值。
2、构建JSON请求体，包含model字段（如openclaw-7b）、messages数组（含role与content键）及可选参数temperature与max_tokens。
3、确保messages中至少有一条user角色消息，例如：{"role": "user", "content": "解释量子纠缠"}。
4、使用curl或编程语言HTTP客户端发送请求，示例命令中需替换sk-xxx为实际密钥。
三、处理响应并提取模型输出
成功调用后，API返回标准JSON响应，其中choices数组首个元素的message.content字段即为大模型生成的文本结果。需对HTTP状态码、错误码及响应结构进行分层校验，避免直接解析异常响应。
1、检查HTTP状态码是否为200，非200时读取response.json()中的error.message字段。
2、若状态正常，解析JSON并定位到choices[0].message.content路径。
3、对content字段执行基础清洗：移除首尾空白符，过滤控制字符（如\u200b、\uFEFF）。
4、将清洗后的字符串作为最终输出传入下游逻辑，例如写入数据库或渲染至前端界面。
四、在Python中封装调用函数
为提升复用性与可维护性，建议将API调用逻辑封装为独立函数，内置重试机制、超时控制与日志记录。该函数应接收提示词与参数字典，返回结构化结果对象而非原始JSON。
1、安装requests库：pip install requests。
2、定义函数def call_openclaw(prompt: str, **kwargs) -> dict，内部设置timeout=(10, 30)。
3、在函数内构造headers字典，从环境变量读取API密钥并拼接为Bearer令牌。
4、构造payload字典，合并默认参数（如model="openclaw-7b"）与传入的kwargs，再添加messages结构。
5、捕获requests.exceptions.RequestException异常，记录错误并返回包含error键的字典。
五、对接Web服务实现异步回调
当现有系统为长周期任务（如文档批量分析），可采用异步模式：先提交任务获取task_id，再轮询或监听Webhook获取完成结果。此方式避免请求连接长时间挂起，适配高并发场景。
1、向/v1/tasks/submit端点发送POST请求，body中包含input_data与callback_url字段。
2、接收响应中的task_id，存储至本地任务表并启动定时轮询（间隔≥5秒）。
3、轮询时请求/v1/tasks/status?task_id=xxx，检查status字段是否为completed。
4、状态就绪后调用/v1/tasks/result?task_id=xxx获取最终output，其中output字段为base64编码的JSON字符串，需解码后解析。
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