openclaw不存在，实际需评测openhands调用免费模型（如llama 3.1）执行文本清洗的效果，关键在于规则理解、工具调用稳定性及结构化动作生成准确性。
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OpenClaw并非当前主流开源AI智能体框架，权威技术资料与代码仓库中均无该项目记录；你实际想评测的应是OpenHands在使用免费模型（如Llama 3.1、Phi-3、Qwen2等）执行文本清洗与格式化任务时的真实效果。这类操作依赖于智能体对清洗规则的理解能力、沙箱中工具调用的稳定性，以及LLM输出结构化动作的准确性——三者缺一不可。
确认OpenHands是否已接入免费模型
打开终端，进入OpenHands项目根目录，执行：cat config/llm/ollama.yaml → 查看是否存在model: llama3.1:8b或phi3:mini等本地Ollama模型配置项。
若文件不存在或未启用，需手动创建config/llm/custom.yaml，写入以下内容并保存：
llm: model: llama3.1:8b api_key: null base_url: http://localhost:11434/v1
⚠️ 注意：必须提前运行ollama serve并在后台启动对应模型，否则OpenHands启动时会报Connection refused错误，后续所有文本清洗动作均无法触发。
在沙箱中执行基础文本清洗
启动OpenHands CLI模式：poetry run openhands --llm-config config/llm/custom.yaml。
输入指令：“请将以下文本清洗为纯中文、去除HTML标签、全角标点转半角、合并多余空格：
今天天气很好！！！
OpenClaw 自我进化框架一键部署。安装宪法(AGENTS.md)、可进化灵魂(SOUL.md)、心跳系统、PARA三层记忆架构、目标管理，并通过场景化对话引导用户定义 Agent 性格。自动配置 EvoClaw（审批制进化）和 Self-Improving Agent（自主学习）。触发场景："setup o...
观察智能体是否生成如下动作序列：
1. execute_bash: sed -i 's/]*>//g' /workspace/input.txt
2. execute_bash: python3 -c "import re; ... # 全角转半角逻辑"
3. read_file: /workspace/cleaned.txt
若第二步缺失或调用sed失败，说明LLM未理解“全角转半角”需调用Python脚本而非正则替换——此时清洗结果仍含中文全角逗号、顿号等，格式化不达标。
验证多语言混合文本清洗可靠性
方法一：直接粘贴含中英混排、乱码符号、URL的原始文本（例如爬虫抓取的网页正文片段）到CLI输入框，要求“只保留中英文字符、数字、空格和标准标点，剔除所有控制字符、emoji、非UTF-8编码残留”。
方法二：上传raw_data.txt至/workspace目录，再输入指令：“用Python脚本清洗该文件，输出cleaned_output.txt，要求：①用unicodedata.normalize('NFKC', text)归一化；②用正则r'[^\w\s\u4e00-\u9fff.,!?;:()\"\'-]'过滤非法字符；③行首行尾去空格，空行删除。”
这一步的关键在于Agent是否能准确调用write_file动作生成合规脚本——【若生成的.py文件中缺少encoding='utf-8'参数，读取含中文的原始文件时会抛出UnicodeDecodeError，整个清洗流程中断】。
导出清洗后文本并比对质量
当智能体返回cleaned_output.txt内容后，在CLI中输入save_to_local cleaned_output.txt。
本地打开该文件，逐行检查：中文标点是否全为半角、英文单词间是否仅单空格、URL是否被完整保留（除非明确要求删除）、数字与单位之间有无异常空格（如“100 元”应为“100元”）。
若发现“￥1,000.00”被误处理为“100000”，说明正则过滤过度，未加re.escape()保护货币符号；此时需手动编辑/workspace/clean_script.py，在re.sub()前插入pattern = re.escape(pattern)后再重跑。
