openclaw调用工具前必须完成运行时容器就绪、llm接口显式绑定及工具插件启用三步验证：先确认docker ps可见openclaw容器且状态为up，再通过settings页面配置非空llm provider并保存成功，最后开启enable tool calling并挂载必要权限（如docker.sock），缺一不可。
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OpenClaw调用工具前必须完成基础运行时环境与模型服务的显式绑定，否则所有工具调用会立即失败并返回“no runtime available”错误。
确认 OpenClaw 运行时容器已就绪
执行 docker ps | grep openclaw，确保容器状态为 Up 且端口映射正常（如 3000→3000）。若无输出，说明容器未启动或已退出——此时工具调用必然失败，无需继续配置。
检查容器日志是否含 Runtime initialized successfully：运行 docker logs openclaw-app | tail -20。若最后几行出现 Failed to connect to sandbox runtime，说明挂载的 runtime 镜像路径或版本不匹配，需回退到镜像拉取步骤重新校验。
配置 LLM 接口参数（关键前置）
打开 http://localhost:3000 → 点击右上角齿轮图标 → 进入 Settings 页面。
在 LLM Provider 下拉菜单中，【必须选择一个非空选项】：不能留空或选“None”，否则工具调用链在第一步就中断。
本次更新实现飞书插件 npm 独立分发，新增 Ollama 本地模型配置及 openclaw 命令别名。引入 SQLite 持久化队列，支持断点续传。全面集成飞书、钉钉、企业微信及 QQ 官方渠道，优化阿里云百炼模型选择。修复多 Agent 路由、定时任务校验及配对授权等关键问题，提升系统稳定性与兼容性。
填写对应字段：
• 若使用 Ollama：Provider 选 Ollama，Model 填 llama3.1:8b（或其他本地已 ollama pull 成功的模型名），Base URL 填 http://host.docker.internal:11434；
• 若使用 OpenAI 兼容接口：Provider 选 OpenAI，Model 填 gpt-4o-mini，Base URL 填实际 API 地址（如 https://api.openai.com/v1），API Key 粘贴有效密钥。
点击 Save 后，页面底部会出现绿色提示 “LLM configuration saved”。这一步没成功，后续所有工具调用都会卡在“waiting for LLM response”状态。
启用工具插件开关
回到 Settings 页面 → 找到 “Tool Configuration” 区域 → 将 Enable tool calling 开关拨至 ON 状态。
下方列表自动展开可选工具：Shell、GitHub、Web Browsing、File Operations。默认全部禁用，必须手动勾选至少一项才能触发实际调用。
注意：勾选 Shell 工具后，【必须确认容器已挂载 /var/run/docker.sock】，否则执行命令时会报错 “permission denied while connecting to docker daemon”。检查原始 docker run 命令是否包含 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock。
验证工具可用性
步骤一：新建对话 → 输入指令 “列出当前 workspace 目录下的所有 .py 文件”；
步骤二：观察 AI 是否生成类似 bash\nls -l *.py 的工具调用块；
步骤三：等待几秒，确认响应中是否包含真实文件列表（而非报错或空响应）。
若第二步未出现代码块，说明 LLM 未被正确提示支持工具调用——需检查 config.toml 中 [llm] 段落是否设置了 enable_tool_calling = true；
若第三步返回 “command not found”，说明 Shell 工具执行环境缺失，应进入容器内部执行 docker exec -it openclaw-app sh 并手动运行 ls *.py 验证基础命令可用性。
