要在openclaw中实现ai智能体调用外部工具，需三步注册工具（新建工具文件、导入并注册到tool_registry、确保非空），再通过用户显式指令或agent自主规划触发调用，最后由runtime解析执行并将结果注入消息流供llm继续推理。
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要在OpenClaw中让AI智能体在任务处理过程中真正调用外部工具完成具体操作，必须绕过LLM静态知识的限制，把自然语言指令实时转化为结构化函数调用，并确保执行结果能回传给模型继续推理。
注册工具到OpenClaw框架
第一步：在tools/目录下新建Python文件，例如weather_tool.py，定义符合OpenAI Function Calling规范的工具函数，包含name、description和parameters三要素；
第二步：在主配置文件config.py中导入该模块，并将函数对象添加进TOOL_REGISTRY字典，键名为函数名，值为函数本身；
第三步：启动前确认TOOL_REGISTRY非空——【若为空，Agent将完全忽略工具调用请求，直接生成虚构响应】。
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。
触发工具调用的两种方式
方法一：用户输入中显式提及动作意图
例如：“查一下北京今天最高气温”，只要工具注册了get_weather且参数匹配城市字段，LLM会自动构造{"name": "get_weather", "arguments": "{\"city\": \"北京\"}"}格式的调用请求；
方法二：Agent自主规划中插入工具节点
当任务分解出“获取实时数据”子步骤时，调度器会主动从TOOL_REGISTRY中筛选可用工具，无需用户明说——这依赖LLM对工具描述的理解精度，【描述中若遗漏关键约束（如“仅支持中国城市”），可能导致调用失败或返回无效数据】。
执行与结果注入流程
① Agent输出含tool_calls字段的响应 →
② OpenClaw Runtime捕获该响应 →
③ 解析tool_calls并逐个调用对应函数 →
④ 将执行结果（成功则为content，失败则为error）封装为tool_response事件 →
⑤ 该事件重新注入消息流，作为下一轮LLM推理的上下文输入。
这一步不可跳过：如果tool_response未被正确注入，模型将失去执行反馈，后续步骤会基于错误假设继续推进，极易导致任务偏离目标。
