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OpenClaw 应用开发 ​

本章节将详细介绍如何使用 OpenClaw 进行应用开发，包括 API 调用指南、SDK 使用方法和常见应用场景。

API 调用指南 ​

1. API 基础 ​

OpenClaw 提供了 RESTful API 接口，支持通过 HTTP 请求调用其功能。

API 端点 ​

https://api.openclaw.com/v1/

请求方法 ​

OpenClaw API 支持以下 HTTP 方法：

  • GET：获取资源
  • POST：创建资源或执行操作
  • PUT：更新资源
  • DELETE：删除资源

请求头 ​

调用 OpenClaw API 时，需要在请求头中包含以下信息：

  • Authorization：Bearer token，用于身份验证
  • Content-Type：请求体的格式，通常为 application/json

响应格式 ​

OpenClaw API 的响应格式为 JSON，包含以下字段：

  • code：状态码，0 表示成功，非 0 表示失败
  • message：状态消息
  • data：响应数据

2. 认证与授权 ​

使用 OpenClaw API 前，需要获取 API 密钥并进行认证。

获取 API 密钥 ​

  1. 注册 OpenClaw 账户
  2. 登录后在控制台创建 API 密钥
  3. 保存 API 密钥，用于后续的 API 调用

认证流程 ​

  1. 使用 API 密钥获取访问令牌（Access Token）
  2. 使用访问令牌调用其他 API 接口
  3. 访问令牌过期后，需要重新获取

示例：获取访问令牌 ​

python
import requests

url = "https://api.openclaw.com/v1/auth/token"
payload = {
    "api_key": "your_api_key"
}
response = requests.post(url, json=payload)
result = response.json()
access_token = result["data"]["access_token"]

3. 核心 API 接口 ​

文本处理 API ​

  • 文本分类：/v1/text/classify
  • 文本生成：/v1/text/generate
  • 文本摘要：/v1/text/summarize
  • 命名实体识别：/v1/text/ner

图像处理 API ​

  • 图像分类：/v1/image/classify
  • 物体检测：/v1/image/detect
  • 图像分割：/v1/image/segment
  • 图像生成：/v1/image/generate

音频处理 API ​

  • 语音识别：/v1/audio/recognize
  • 语音合成：/v1/audio/synthesize
  • 音频分类：/v1/audio/classify

多模态 API ​

  • 图文结合：/v1/multimodal/analyze
  • 音视频结合：/v1/multimodal/process
  • 多模态生成：/v1/multimodal/generate

4. API 调用示例 ​

文本分类示例 ​

python
import requests

url = "https://api.openclaw.com/v1/text/classify"
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {access_token}",
    "Content-Type": "application/json"
}
payload = {
    "text": "我喜欢这个产品，它非常好用！",
    "task": "sentiment"
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
result = response.json()
print(result)

图像识别示例 ​

python
import requests

url = "https://api.openclaw.com/v1/image/classify"
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {access_token}"
}
files = {
    "image": open("cat.jpg", "rb")
}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
result = response.json()
print(result)

SDK 使用方法 ​

OpenClaw 提供了多种编程语言的 SDK，简化集成过程。

1. Python SDK ​

安装 ​

bash
pip install openclaw

初始化 ​

python
from openclaw import OpenClaw

# 使用 API 密钥初始化
client = OpenClaw(api_key="your_api_key")

# 或使用访问令牌初始化
client = OpenClaw(access_token="your_access_token")

文本处理示例 ​

python
# 文本分类
result = client.text.classify("我喜欢这个产品，它非常好用！", task="sentiment")
print(result)

# 文本生成
result = client.text.generate("如何学习人工智能？", max_length=100)
print(result)

# 文本摘要
text = "人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。"
result = client.text.summarize(text, max_length=50)
print(result)

图像处理示例 ​

python
# 图像分类
result = client.image.classify("cat.jpg")
print(result)

# 物体检测
result = client.image.detect("street.jpg")
print(result)

# 图像生成
result = client.image.generate("一只猫坐在沙发上")
result.save("generated_cat.jpg")

2. JavaScript SDK ​

安装 ​

bash
npm install openclaw

初始化 ​

javascript
const { OpenClaw } = require('openclaw');

// 使用 API 密钥初始化
const client = new OpenClaw({ apiKey: 'your_api_key' });

// 或使用访问令牌初始化
const client = new OpenClaw({ accessToken: 'your_access_token' });

使用示例 ​

javascript
// 文本分类
client.text.classify('我喜欢这个产品，它非常好用！', { task: 'sentiment' })
  .then(result => console.log(result))
  .catch(error => console.error(error));

// 文本生成
client.text.generate('如何学习人工智能？', { maxLength: 100 })
  .then(result => console.log(result))
  .catch(error => console.error(error));

3. Java SDK ​

安装 ​

在 Maven 项目中添加依赖：

xml
<dependency>
    <groupId>com.openclaw</groupId>
    <artifactId>openclaw-sdk</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

初始化 ​

java
import com.openclaw.OpenClaw;

// 使用 API 密钥初始化
OpenClaw client = new OpenClaw("your_api_key");

// 或使用访问令牌初始化
OpenClaw client = new OpenClaw.Builder()
    .accessToken("your_access_token")
    .build();

使用示例 ​

java
// 文本分类
Map<String, Object> result = client.text().classify("我喜欢这个产品，它非常好用！", "sentiment");
System.out.println(result);

// 文本生成
Map<String, Object> result = client.text().generate("如何学习人工智能？", 100);
System.out.println(result);

常见应用场景 ​

1. 智能客服 ​

使用 OpenClaw 构建智能客服系统，提供 24/7 的客户服务。

功能特点 ​

  • 自动回答客户问题
  • 处理常见的客户咨询
  • 转接复杂问题给人工客服
  • 分析客户反馈，提供改进建议

实现方案 ​

  1. 使用 OpenClaw 的文本处理能力，识别客户意图
  2. 基于意图匹配相应的回答
  3. 对于复杂问题，使用 OpenClaw 生成初步回答，然后转接给人工客服
  4. 分析客户对话历史，提取有用信息

代码示例 ​

python
from openclaw import OpenClaw

client = OpenClaw(api_key="your_api_key")

def handle_customer_query(query):
    # 识别客户意图
    intent = client.text.classify(query, task="intent")
    
    # 根据意图处理
    if intent["label"] == "product_info":
        # 产品信息查询
        return "我们的产品具有以下特点：..."
    elif intent["label"] == "order_status":
        # 订单状态查询
        return "您的订单正在处理中，预计 3 天内送达。"
    elif intent["label"] == "complaint":
        # 投诉处理
        return "非常抱歉给您带来不便，我们会尽快处理您的问题。"
    else:
        # 其他问题，使用 OpenClaw 生成回答
        return client.text.generate(f"回答以下问题：{query}", max_length=200)

# 测试
query = "我的订单什么时候能到？"
response = handle_customer_query(query)
print(response)

2. 内容创作 ​

使用 OpenClaw 辅助生成各种类型的内容，如文章、社交媒体帖子、广告文案等。

功能特点 ​

  • 生成原创内容
  • 优化现有内容
  • 提供内容创意建议
  • 支持多种内容格式

实现方案 ​

  1. 使用 OpenClaw 的文本生成能力，生成内容初稿
  2. 基于用户反馈，使用 OpenClaw 优化内容
  3. 使用 OpenClaw 的文本分类能力，评估内容质量
  4. 批量生成内容，提高创作效率

代码示例 ​

python
from openclaw import OpenClaw

client = OpenClaw(api_key="your_api_key")

def generate_article(topic, length=500):
    # 生成文章
    prompt = f"写一篇关于 {topic} 的文章，长度约 {length} 字，风格专业，内容丰富。"
    article = client.text.generate(prompt, max_length=length * 2)
    
    # 评估文章质量
    quality = client.text.classify(article, task="quality")
    
    return {
        "article": article,
        "quality": quality
    }

# 测试
topic = "人工智能的未来发展"
result = generate_article(topic)
print(result["article"])
print(f"文章质量：{result['quality']['label']}，评分：{result['quality']['score']}")

3. 数据分析 ​

使用 OpenClaw 分析和处理大量数据，提取有价值的信息。

功能特点 ​

  • 文本数据挖掘
  • 图像数据分析
  • 音频数据处理
  • 多模态数据融合分析

实现方案 ​

  1. 使用 OpenClaw 的文本处理能力，分析文本数据
  2. 使用 OpenClaw 的图像处理能力，分析图像数据
  3. 使用 OpenClaw 的音频处理能力，分析音频数据
  4. 使用 OpenClaw 的多模态能力，融合分析多种类型的数据

代码示例 ​

python
from openclaw import OpenClaw

client = OpenClaw(api_key="your_api_key")

def analyze_customer_feedback(feedbacks):
    # 分析客户反馈
    results = []
    
    for feedback in feedbacks:
        # 情感分析
        sentiment = client.text.classify(feedback, task="sentiment")
        
        # 主题提取
        topics = client.text.classify(feedback, task="topic")
        
        results.append({
            "feedback": feedback,
            "sentiment": sentiment,
            "topics": topics
        })
    
    return results

# 测试
feedbacks = [
    "产品质量很好，服务态度也不错。",
    "价格有点贵，但是功能很强大。",
    "物流速度太慢了，等了一个星期才到货。"
]
results = analyze_customer_feedback(feedbacks)
for result in results:
    print(f"反馈：{result['feedback']}")
    print(f"情感：{result['sentiment']['label']}，评分：{result['sentiment']['score']}")
    print(f"主题：{result['topics']['label']}")
    print()

4. 智能助手 ​

使用 OpenClaw 构建智能助手，帮助用户完成各种任务。

功能特点 ​

  • 回答用户问题
  • 执行用户指令
  • 提供个性化建议
  • 学习用户偏好

实现方案 ​

  1. 使用 OpenClaw 的文本处理能力，理解用户需求
  2. 基于用户需求，执行相应的操作
  3. 使用 OpenClaw 的记忆能力，记住用户偏好
  4. 持续学习，提高服务质量

代码示例 ​

python
from openclaw import OpenClaw

client = OpenClaw(api_key="your_api_key")

class SmartAssistant:
    def __init__(self):
        self.client = client
        self.user_preferences = {}
    
    def handle_request(self, request):
        # 理解用户需求
        intent = self.client.text.classify(request, task="intent")
        
        # 根据意图处理
        if intent["label"] == "question":
            # 回答问题
            return self.client.text.generate(f"回答以下问题：{request}", max_length=200)
        elif intent["label"] == "command":
            # 执行指令
            return self.execute_command(request)
        elif intent["label"] == "preference":
            # 记录偏好
            self.record_preference(request)
            return "好的，我会记住的。"
        else:
            # 其他需求
            return self.client.text.generate(f"处理用户请求：{request}", max_length=200)
    
    def execute_command(self, command):
        # 执行用户指令
        # 这里可以集成其他服务，如日历、邮件等
        return f"正在执行指令：{command}"
    
    def record_preference(self, preference):
        # 记录用户偏好
        # 这里可以存储用户偏好到数据库
        pass

# 测试
assistant = SmartAssistant()
request = "明天天气怎么样？"
response = assistant.handle_request(request)
print(response)

总结 ​

OpenClaw 提供了丰富的 API 和 SDK，支持多种编程语言，便于开发者快速集成和使用其功能。通过本章节的学习，你应该能够：

  • 理解 OpenClaw API 的基本结构和使用方法
  • 掌握 OpenClaw SDK 的安装和使用
  • 了解 OpenClaw 在常见应用场景中的使用方法

在后续章节中，我们将介绍 OpenClaw 的高级特性和最佳实践，帮助你进一步优化应用性能。