Openclaw如何调用自定义接口？

OpenClaw 是一款开源的、可自托管的自主 AI 智能体框架，其核心价值在于通过 Skills（技能） 扩展机制，允许大语言模型（LLM）像调用原生功能一样调用本地或远程的自定义 API 接口。

本文大纲

• 🧩 Skill 机制原理：LLM 如何发现并选择接口

• 📂 标准化目录结构：SKILL.md 与代码文件的组织

• 📝 编写元数据配置：定义接口参数与调用说明

• 🐍 Python 逻辑实现：封装 Requests 进行接口请求

• 🔄 注册与调试：加载技能并验证闭环

1. Skill 机制原理 🧩

在 OpenClaw 中，调用接口并不是硬编码在模型里的，而是基于 AgentSkills 标准。

• 发现过程：当用户发送请求时，OpenClaw Gateway 会读取所有已安装技能的描述信息，并将其作为“工具（Tools）”提供给 LLM。

• 决策逻辑：LLM 根据接口描述判断是否需要调用，并生成符合定义的 JSON 参数。

• 执行闭环：本地执行引擎接收参数，运行对应的脚本，并将 API 返回的原始数据（JSON/Text）传回给 LLM 进行二次总结。

2. 标准化目录结构 📂

每一个自定义接口都需要独立存放在 OpenClaw 的技能目录中。

• 默认技能路径：~/.openclaw/skills/ (Linux/macOS) 或项目根目录下的 skills/ 文件夹。

• 文件组成：

  • my-custom-api/（文件夹名即技能标识）

  • ├── SKILL.md（核心配置文件，包含 YAML 元数据）

  • └── main.py（或 index.js，具体的接口请求逻辑）

3. 编写元数据配置 (SKILL.md) 📝

这是技能的“说明书”，直接决定了 LLM 能否正确理解你的接口。

4. Python 逻辑实现 (main.py) 🐍

使用 Python 编写实际的请求逻辑。OpenClaw 会将参数作为环境变量或命令行参数传入。

5. 注册与调试 🔄

完成代码编写后，需要让系统感知到新技能。

• 加载技能：

  如果你使用的是 Docker 部署，重启容器：docker-compose restart。

  如果是本地运行，执行：openclaw skill reload。

• 权限验证：确保脚本具有执行权限：chmod +x ~/.openclaw/skills/my-custom-api/main.py。

• 验证调用：在绑定的频道（如 Telegram）中输入：“调用 SEO 接口查一下关键字 XXX”，观察 Gateway 的日志输出（默认监听 18789 端口）。

总结

OpenClaw 调用自定义接口的本质是将 API 封装为符合规范的 Skill 文件夹。 通过在 SKILL.md 中定义清晰的参数描述，并结合 Python 的 requests 库处理数据交换，你可以将任何内部业务系统快速转化为智能体的可调用工具。

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