1. EI_ARM 上跑 openClaw 的真实痛点endpoint 到底该写在哪在 ARM 开发板上折腾 openClaw 的人大概率都卡在同一个地方框架装好了、Docker 也拉起来了但一发起对话就报连接错误或者返回一堆看不懂的 provider 异常。问题往往不在 ARM 架构本身而在于 openClaw 默认的模型请求地址指向了官方或某个海外服务网络链路不通、Key 也不统一。openClaw 这类 Agent 框架的本质是一个「调度器 执行器」它负责解析你的指令、调用技能Skills、操作本地硬件但真正「思考」和「生成对话」的那一步是交给外部大模型 API 完成的。所以 endpoint 配置就是它的命门——你把请求发到哪里决定了它能不能正常回话。EI_ARM 环境比如 RK3588、Jetson Orin Nano、树莓派 4B/5 这类 ARM64 Linux 板子跑 openClaw 时最省心的做法是走云端模型 本地执行。这样对 SOC 算力要求极低几百 MB 内存就能跑框架对话质量还高。而要把请求统一收口到一个稳定的 Key/API 通道TaoToken 就是那个「统一入口」一个 Key、一个 Base URL兼容 OpenAI 风格的接口协议openClaw 只要把 endpoint 指过来就能收发。这篇就聚焦一件事在 EI_ARM 里把 openClaw 的请求 endpoint 改到 TaoToken给出可复制的配置片段、环境变量写法以及一次最小对话请求的验证动作。适合已经在 ARM 板上装好 openClaw、但被 endpoint 卡住的人也适合想用统一 Key 管理多个模型、不想在每台板子上分别配一堆 Key 的开发者。先说清楚一个概念避免后面混淆openClaw 里跟模型通信的地址通常叫base_url或endpoint它不是一个完整的具体路径而是「前缀」。比如你写https://taotoken.net/api框架会自动在后面拼/v1/chat/completions这类路径。所以配置时不要手贱把/v1/chat/completions也写进 base_url否则会拼成双份路径直接 404。这个坑我在别的框架上踩过openClaw 同理。另外ARM 上跑 openClaw 有两种主流方式Docker 容器和裸机 Python 环境。两种方式的 endpoint 注入位置不一样——Docker 走环境变量或 compose 文件裸机走.env或配置文件。下面两节分别给可复制的写法。2. TaoToken 前置准备Key、Base URL 与 ARM 环境自检在改 openClaw 配置之前先把 TaoToken 这边的三件套准备好Base URL、API Key、Model ID。这三样缺一不可而且后面在 openClaw 里要写全。Base URL 用https://taotoken.net/api注意这是 API 专用地址不带任何查询参数。API Key 需要你去控制台生成路径是 API Keys 页面。生成后复制保存它通常以sk-开头只显示一次丢了就得重新建。Model ID 则取决于你想调哪个模型比如常见的对话模型 ID具体以你账号里可用的为准。这里给一个操作顺序照着做就行第一步打开 TaoToken 控制台登录后进入 API Keys 页面点新建复制生成的 Key。第二步确认你的 ARM 板子能正常访问外网用curl测一下连通性。第三步确认 openClaw 的安装方式决定后面改哪个配置文件。ARM 环境自检这块先确认架构和 Python 版本。openClaw 核心是 Python 写的Python 3.10 是底线。在终端里跑uname -m python3 --version docker --versionuname -m应该输出aarch64或arm64说明是 64 位 ARM。如果输出armv7l那是 32 位很多预编译 wheel 包会装不上建议换 64 位系统。python3 --version要 ≥ 3.10。docker --version用来确认容器方案可用。连通性测试用这条命令把YOUR_KEY换成你刚生成的 Keycurl -s -o /dev/null -w %{http_code}\n \ https://taotoken.net/api/v1/models \ -H Authorization: Bearer YOUR_KEY返回200就说明 Key 和网络都没问题。如果返回401是 Key 错了或没带上返回000或超时是网络链路问题先解决网络再往下走。这一步很关键因为如果 TaoToken 这边都不通openClaw 里配得再对也没用。注意不要把 Key 硬编码进会提交到 Git 的文件里。ARM 板子上如果多人共用建议用环境变量或.env文件并把.env加进.gitignore。关于模型选择ARM 板子本身不跑推理所以模型大小跟你板子算力无关只跟你的响应速度需求和预算有关。想要快就选轻量对话模型想要强逻辑就选大一点的。openClaw 作为调度器切换模型只是改一个 Model ID 字符串的事。3. 可复制配置openClaw 的 endpoint 与环境变量写法这一节是核心给出两种部署方式下的完整配置片段。你可以直接复制改掉 Key 和模型 ID 就能用。3.1 Docker Compose 方式推荐EI_ARM 上最省事的是 Docker官方镜像支持linux/arm64。创建一个docker-compose.yml重点在environment段里注入 TaoToken 的地址和 Keyversion: 3.8 services: openclaw: image: ghcr.io/openclaw/openclaw:latest container_name: openclaw-arm restart: unless-stopped environment: - CLAW_LLM_PROVIDERopenai - CLAW_LLM_BASE_URLhttps://taotoken.net/api - CLAW_LLM_API_KEYsk-你的TaoToken密钥 - CLAW_LLM_MODEL你的模型ID - OPENAI_BASE_URLhttps://taotoken.net/api - OPENAI_API_KEYsk-你的TaoToken密钥 - TZAsia/Shanghai volumes: - ./data:/app/data - ./skills:/app/skills network_mode: host devices: - /dev/ttyUSB0:/dev/ttyUSB0这里同时写了CLAW_LLM_*和OPENAI_*两组变量是因为不同版本的 openClaw 读取的变量名可能不一样。多写一组不冲突能提高兼容性。CLAW_LLM_PROVIDERopenai表示用 OpenAI 兼容协议TaoToken 正好是这个协议所以能对上。network_mode: host让容器直接用宿主机网络方便访问本地硬件接口。devices那段是给串口设备用的如果你不接串口可以删掉。3.2 裸机 Python 方式如果你不用 Docker直接在 ARM 上跑 Python那就在项目根目录建一个.env文件# .env CLAW_LLM_PROVIDERopenai CLAW_LLM_BASE_URLhttps://taotoken.net/api CLAW_LLM_API_KEYsk-你的TaoToken密钥 CLAW_LLM_MODEL你的模型ID OPENAI_BASE_URLhttps://taotoken.net/api OPENAI_API_KEYsk-你的TaoToken密钥然后在启动脚本里加载它。如果你用python-dotenv代码里加一行from dotenv import load_dotenv; load_dotenv()即可。如果是 systemd 服务可以在 unit 文件里用EnvironmentFile/path/to/.env引入。3.3 配置文件方式settings 片段有些 openClaw 版本支持 JSON 配置文件路径通常是config/settings.json或~/.openclaw/config.json。写法如下{ llm: { provider: openai, base_url: https://taotoken.net/api, api_key: sk-你的TaoToken密钥, model: 你的模型ID, timeout: 60 } }timeout建议设 60 秒以上ARM 板子本身处理请求慢一点加上网络往返太短容易误判超时。三件套再强调一遍Base URL 是https://taotoken.net/apiKey 是sk-开头那串Model ID 填你账号里可用的模型标识。这三个值在 Docker、裸机、配置文件三种方式里都要写全缺一个就会报错。改完配置后Docker 方式执行docker compose up -d重启裸机方式重启你的 Python 进程。接下来进入验证环节。4. 验证请求一次最小对话确认 ARM 上能正常收发配置改完不代表就通了必须做一次最小对话请求来确认。这一步分两层先用 curl 直接打 TaoToken 的对话接口确认通道本身没问题再通过 openClaw 发一条消息确认框架层也通了。4.1 直接验证 TaoToken 对话接口在 ARM 终端里跑这条命令把 Key 和模型 ID 换成你自己的curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer sk-你的TaoToken密钥 \ -d { model: 你的模型ID, messages: [ {role: user, content: 用一句话说明你是什么模型} ], max_tokens: 64 }正常返回是一个 JSONchoices[0].message.content里就是模型的回复。如果这一步通了说明 Base URL、Key、Model ID 三件套都对网络也通。如果报401检查 Key报404检查 base_url 有没有多写路径报model not found检查 Model ID。4.2 通过 openClaw 验证直接接口通了之后再验证 openClaw 框架层。Docker 方式可以进容器执行或者用 openClaw 自带的 CLIdocker exec -it openclaw-arm python -m openclaw.cli chat 你好测试一下连接如果 openClaw 有 Web 界面也可以打开浏览器访问对应端口在对话框里发一条消息。观察返回是否正常、有没有报错日志。实测下来最容易出问题的是环境变量没生效。Docker 里可以用这条命令确认变量真的注入了docker exec -it openclaw-arm env | grep -E CLAW_LLM|OPENAI应该能看到你配的 Base URL 和 Key。如果看不到说明 compose 文件没写对或者没重启。4.3 看日志定位openClaw 的日志会打印每次请求的目标地址。启动后跟踪日志docker logs -f openclaw-arm发一条消息看日志里请求的 URL 是不是https://taotoken.net/api/v1/chat/completions。如果还是指向别的地址说明配置没被读取回去检查变量名拼写和文件路径。验证通过的标准很简单openClaw 能收到模型回复日志里请求地址是 TaoToken没有连接错误。到这一步EI_ARM 上的 openClaw 就算接好了。5. 常见报错排查401、local proxy failed 与 reading choices这一节把 EI_ARM 上跑 openClaw 接 TaoToken 时最常撞见的几个报错列出来对照着查。401 UnauthorizedKey 错了、没带、或者带了多余空格。检查.env或 compose 里的 Key 是不是完整复制有没有换行符混进去。用第 4 节的 curl 命令单独测 Key能快速定位是 Key 问题还是框架问题。local proxy failed / connection refusedopenClaw 试图连一个本地代理地址比如http://127.0.0.1:11434Ollama 默认端口。这说明CLAW_LLM_PROVIDER还是ollama或local没改成openai。把 provider 改成openaibase_url 改成 TaoToken 地址即可。这个错在 ARM 上特别常见因为很多人先试了本地模型方案后来切云端忘了改 provider。reading choices of undefined框架拿到了响应但响应结构里没有choices字段。通常是 base_url 写错导致返回了 HTML 错误页或者 Model ID 不存在返回了错误 JSON。检查 base_url 是不是https://taotoken.net/api别写成带/v1的完整路径。另外确认 Model ID 拼写正确。OAuth / token 相关报错如果日志里出现 OAuth、refresh token 之类字样说明框架在走另一套鉴权流程没走 API Key。检查是不是有旧的凭证缓存清掉./data目录下的凭证文件再重启。超时 / timeoutARM 板子处理慢加上网络往返默认超时可能不够。把配置里的timeout调到 60 以上。如果还是超时用 curl 测一下单次请求耗时判断是网络问题还是模型响应慢。Docker 拉不到 arm64 镜像确认镜像 tag 支持linux/arm64。可以用docker manifest inspect 镜像名查看支持的架构。如果只有 amd64容器会跑不起来或极慢。排查顺序建议先 curl 测 TaoToken 直连通了再查 openClaw 配置最后看日志确认请求地址。这样能快速把问题范围缩小到某一层不用瞎猜。6. 把 Key 和接入方式固定下来配置跑通之后建议把三件套固化到你的部署脚本里别每次手动改。Docker 用户可以把docker-compose.yml和.env一起放进项目仓库.env记得 gitignore裸机用户把.env和 systemd unit 一起管理。如果你后面要在多台 ARM 板子上部署 openClaw统一用 TaoToken 的 Key 和 Base URL 会省很多事——不用每台板子分别申请不同厂商的 Key也不用担心某个厂商的接口协议不兼容。一个 Key 管所有板子切换模型只改一个字符串。需要生成和管理 Key 的话去控制台 API Keys 页面操作https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keysutm_campaignrewrite接入细节和参数说明看文档https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite想先验证模型对话效果可以直接在模型对话页面试https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel_chatutm_campaignrewrite如果你打算长期在 ARM 设备上跑 Agent、做自动化Coding Plan 会更划算适合多设备、高频调用的场景https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite最后留一个实用技巧在 ARM 板子上把 openClaw 的启动命令写成一个 shell 脚本脚本里先source .env再启动这样环境变量一定生效比依赖框架自己读配置更稳。脚本内容大概是这样#!/bin/bash set -a source /path/to/.env set a exec python -m openclaw.mainset -a让 source 进来的变量自动导出为环境变量set a恢复。这样无论 openClaw 读的是环境变量还是配置文件都能拿到正确的 endpoint 和 Key。
1. EI_ARM 上跑 openClaw 的真实痛点endpoint 到底该写在哪在 ARM 开发板上折腾 openClaw 的人大概率都卡在同一个地方框架装好了、Docker 也拉起来了但一发起对话就报连接错误或者返回一堆看不懂的 provider 异常。问题往往不在 ARM 架构本身而在于 openClaw 默认的模型请求地址指向了官方或某个海外服务网络链路不通、Key 也不统一。openClaw 这类 Agent 框架的本质是一个「调度器 执行器」它负责解析你的指令、调用技能Skills、操作本地硬件但真正「思考」和「生成对话」的那一步是交给外部大模型 API 完成的。所以 endpoint 配置就是它的命门——你把请求发到哪里决定了它能不能正常回话。EI_ARM 环境比如 RK3588、Jetson Orin Nano、树莓派 4B/5 这类 ARM64 Linux 板子跑 openClaw 时最省心的做法是走云端模型 本地执行。这样对 SOC 算力要求极低几百 MB 内存就能跑框架对话质量还高。而要把请求统一收口到一个稳定的 Key/API 通道TaoToken 就是那个「统一入口」一个 Key、一个 Base URL兼容 OpenAI 风格的接口协议openClaw 只要把 endpoint 指过来就能收发。这篇就聚焦一件事在 EI_ARM 里把 openClaw 的请求 endpoint 改到 TaoToken给出可复制的配置片段、环境变量写法以及一次最小对话请求的验证动作。适合已经在 ARM 板上装好 openClaw、但被 endpoint 卡住的人也适合想用统一 Key 管理多个模型、不想在每台板子上分别配一堆 Key 的开发者。先说清楚一个概念避免后面混淆openClaw 里跟模型通信的地址通常叫base_url或endpoint它不是一个完整的具体路径而是「前缀」。比如你写https://taotoken.net/api框架会自动在后面拼/v1/chat/completions这类路径。所以配置时不要手贱把/v1/chat/completions也写进 base_url否则会拼成双份路径直接 404。这个坑我在别的框架上踩过openClaw 同理。另外ARM 上跑 openClaw 有两种主流方式Docker 容器和裸机 Python 环境。两种方式的 endpoint 注入位置不一样——Docker 走环境变量或 compose 文件裸机走.env或配置文件。下面两节分别给可复制的写法。2. TaoToken 前置准备Key、Base URL 与 ARM 环境自检在改 openClaw 配置之前先把 TaoToken 这边的三件套准备好Base URL、API Key、Model ID。这三样缺一不可而且后面在 openClaw 里要写全。Base URL 用https://taotoken.net/api注意这是 API 专用地址不带任何查询参数。API Key 需要你去控制台生成路径是 API Keys 页面。生成后复制保存它通常以sk-开头只显示一次丢了就得重新建。Model ID 则取决于你想调哪个模型比如常见的对话模型 ID具体以你账号里可用的为准。这里给一个操作顺序照着做就行第一步打开 TaoToken 控制台登录后进入 API Keys 页面点新建复制生成的 Key。第二步确认你的 ARM 板子能正常访问外网用curl测一下连通性。第三步确认 openClaw 的安装方式决定后面改哪个配置文件。ARM 环境自检这块先确认架构和 Python 版本。openClaw 核心是 Python 写的Python 3.10 是底线。在终端里跑uname -m python3 --version docker --versionuname -m应该输出aarch64或arm64说明是 64 位 ARM。如果输出armv7l那是 32 位很多预编译 wheel 包会装不上建议换 64 位系统。python3 --version要 ≥ 3.10。docker --version用来确认容器方案可用。连通性测试用这条命令把YOUR_KEY换成你刚生成的 Keycurl -s -o /dev/null -w %{http_code}\n \ https://taotoken.net/api/v1/models \ -H Authorization: Bearer YOUR_KEY返回200就说明 Key 和网络都没问题。如果返回401是 Key 错了或没带上返回000或超时是网络链路问题先解决网络再往下走。这一步很关键因为如果 TaoToken 这边都不通openClaw 里配得再对也没用。注意不要把 Key 硬编码进会提交到 Git 的文件里。ARM 板子上如果多人共用建议用环境变量或.env文件并把.env加进.gitignore。关于模型选择ARM 板子本身不跑推理所以模型大小跟你板子算力无关只跟你的响应速度需求和预算有关。想要快就选轻量对话模型想要强逻辑就选大一点的。openClaw 作为调度器切换模型只是改一个 Model ID 字符串的事。3. 可复制配置openClaw 的 endpoint 与环境变量写法这一节是核心给出两种部署方式下的完整配置片段。你可以直接复制改掉 Key 和模型 ID 就能用。3.1 Docker Compose 方式推荐EI_ARM 上最省事的是 Docker官方镜像支持linux/arm64。创建一个docker-compose.yml重点在environment段里注入 TaoToken 的地址和 Keyversion: 3.8 services: openclaw: image: ghcr.io/openclaw/openclaw:latest container_name: openclaw-arm restart: unless-stopped environment: - CLAW_LLM_PROVIDERopenai - CLAW_LLM_BASE_URLhttps://taotoken.net/api - CLAW_LLM_API_KEYsk-你的TaoToken密钥 - CLAW_LLM_MODEL你的模型ID - OPENAI_BASE_URLhttps://taotoken.net/api - OPENAI_API_KEYsk-你的TaoToken密钥 - TZAsia/Shanghai volumes: - ./data:/app/data - ./skills:/app/skills network_mode: host devices: - /dev/ttyUSB0:/dev/ttyUSB0这里同时写了CLAW_LLM_*和OPENAI_*两组变量是因为不同版本的 openClaw 读取的变量名可能不一样。多写一组不冲突能提高兼容性。CLAW_LLM_PROVIDERopenai表示用 OpenAI 兼容协议TaoToken 正好是这个协议所以能对上。network_mode: host让容器直接用宿主机网络方便访问本地硬件接口。devices那段是给串口设备用的如果你不接串口可以删掉。3.2 裸机 Python 方式如果你不用 Docker直接在 ARM 上跑 Python那就在项目根目录建一个.env文件# .env CLAW_LLM_PROVIDERopenai CLAW_LLM_BASE_URLhttps://taotoken.net/api CLAW_LLM_API_KEYsk-你的TaoToken密钥 CLAW_LLM_MODEL你的模型ID OPENAI_BASE_URLhttps://taotoken.net/api OPENAI_API_KEYsk-你的TaoToken密钥然后在启动脚本里加载它。如果你用python-dotenv代码里加一行from dotenv import load_dotenv; load_dotenv()即可。如果是 systemd 服务可以在 unit 文件里用EnvironmentFile/path/to/.env引入。3.3 配置文件方式settings 片段有些 openClaw 版本支持 JSON 配置文件路径通常是config/settings.json或~/.openclaw/config.json。写法如下{ llm: { provider: openai, base_url: https://taotoken.net/api, api_key: sk-你的TaoToken密钥, model: 你的模型ID, timeout: 60 } }timeout建议设 60 秒以上ARM 板子本身处理请求慢一点加上网络往返太短容易误判超时。三件套再强调一遍Base URL 是https://taotoken.net/apiKey 是sk-开头那串Model ID 填你账号里可用的模型标识。这三个值在 Docker、裸机、配置文件三种方式里都要写全缺一个就会报错。改完配置后Docker 方式执行docker compose up -d重启裸机方式重启你的 Python 进程。接下来进入验证环节。4. 验证请求一次最小对话确认 ARM 上能正常收发配置改完不代表就通了必须做一次最小对话请求来确认。这一步分两层先用 curl 直接打 TaoToken 的对话接口确认通道本身没问题再通过 openClaw 发一条消息确认框架层也通了。4.1 直接验证 TaoToken 对话接口在 ARM 终端里跑这条命令把 Key 和模型 ID 换成你自己的curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer sk-你的TaoToken密钥 \ -d { model: 你的模型ID, messages: [ {role: user, content: 用一句话说明你是什么模型} ], max_tokens: 64 }正常返回是一个 JSONchoices[0].message.content里就是模型的回复。如果这一步通了说明 Base URL、Key、Model ID 三件套都对网络也通。如果报401检查 Key报404检查 base_url 有没有多写路径报model not found检查 Model ID。4.2 通过 openClaw 验证直接接口通了之后再验证 openClaw 框架层。Docker 方式可以进容器执行或者用 openClaw 自带的 CLIdocker exec -it openclaw-arm python -m openclaw.cli chat 你好测试一下连接如果 openClaw 有 Web 界面也可以打开浏览器访问对应端口在对话框里发一条消息。观察返回是否正常、有没有报错日志。实测下来最容易出问题的是环境变量没生效。Docker 里可以用这条命令确认变量真的注入了docker exec -it openclaw-arm env | grep -E CLAW_LLM|OPENAI应该能看到你配的 Base URL 和 Key。如果看不到说明 compose 文件没写对或者没重启。4.3 看日志定位openClaw 的日志会打印每次请求的目标地址。启动后跟踪日志docker logs -f openclaw-arm发一条消息看日志里请求的 URL 是不是https://taotoken.net/api/v1/chat/completions。如果还是指向别的地址说明配置没被读取回去检查变量名拼写和文件路径。验证通过的标准很简单openClaw 能收到模型回复日志里请求地址是 TaoToken没有连接错误。到这一步EI_ARM 上的 openClaw 就算接好了。5. 常见报错排查401、local proxy failed 与 reading choices这一节把 EI_ARM 上跑 openClaw 接 TaoToken 时最常撞见的几个报错列出来对照着查。401 UnauthorizedKey 错了、没带、或者带了多余空格。检查.env或 compose 里的 Key 是不是完整复制有没有换行符混进去。用第 4 节的 curl 命令单独测 Key能快速定位是 Key 问题还是框架问题。local proxy failed / connection refusedopenClaw 试图连一个本地代理地址比如http://127.0.0.1:11434Ollama 默认端口。这说明CLAW_LLM_PROVIDER还是ollama或local没改成openai。把 provider 改成openaibase_url 改成 TaoToken 地址即可。这个错在 ARM 上特别常见因为很多人先试了本地模型方案后来切云端忘了改 provider。reading choices of undefined框架拿到了响应但响应结构里没有choices字段。通常是 base_url 写错导致返回了 HTML 错误页或者 Model ID 不存在返回了错误 JSON。检查 base_url 是不是https://taotoken.net/api别写成带/v1的完整路径。另外确认 Model ID 拼写正确。OAuth / token 相关报错如果日志里出现 OAuth、refresh token 之类字样说明框架在走另一套鉴权流程没走 API Key。检查是不是有旧的凭证缓存清掉./data目录下的凭证文件再重启。超时 / timeoutARM 板子处理慢加上网络往返默认超时可能不够。把配置里的timeout调到 60 以上。如果还是超时用 curl 测一下单次请求耗时判断是网络问题还是模型响应慢。Docker 拉不到 arm64 镜像确认镜像 tag 支持linux/arm64。可以用docker manifest inspect 镜像名查看支持的架构。如果只有 amd64容器会跑不起来或极慢。排查顺序建议先 curl 测 TaoToken 直连通了再查 openClaw 配置最后看日志确认请求地址。这样能快速把问题范围缩小到某一层不用瞎猜。6. 把 Key 和接入方式固定下来配置跑通之后建议把三件套固化到你的部署脚本里别每次手动改。Docker 用户可以把docker-compose.yml和.env一起放进项目仓库.env记得 gitignore裸机用户把.env和 systemd unit 一起管理。如果你后面要在多台 ARM 板子上部署 openClaw统一用 TaoToken 的 Key 和 Base URL 会省很多事——不用每台板子分别申请不同厂商的 Key也不用担心某个厂商的接口协议不兼容。一个 Key 管所有板子切换模型只改一个字符串。需要生成和管理 Key 的话去控制台 API Keys 页面操作https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keysutm_campaignrewrite接入细节和参数说明看文档https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite想先验证模型对话效果可以直接在模型对话页面试https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel_chatutm_campaignrewrite如果你打算长期在 ARM 设备上跑 Agent、做自动化Coding Plan 会更划算适合多设备、高频调用的场景https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite最后留一个实用技巧在 ARM 板子上把 openClaw 的启动命令写成一个 shell 脚本脚本里先source .env再启动这样环境变量一定生效比依赖框架自己读配置更稳。脚本内容大概是这样#!/bin/bash set -a source /path/to/.env set a exec python -m openclaw.mainset -a让 source 进来的变量自动导出为环境变量set a恢复。这样无论 openClaw 读的是环境变量还是配置文件都能拿到正确的 endpoint 和 Key。
