OpenClaw评测模型搭建指南：从零到一的实战框架解析
要系统量化OpenClaw智能体的模型性能，构建一套结构化的自动化评测框架是核心。它能将主观的性能感知转化为客观、可复现的数据指标。以下内容将详细拆解搭建这套自动化评测体系的具体实施路径。
一、部署基准测试工具：量化核心能力
首先，你需要一个标准化的评估环境。SKY-lv/evaluation-benchmark是一个专为OpenClaw Agent设计的基准测试工具。它的核心价值在于实现评估流程的自动化与标准化，能够对代码生成、逻辑推理、领域知识掌握等核心能力进行多维度量化。通过它，每次模型迭代或Prompt调整带来的性能变化，都能被精确地以数据形式捕捉，而非模糊的“体感”。
具体操作分为四个步骤：
第一步，获取代码。 执行命令 git clone https://github.com/SKY-lv/evaluation-benchmark.git，将官方仓库克隆到本地。
第二步，安装环境。 进入项目目录，运行 pip install -r requirements.txt，确保openclaw-sdk及对应的模型客户端等依赖项安装就绪。
第三步，配置目标。 在 config.yaml 配置文件中，指定待测的OpenClaw实例地址（例如 http://localhost:18789）、模型ID（例如 glm-4-flash）以及测试任务集的路径。
第四步，启动评估。 运行 python run_benchmark.py --config config.yaml。框架将自动加载Agent，分发预设的测试用例，并最终计算出准确性、完整性、响应延迟等一系列关键性能指标。
二、集成端到端测评框架：还原真实场景
基准测试类似于单项技能考核，而真实业务往往涉及复杂的多步骤任务。此时，你需要ClawEval这样的端到端测评框架。它由北京大学与香港大学联合开源，其核心价值在于评估OpenClaw在极限应用下的“系统能力”——即完成多步骤、长链路、强依赖任务的全流程表现，而不仅仅是单点问答的正确率。
部署流程同样清晰：
1. 拉取代码。 运行 git clone https://github.com/PKU-HKU/ClawEval.git，并切换到稳定的 v2026.3 分支。
2. 配置接入。 编辑配置文件 claweval/config/openclaw_config.json，填入OpenClaw Gateway的端口、认证Token以及技能注册表的路径。
3. 选择任务。 从 tasks/ecommerce/（电商）或 tasks/finance/（金融）等目录中，挑选一个贴合你业务场景的DAG任务定义文件，例如 order_fulfillment_v2.yaml。
4. 执行测评。 调用命令 claweval evaluate --task order_fulfillment_v2.yaml --agent openclaw。框架将驱动OpenClaw完整执行整个业务流程，并详细记录每一步的成功状态、耗时以及遇到的异常类型。
三、构建红队安全评估流水线：筑牢安全边界
模型能力再强，若安全性不过关也毫无意义。tinman-openclaw-eval框架就是专门负责“挑刺”的红队工具。它提供覆盖12大类、超过280种攻击载荷的自动化测试能力，核心目标不是检验“模型是否能做”，而是验证“模型是否只做该做的”，非常适合作为生产环境上线前的强制安全准入测试。
搭建这条安全防线，可以遵循以下步骤：
1. 初始化环境。 执行 tinman init --platform openclaw --target http://localhost:18789，框架会自动注入基础的沙箱策略和日志捕获钩子。
2. 选择攻击集。 使用 tinman list-attacks 查看所有可用的攻击类别，例如，你可以选择启用 prompt-injection（提示词注入）、tool-leakage（工具泄漏）、unauthorized-execution（未授权执行）这几类进行组合测试。
3. 配置参数。 在 attack_profile.yml 文件中，设定并发请求数（如 concurrency: 5）、超时阈值（如 timeout_sec: 45）以及敏感词触发规则等。
4. 运行扫描。 执行 tinman run --profile attack_profile.yml --report-dir ./reports/redteam_20260518。扫描结束后，你将得到一份结构化的JSON报告，其中清晰列出了发现的漏洞路径、触发的载荷样本以及详细的复现步骤。
四、量化技能级表现：聚焦原子能力
最后，我们还需要关注更细粒度的“技能”表现。nord342/openclaw-skill-tester框架将OpenClaw中的每个技能（如网页点击、文件解析、API调用）抽象为可独立测试的功能单元。它特别适合嵌入到CI/CD流程中，对具体自动化动作的稳定性和准确率进行回归测试。
具体使用方法如下：
1. 安装工具。 运行 pip install openclaw-skill-tester，并确认其兼容你当前使用的OpenClaw CLI版本（建议≥v2026.3.31）。
2. 定义契约。 在具体技能文件（如 skills/parse_invoice.py）的同级目录，创建一个 contract.yaml 文件，明确声明该技能的输入参数类型、预期输出的字段结构以及判定失败的条件。
3. 准备用例。 在 test_cases/invoice/ 这类目录下，存放多样化的测试样本（如正常发票、模糊发票、缺页发票、加密PDF等），并为每个样本配套一个标准的解析结果JSON文件。
4. 批量执行。 运行命令 ocst run --skill parse_invoice --cases test_cases/invoice/ --output ./results/invoice_qa_20260518。测试完成后，会生成一份Markdown格式的汇总报告，清晰展示该技能的成功率、平均耗时以及失败案例的根因分类。