AI Chat — Unified LLM Gateway

安装指南

1. ClawHub CLI 从源直接安装技能的最快方式。
   npx clawhub@latest install ai-chat
2. 手动安装 将技能文件夹复制到以下位置之一
   全局模式
   ~/.openclaw/skills/
   工作区
   /skills/
   优先级：工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装 将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
   请帮我使用 Clawhub 安装 ai-chat。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
   更倾向于下载？
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   下载技能 (.zip)

什么是

AI Chat 是一个 OpenClaw skill，可让您的 agent 访问 AceDataCloud 的统一网关，支持 50 多种语言模型，包括 GPT、Claude、Gemini、Grok、Kimi、GLM 和 DeepSeek。使用兼容 OpenAI 的 chat 和 responses API、原生 Claude Messages，或推荐的有状态对话端点，无需为每个模型系列单独管理集成。
对于探索 Openclaw Skills 的开发者，该 skill 将标准文本生成与流式传输、tool calling、多模态输入、用于搜索和 RAG 的 embeddings、服务端对话状态以及定时 agent 运行相结合。模型访问和功能取决于所选的 API 路由、模型和账户权限。

应用场景

通过统一的 API 网关在支持的 LLM 系列之间进行比较或切换。
为应用或工作流添加兼容 OpenAI 的 chat completions 或 responses。
发起原生的 Claude Messages 请求，包括依赖于模型的 thinking 和 tool-call 功能。
使用 text embeddings 构建语义搜索或 RAG 管道。
处理带有图像或文件输入的 prompt，并维护服务端对话历史。
允许 agent 使用经批准的 skills 或 MCP 服务器，并配置工具作用域和迭代限制。
使用显式时区安排周期性或一次性 agent 任务，并检查其执行历史。
使用文档中记录的 API base URL 和 service token 连接兼容的客户端（如 Dify）。

工作原理

安装官方 @acedatacloud/ai-chat skill，并在 OpenClaw Gateway 环境中配置 AceDataCloud service API token。
选择与工作相匹配的 API 接口：/aichat2/conversations 用于有状态或多模态 agent 工作流，/openai/chat/completions 或 /openai/responses 用于兼容 OpenAI 的调用，/v1/messages 用于原生 Claude，或 /openai/embeddings 用于向量生成。
发送所选协议支持的模型 ID 和请求字段。根据该路由和模型支持情况，添加 messages、system 说明、采样控制、流式传输、tools、多模态内容或 thinking 选项。
对于 agent 对话，可选择启用服务端状态，设置 max_turns，并使用 allowed_skills 或 allowed_mcp_servers 限制工具访问权限。使用对话操作来检索、更新或删除存储的对话。
对于定时任务，使用 cron、interval 或一次性计划、IANA 时区和对话模板创建任务。在启用无人值守执行之前，确认预期的 prompt、权限和消费额度范围。
使用返回的 task ID 跟踪异步请求和定时运行。检查运行状态和错误，并检索相关对话以获取结果；不要仅为了检查进度而重复进行计费请求。

配置指南

安装官方 skill 并验证 ClawHub 发布者为 @acedatacloud。
clawhub install @acedatacloud/ai-chat
登录 AceDataCloud Applications，启用 AI Chat 访问权限，检查余额和当前定价，并获取 service API key。请勿将 platform-... 管理 token 用作 service key。
将 key 添加到 OpenClaw Gateway 主机上的 ~/.openclaw/.env，然后重启 Gateway 并开始新会话。切勿将 key 包含在 prompt 和源码控制中。
printf 'ACEDATACLOUD_API_TOKEN=your_api_key_here\n' >> ~/.openclaw/.env
如需进行直接的终端测试，可在该 shell 中导出 token：
export ACEDATACLOUD_API_TOKEN="your_api_key_here"
检查 AceDataCloud 应用中的 Allowed APIs 限制。为推荐的第一个示例启用 /aichat2/conversations，并授予对工作流所需其他路由的访问权限。
测试有状态对话端点：
curl -X POST https://api.acedata.cloud/aichat2/conversations \ -H "Authorization: Bearer $ACEDATACLOUD_API_TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model":"gpt-4.1","question":"Summarize the latest release notes.","stateful":true}' 对于兼容 OpenAI 的 SDK，请使用 https://api.acedata.cloud/openai base URL。对于会附加 /chat/completions 的客户端，请使用 https://api.acedata.cloud/v1 作为 base URL。在生产环境使用前，请验证模型可用性、路由访问权限和当前定价。
AI Chat — Unified LLM Gateway 数据架构与分类体系
该 skill 使用 AceDataCloud API 请求和响应；它不定义本地数据目录或单独的生成文件格式。API token 通过 OpenClaw 环境配置，而对话和定时任务数据则通过各自的 API 路由管理。
Data or resource Route / fields Purpose
Credentials ~/.openclaw/.env 中的 ACEDATACLOUD_API_TOKEN 用于 service API 调用的 Bearer 身份验证。
Chat request /openai/chat/completions；model、messages、可选的 stream、tools、temperature、top_p、max_tokens、service_tier 无状态且兼容 OpenAI 的生成与 tool calling。
Responses request /openai/responses 或公开别名 /v1/responses 兼容 OpenAI 的 responses 工作流。
Claude request /v1/messages；model、messages、max_tokens、可选的 system、thinking、output_config 原生 Claude Messages，具有取决于模型的选项。
Embedding request /openai/embeddings；model、input 为语义搜索或 RAG 生成向量。将来自不同 embedding 模型的向量保存在独立的索引中。
Conversation /aichat2/conversations；action、model、question 或 message、stateful、可选的 references、preset、max_turns 有状态、多模态和 agent 对话；操作包括对话、检索、更新和删除。
Tool scope allowed_skills、allowed_mcp_servers、unattended_policy、tool_results 在支持的情况下配置或限制 agent 工具的使用。
Scheduled task /aichat2/scheduled-tasks；action、schedule、template、task id 创建、检查、更新或删除定时 agent 任务并查看其运行情况。
Schedule metadata schedule.type、cron 或 interval_seconds 或 at、tz、可选的 ends_at 定义重复周期、IANA 时区和可选的任务结束时间。

高级特性

通过统一网关访问多个模型系列，同时保留特定于协议的路由和模型 ID。
通过 SSE 流式传输兼容 OpenAI 的 chat 响应，并使用
tools
tool_choice
配置函数工具。
使用原生 Claude Messages 功能，如 thinking 配置、effort 设置和 token 计数；支持的选项因模型而异。
在支持的情况下通过
/aichat2/conversations
发送多模态文本、图像或文件内容。
维护服务端对话状态，并使用检索、批量检索、更新和删除操作。
max_turns
约束 agent 迭代，并用允许的 skills 或 MCP 服务器限制工具范围。
结合 IANA 时区、任务模板和运行历史检查，运行 cron、interval 或一次性定时 agent 任务。
为支持的对话工作流使用回调或异步执行，并跟踪返回的 task ID，而不是重新提交计费请求。
应用操作安全保障：定时运行是按次计费的，可能会失败或等待用户输入，且连续的 AI 执行失败不会自动暂停任务。在需要时诊断运行历史并显式禁用重复失败的任务。
将模型目录和功能支持视为取决于模型和账户的；检查访问权限和定价，不要在请求错误后默默替换为其他模型。

name: ai-chat description: Access 50+ LLM models through AceDataCloud's unified chat APIs. Use when you need native Claude Messages, OpenAI-compatible chat/responses calls, text embeddings for search or RAG, or stateful conversations and scheduled agent tasks across GPT, Claude, Gemini, Grok, Kimi, GLM, and DeepSeek models. Supports streaming, multimodal input, and tool calling. license: Apache-2.0