测试与验证
部署完成后，建议按照本指南逐步测试各项功能，确保 OpenClaw 正常运行。
快速验证
一键运行所有基础验证：
bash
# 运行完整的系统健康检查
openclaw doctor
# 仅检查特定模块
openclaw doctor --check models
openclaw doctor --check channels
openclaw doctor --check automation部署后必做
每次部署或升级后，建议至少运行一次 openclaw doctor 确保所有组件正常工作。
测试模式（Dry Run）
OpenClaw 支持测试模式，所有操作只模拟执行，不会产生实际影响：
bash
# 以测试模式启动（不连接真实通道和模型）
openclaw start --dry-run
# 测试模式下发送消息（不会调用模型 API）
openclaw test send --message "你好，这是一条测试消息"
# 测试模式下执行自动化任务
openclaw automation trigger --name "daily-report" --dry-run测试模式说明
测试模式下：
- 模型调用会返回模拟响应（Mock Response），不消耗 Token
- 通道消息不会真正发送
- 数据库操作会使用临时数据库
- 自动化任务只记录日志不执行实际动作
模型测试
连接测试
bash
# 测试所有已配置的模型
openclaw models test
# 测试特定模型提供商
openclaw models test --provider deepseek
openclaw models test --provider openai
# 详细输出（包含延迟、Token 计数等）
openclaw models test --provider deepseek --verbose预期输出示例：
✅ deepseek-chat | 延迟: 856ms | 首 Token: 342ms | 状态: 正常
✅ deepseek-reasoner | 延迟: 1203ms | 首 Token: 567ms | 状态: 正常
❌ gpt-4o | 错误: 连接超时 (可能需要代理)模型功能测试
bash
# 测试模型基本对话能力
openclaw models test --provider deepseek --prompt "请用一句话介绍你自己"
# 测试模型的 Streaming（流式输出）
openclaw models test --provider deepseek --stream
# 测试模型的 Function Calling（函数调用）能力
openclaw models test --provider deepseek --function-calling通道测试
连接状态检查
bash
# 查看所有通道状态
openclaw channels status
# 深度探测通道连通性（发送测试心跳）
openclaw channels status --probe发送测试消息
bash
# 向企业微信发送测试消息
openclaw channels test --name wecom --message "OpenClaw 测试消息"bash
# 向钉钉发送测试消息
openclaw channels test --name dingtalk --message "OpenClaw 测试消息"bash
# 向飞书发送测试消息
openclaw channels test --name feishu --message "OpenClaw 测试消息"bash
# 向 Telegram 发送测试消息
openclaw channels test --name telegram --chat-id <CHAT_ID> --message "OpenClaw test message"端到端通道测试
bash
# 完整的端到端测试：发送消息 → Agent 处理 → 模型调用 → 返回响应
openclaw channels test --name wecom --e2e --message "今天天气怎么样？"端到端测试会消耗 Token
端到端测试会实际调用模型 API，产生 Token 消耗。如需免费测试，请使用 --dry-run 参数。
自动化任务测试
手动触发 Cron 任务
bash
# 列出所有自动化任务
openclaw automation list
# 手动触发特定任务（真实执行）
openclaw automation trigger --name "daily-report"
# 模拟触发（仅输出日志，不执行）
openclaw automation trigger --name "daily-report" --dry-runWebhook 测试
bash
# 测试 webhook 端点是否可达
openclaw automation test-webhook --url http://localhost:7681/api/hooks/my-hook
# 发送模拟 webhook 请求
curl -X POST http://localhost:7681/api/hooks/my-hook \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"action": "test", "data": {"key": "value"}}'集成测试
运行 OpenClaw 内置的集成测试套件（Integration Test Suite）：
bash
# 运行所有集成测试
openclaw test integration
# 运行特定模块的集成测试
openclaw test integration --module gateway
openclaw test integration --module agent
openclaw test integration --module channels
# 生成测试报告
openclaw test integration --report --output test-report.html性能基准测试（Benchmark）
bash
# 运行标准性能基准测试
openclaw benchmark
# 自定义测试参数
openclaw benchmark \
--concurrent 10 \
--requests 100 \
--model deepseek-chat基准测试结果参考：
| 指标 | 2C4G 服务器 | 4C8G 服务器 | 8C16G 服务器 |
|---|---|---|---|
| 并发请求 | 5-10 | 15-30 | 50+ |
| 平均响应时间 | 3-5s | 2-4s | 1-3s |
| 每分钟处理请求 | 20-40 | 50-100 | 150+ |
| 内存占用 | 300-500MB | 400-800MB | 500MB-1.5GB |
性能优化建议
如果基准测试结果不理想，可参考以下优化措施：
- 启用响应缓存（Response Cache）
- 使用更快的模型（如 DeepSeek V3 Turbo）
- 增加服务器资源或启用水平扩展（Horizontal Scaling）
- 优化 System Prompt 长度，减少 Token 消耗
自动化测试脚本
创建自定义测试脚本用于持续验证：
bash
#!/bin/bash
# test-openclaw.sh - OpenClaw 健康检查脚本
echo "=== OpenClaw 健康检查 ==="
# 1. 检查服务状态
openclaw status || { echo "❌ 服务未运行"; exit 1; }
# 2. 测试模型连接
openclaw models test || { echo "❌ 模型连接异常"; exit 1; }
# 3. 测试通道连接
openclaw channels status --probe || { echo "❌ 通道连接异常"; exit 1; }
echo "✅ 所有检查通过"可将此脚本加入 crontab（定时任务），实现定期自动化验证。