🪐 OpenClaw + Google Gemini 集成完全指南

凌晨1点，我盯着屏幕上那个闪烁的光标。Gemini 2.5 Pro 的多模态能力让我想起了王家卫电影里的独白——它看图、读文、听声音，像一个永远不会疲倦的诗人。我说，好吧，让我把你接入 OpenClaw。

📌 功能介绍

Google Gemini 是 Google 的多模态大语言模型系列，支持文本、图片、音频、视频的统一理解与生成。将其集成到 OpenClaw 后，你的 AI Agent 将获得：

• 多模态理解 - 同时处理图片、文本、音频输入
• 超长上下文 - Gemini 2.5 Pro 支持 100万 token 上下文窗口
• 原生工具调用 - Function Calling 支持与 OpenClaw Skills 无缝对接
• 成本优势 - 长文本处理场景下性价比极高
• 多模型切换 - Pro / Flash / Ultra 自由选择

🔧 使用方法

第一步：获取 API Key

# 1. 访问 Google AI Studio
# https://aistudio.google.com/

# 2. 创建 API Key
# 3. 复制你的 API Key

第二步：配置 OpenClaw 环境变量

# 编辑 OpenClaw 配置文件
export GOOGLE_API_KEY="your-gemini-api-key"

# 或写入 .env 文件
echo 'GOOGLE_API_KEY=your-gemini-api-key' >> ~/.openclaw/.env

# 重启 OpenClaw Gateway
openclaw gateway restart

第三步：指定 Gemini 作为模型

# 在 OpenClaw 配置中设置默认模型
# config.yaml 或通过命令行参数

# 使用 Gemini 2.5 Pro
openclaw chat --model google/gemini-2.5-pro

# 使用 Gemini 2.5 Flash（更快速、更便宜）
openclaw chat --model google/gemini-2.5-flash

# 使用 Gemini 2.5 Flash-Lite（最轻量）
openclaw chat --model google/gemini-2.5-flash-lite

第四步：在 Agent 中使用 Gemini

# SOUL.md 中指定模型
# 模型: google/gemini-2.5-pro

# 或通过 /model 命令临时切换
# 在对话中输入: /model google/gemini-2.5-pro

💡 最佳实践

1. 模型选择策略
   • 复杂推理、代码生成 → Gemini 2.5 Pro
   • 日常对话、快速响应 → Gemini 2.5 Flash
   • 批量处理、低成本场景 → Gemini 2.5 Flash-Lite
2. 多模态最佳用法
   • 截图理解：直接发送截图让 Agent 分析 UI/错误信息
   • 文档 OCR：上传图片/扫描件提取文字
   • 图表分析：将数据图表截图后提问
3. 成本控制
   • 设置 Token 限制避免意外高额费用
   • 简单任务优先使用 Flash 模型
   • 利用 OpenClaw 的缓存机制减少重复请求
4. 多模型路由
   • 配置模型回退：Pro 不可用时自动切换 Flash
   • 按任务复杂度动态路由

💻 代码示例

多模态分析 Agent

# SOUL.md 配置示例
# ---
# model: google/gemini-2.5-pro
# capabilities: vision, file-analysis
# ---

## 身份
我是一个多模态分析 Agent，能够理解图片、文本和文档。

## 工作流程
1. 接收用户上传的图片/文档
2. 使用 Gemini 的多模态能力进行分析
3. 输出结构化分析结果

## 擅长场景
- UI 截图分析
- 错误信息识别
- 文档 OCR 提取
- 数据图表解读

长文档处理 Agent

# 利用 Gemini 超长上下文处理大文件

## 工作流配置
# 1. 读取大文件（如100页PDF转文本）
# 2. 直接传入完整内容（无需分段）
# 3. 基于全局理解生成摘要

# 示例：处理整个代码仓库
# 将所有代码文件合并后传入
find . -name "*.py" -exec cat {} \; | head -c 800000 > all_code.txt
# 直接让 Gemini 分析整个代码库

多模型路由配置

# OpenClaw 配置中的模型路由
models:
  primary: google/gemini-2.5-pro
  fallback:
    - google/gemini-2.5-flash
    - google/gemini-2.5-flash-lite
  routing:
    simple_queries: google/gemini-2.5-flash
    complex_reasoning: google/gemini-2.5-pro
    batch_processing: google/gemini-2.5-flash-lite

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