OpenClaw自动化测试：Qwen3.5-9B持续集成实践

张开发
• 2026/4/3 12:32:30 • 15 分钟阅读

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OpenClaw自动化测试：Qwen3.5-9B持续集成实践
OpenClaw自动化测试Qwen3.5-9B持续集成实践1. 为什么选择OpenClaw做自动化测试去年我在迭代一个NLP模型时每次代码提交后都需要手动跑测试用例、截图对比结果、再发邮件给团队——这套流程每周要重复十几次。直到发现OpenClaw这个能操作电脑的AI助手才意识到自动化测试可以这么玩。与传统CI工具不同OpenClaw的独特价值在于自然语言驱动直接用中文描述测试需求比如对比新旧模型的情绪分析结果跨平台操作能力能自动打开Jupyter Notebook执行测试截图保存比对结果灵活的通知机制测试完成后可通过飞书直接发送带附件的报告特别是在模型迭代场景中我们常需要对比不同版本在相同测试集上的表现。传统方案要么需要写复杂脚本要么得人工介入每个环节。而OpenClawQwen3.5的组合让我用自然语言就搭建起了完整的测试流水线。2. 环境准备与基础配置2.1 模型部署选择我选择了星图平台的Qwen3.5-9B-AWQ-4bit镜像主要考虑量化版本节省资源4bit量化后9B模型在我的开发机(16GB内存)上能流畅运行多模态支持后续可能扩展图像类测试用例API兼容性支持标准的OpenAI协议OpenClaw可直接对接部署命令非常简单docker run -d -p 5000:5000 qwen3.5-9b-awq-4bit2.2 OpenClaw的最小化安装为了专注测试场景我只安装了核心组件npm install -g qingchencloud/openclaw-zhlatest openclaw onboard --modeAdvanced在配置向导中模型提供商选择Custom填写本地模型地址http://localhost:5000/v1跳过渠道配置后续再单独配飞书验证连接是否正常openclaw models list应该能看到Qwen3.5模型已注册成功。3. 构建自动化测试流水线3.1 GitHub Actions的触发设计我的.github/workflows/model-test.yml关键配置如下name: Model CI Test on: [push] jobs: test: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkoutv4 - name: Setup Python uses: actions/setup-pythonv4 - run: pip install -r requirements.txt - name: Trigger OpenClaw run: | curl -X POST http://localhost:18789/api/v1/tasks \ -H Content-Type: application/json \ -d { instruction: 运行test_benchmark.py对比新旧模型在devset上的表现将结果截图发送到飞书, params: { test_script: python test_benchmark.py --new_modelqwen3.5, result_dir: ./results } }这里有个关键技巧通过本地运行的OpenClaw网关(18789端口)接收任务指令避免将模型API暴露在公网。3.2 OpenClaw任务脚本开发在OpenClaw的skills目录下我创建了model_test_skill核心逻辑是执行测试脚本import subprocess result subprocess.run(params[test_script], capture_outputTrue, textTrue)结果可视化import matplotlib.pyplot as plt plt.bar([Precision, Recall, F1], metrics) plt.savefig(comparison.png)飞书通知集成{ channels: { feishu: { webhook: https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxx } } }这个技能安装后OpenClaw就能理解运行测试并通知这类自然语言指令了。4. 实战中的挑战与解决方案4.1 截图比对的一致性难题最初直接用Python的PIL库做像素级比对发现每次截图都有微小差异。后来改进为先对测试结果进行OCR文字提取只比对关键指标数值差异超过阈值才标记为失败对应的OpenClaw指令调整为 运行测试脚本提取结果中的F1值如果比上周下降超过5%则标记为失败并高亮显示差异项4.2 长文本处理的Token优化Qwen3.5-9B的上下文长度是32K但测试日志可能很长。我的解决方案是让OpenClaw先提取ERROR/WARNING级别的日志对长日志自动执行head -n 50和tail -n 50关键指标单独提取后以表格形式呈现这样既保留了关键信息又控制了Token消耗。4.3 飞书消息的交互设计最初的纯文本通知效果不好后来改进为富文本消息使用飞书的交互式卡片绿色/红色标记测试通过/失败可点击链接直接跳转到CI详情页折叠长日志点击展开查看详情通过OpenClaw的feishu-card模板功能现在团队一眼就能看出每次提交的测试结果。5. 效果验证与迭代建议这套系统已经稳定运行3个月带来几个明显改进每次代码提交后20分钟内自动完成全量测试问题发现时间从平均8小时缩短到即时告警测试报告的可读性大幅提升对于想尝试类似方案的开发者我的建议是从小场景开始比如先自动化一个测试脚本重点优化差异检测逻辑避免误报通知消息要包含足够的上下文定期清理测试生成的临时文件最让我惊喜的是OpenClawQwen的组合甚至能理解这样的复杂指令如果测试失败请对比最近5次提交的F1变化趋势分析可能的原因——这已经超出了传统CI工具的能力范围。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。

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