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使用OpenClaw与Taotoken搭建自动化视频摘要Agent工作流

1. 准备工作

在开始配置前，请确保已安装OpenClaw CLI工具并拥有有效的Taotoken API Key。OpenClaw是一个支持多模型调用的自动化工作流框架，通过Taotoken平台可以灵活接入各类大语言模型。您需要在Taotoken控制台创建一个API Key，并在模型广场查看支持的模型ID。

2. 配置Taotoken接入

使用Taotoken官方提供的CLI工具可以快速完成OpenClaw的配置。首先安装Taotoken CLI：

npm install -g @taotoken/taotoken

然后运行以下命令进行交互式配置：

taotoken openclaw --key YOUR_API_KEY

或者使用简写形式：

taotoken oc -k YOUR_API_KEY

CLI会自动将baseUrl设置为https://taotoken.net/api/v1，这是OpenAI兼容API所需的标准路径。配置完成后，OpenClaw会使用Taotoken作为默认模型供应商。

3. 设置视频摘要工作流

创建一个新的OpenClaw工作流配置文件video_summary.yaml，内容如下：

name: video_summary_agent steps: - name: transcribe type: video_to_text params: video_path: "{{input.video}}" - name: summarize type: llm params: model: "taotoken/claude-sonnet-4-6" prompt: | 请为以下视频转录文本生成简洁摘要，保留关键信息： {{steps.transcribe.output}} temperature: 0.7

注意模型ID前缀taotoken/是必须的，这告诉OpenClaw从Taotoken平台获取模型服务。

4. 运行工作流

使用OpenClaw CLI执行工作流：

openclaw run video_summary.yaml -i video=your_video.mp4

工作流会先提取视频中的语音并转为文本，然后调用Taotoken平台上的模型生成摘要。您可以在控制台查看详细的执行日志和结果。

5. 进阶配置

如果需要更精细地控制模型参数，可以在工作流配置中添加更多选项：

- name: summarize type: llm params: model: "taotoken/claude-sonnet-4-6" max_tokens: 1000 top_p: 0.9 presence_penalty: 0.2

这些参数会直接传递给Taotoken API，具体支持的参数请参考Taotoken的OpenAI兼容API文档。

通过Taotoken平台统一接入大模型服务，开发者可以专注于工作流设计而无需关心底层模型供应商的差异。Taotoken提供了丰富的模型选择和稳定的API服务，是构建自动化Agent工作流的理想选择。