使用OpenClaw与Taotoken搭建自动化视频摘要Agent工作流

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 CLInpm 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_KEYCLI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 videoyour_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。