openclaw调用vllm服务的实现

赠送14M的token用完了，打算vllm部署Qwen来跑一跑openclaw

1，起vllm服务

vllm doc

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
	--model Qwen3-32B \
	--served-model-name qwen3-32b \
	--tensor-parallel-size 2 \
	--enable-auto-tool-choice \
    --tool-call-parser hermes \
	--port 50072

2，openclaw配置vllm的provider

2.1 服务器上openclaw

openclaw onboard配置一下provider，url：http://ip:50072/v1, 模型名qwen3-32b，apiKey随便填一个
就能调自己的vllm服务了，可以随便测，不用担心tokens；

2.2 本地openclaw

通过VScode连服务器

1. 如果服务器端口开发，直接vscode转发端http://127.0.0.1:50072
2. 如果服务器端口不给转发，只能通过公司公网转发端口，直接用这个公网url，会报错“未登录”。
   • 解决：
     • 浏览器打开“<公网url>/version”，可以显示vllm版本，连通。
     • F12，复制Cookie

       • 

     • openclaw.json: models.providers.vllm增加：

        "headers": {
           "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/130.0.0.0 Safari/537.36 QuarkPC/6.3.5.718", # 可能不需要，没测过
           "Cookie": "__itrace_...."
         },

     • 注意：如果有clashx，不能设置为全局（直连+关闭设置为系统代理）；
     • 比较麻烦，Cookie更新后都需要跟新openclaw的配置，但算是通了;

问题

1. 如何停止vllm服务，换个模型重启？不能直接kill，如下重启：

   pkill -15 -f vllm.entrypoints.openai.api_server
   # 等gpu显存退了
   pkill -9 -f vllm

2. tool parser，vllm起服务名字中，需要加上tool相关参数，因为这边基本是要tool能力的。
3. max_model_len参数不需要设置，因为默认用模型config.json中max_position_embeddings，超过它的话又会报错。
4. qwen3-32b，长度太短，40960，聊一轮就报长度超了，没法用在openclaw中。
5. qwen3-vl-32b-instruct的max_position_embeddings=26w，够用了；但是效果不行，一直在读文件，停不下来；虽然qwen3-vl用了图片视频以及长文本，但真正的长文本能力应该比较弱；
6. 另外，在docker中装的openclaw，在docker里面，只能前台运行“openclaw gateway”。
7. qwen3-vl-32b-thinking，为啥界面显示thinking的内容（已经设置/think off; /reasoning off）？
   • vllm起服务时加上--reasoning-parser deepseek_r1参数，解析think内容；
   • 不加此参数，返回的message中所有output都在content字段中，加了参数后，就把think和最终答案拆开了，分别放在reasoning和content字段；
   • 加了参数后，问题解决，不会展示think内容；
8. 设置VLLM_LOGGING_LEVEL=DEBUG，可以看到vllm日志中记录的完整prompt，不过其他信息也特别多。
9. skillhub，安装后重启openclaw也没有生效，手动配置环境export PATH="~/.local/bin:$PATH"。
10. Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507，4张H20（显存141G）可以起vllm服务

    VLLM_LOGGING_LEVEL=DEBUG CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    	--model Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 \
    	--served-model-name qwen3-235b-tk \
    	--tensor-parallel-size 4 \
    	--enable-auto-tool-choice \
    	--tool-call-parser hermes \
    	--enable-log-requests \
    	--gpu-memory-utilization 0.95 \
    	--reasoning-parser deepseek_r1 \
    	--port 50072

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