OpenClaw 不仅提供了开箱即用的 WebUI 和渠道接入能力，还提供了完善的 Python SDK，支持开发者进行二次开发，打造自定义的 AI 智能体，适配企业专属的业务场景。而 4SAPI 完全兼容 OpenAI 协议，能完美适配 OpenClaw Python SDK 的二次开发，彻底解决国内网络访问问题，让开发者专注于业务逻辑开发。
本文就教大家如何通过 OpenClaw Python SDK 接入 4SAPI，实现自定义 AI 智能体的二次开发，全程代码精简，新手也能快速上手。
前置准备
- Python 3.8 及以上版本，已安装 OpenClaw Python SDK
- 已在 4SAPI 控制台创建专属 API Key，注册即送免费体验额度
- 基础的 Python 开发能力，了解智能体开发的基本逻辑
核心开发步骤
第一步：环境安装与初始化
首先安装 OpenClaw Python SDK 和核心依赖：
bash
运行
pip install openclaw openai
然后创建 Python 文件，初始化 OpenClaw 客户端，接入 4SAPI 网关，核心代码如下：
python
运行
from openclaw import OpenClawClient
from openai import OpenAI
# 初始化4SAPI客户端，核心配置固定网关地址
llm_client = OpenAI(
api_key="你的4SAPI专属API Key",
base_url="https://4sapi。com/v1"
)
# 初始化OpenClaw客户端，绑定4SAPI大模型能力
claw_client = OpenClawClient(
llm_client=llm_client,
default_model="claude-3-5-sonnet-20240620",
max_history_length=20
)
第二步：自定义工具函数开发
OpenClaw Python SDK 支持自定义工具函数，只需通过装饰器注册，就能让 AI 自动识别并调用，我们以「企业员工信息查询」为例，实现自定义工具：
python
运行
from openclaw import tool
import pandas as pd
# 模拟企业员工数据库
employee_data = pd.DataFrame([
{"id": 1, "name": "张三", "department": "技术部", "position": "后端开发", "salary": 15000},
{"id": 2, "name": "李四", "department": "运营部", "position": "内容运营", "salary": 12000},
{"id": 3, "name": "王五", "department": "技术部", "position": "前端开发", "salary": 14000},
{"id": 4, "name": "赵六", "department": "市场部", "position": "品牌经理", "salary": 18000},
])
# 注册工具函数，让OpenClaw可自动调用
@tool(
name="get_employee_info",
description="查询企业员工信息，支持按部门、姓名、职位筛选",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"department": {"type": "string", "description": "员工所在部门，可选：技术部/运营部/市场部"},
"name": {"type": "string", "description": "员工姓名，可选"},
"position": {"type": "string", "description": "员工职位，可选"}
}
}
)
def get_employee_info(department=None, name=None, position=None):
df = employee_data.copy()
if department:
df = df[df["department"] == department]
if name:
df = df[df["name"] == name]
if position:
df = df[df["position"] == position]
if df.empty:
return "未查询到符合条件的员工信息"
return df.to_string(index=False)
# 注册工具到OpenClaw客户端
claw_client.register_tool(get_employee_info)
第三步：实现智能体对话核心逻辑
完成工具注册后，只需几行代码，就能实现带工具调用能力的智能体对话：
python
运行
def chat_with_agent(user_query: str):
"""智能体对话入口，自动调用工具并生成回答"""
response = claw_client.chat(
query=user_query,
stream=True
)
# 流式输出回答
full_answer = ""
print("AI智能体回答：\n")
for chunk in response:
if chunk.content:
full_answer += chunk.content
print(chunk.content, end="", flush=True)
print("\n")
return full_answer
# 测试运行
if __name__ == "__main__":
# 测试1：简单问答
chat_with_agent("介绍一下企业的部门组成")
# 测试2：工具调用问答
chat_with_agent("查询技术部所有员工的信息")
# 测试3：复杂条件查询
chat_with_agent("查询薪资超过13000的员工有哪些，分别在哪个部门")
运行代码，即可看到 AI 会根据用户的问题，自动调用我们注册的员工信息查询工具，精准返回结果，完全适配企业内部的业务场景。
进阶扩展
- 多工具组合调用：只需按照装饰器格式，新增更多工具函数，比如薪资核算、考勤统计、审批流程处理，就能实现更复杂的企业 HR 智能体能力
- RAG 知识库接入：结合 4SAPI 的 Embedding 接口，为智能体接入企业制度、产品手册等私有文档，实现更精准的企业内部问答
- 多渠道部署：开发完成的智能体，可通过 OpenClaw 快速接入飞书、钉钉、企业微信等办公平台，无需额外开发适配
核心优势
- 开发门槛极低：OpenClaw Python SDK 封装了复杂的智能体逻辑，只需简单的装饰器就能实现工具注册，开发者只需关注业务逻辑
- 完美兼容 4SAPI：只需替换大模型客户端的 base_url 为
https://4sapi。com/v1，就能在国内稳定调用 Claude、GPT 等全系列模型，无需处理代理和网络问题 - 灵活可扩展：支持任意自定义工具开发，可适配企业 HR、财务、运营、运维等各种业务场景，打造专属的企业级 AI 智能体
- 生产级稳定：4SAPI 提供 99.9% 的 SLA 可用性保障，高并发低延迟，开发完成的智能体可直接部署到生产环境，稳定运行
