问题解构

用户遇到的核心错误是 LLM request failed: provider rejected the request schema or tool payload.。这个错误通常发生在 OpenClaw 智能体通过网关向大语言模型（LLM）服务提供商（如 OpenAI、Kimi、GLM 等）发起请求时，请求的格式或内容不符合服务商的 API 规范 。具体可能涉及以下几个方面：

1. 工具调用（Tool Call）格式不兼容：OpenClaw 的 Skill 会以工具（Tools）的形式暴露给 LLM，如果工具的描述（Schema）或调用参数（Payload）不符合特定 LLM 的格式要求，请求会被拒绝 。
2. API 鉴权与路由问题：网关配置了错误的模型端点（Endpoint）、API 密钥（Key）或服务商（Provider），导致请求被目标服务方拒绝 。
3. Skill 实现或配置错误：自定义 Skill 的 SKILL.md 描述文件或 index.ts 中的工具函数定义不规范，生成了无效的请求负载 。

方案推演与调试方法

解决此问题需要从 OpenClaw 的请求链路出发，进行分层排查。以下是详细的调试步骤和方法。

1. 检查网关配置与模型路由

这是最可能的原因。OpenClaw 网关负责将智能体的请求路由到正确的 LLM 服务。配置错误会直接导致请求被拒。

• 检查模型配置文件：定位网关的配置文件（通常是 config/models.yaml 或类似文件），确认目标模型的 provider、endpoint 和 apiKey 是否正确。
• 验证 API 密钥与权限：特别是对于 Kimi 等国内模型，需确认 API 密钥有效且具有调用对应模型（如 moonshot-v1-8k）的权限。不同产品线的 API 密钥可能不通用 。

# 示例：检查 models.yaml 中 GLM-5 的配置
models:
  - id: "glm-5"
    name: "GLM-5 Latest"
    provider: "glm" # 提供商标识必须准确
    endpoint: "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions" # 确认端点正确
    apiKey: "${GLM_API_KEY}" # 确保环境变量已设置且密钥有效
    capabilities: ["chat", "tools"] # 必须包含 "tools" 以支持工具调用

2. 审查并修正 Skill 定义

自定义 Skill 的工具定义必须严格遵循 OpenClaw 和 LLM 服务商的规范。

• 规范 SKILL.md 文件：确保文件中的工具描述清晰、参数定义完整且类型准确。模糊或错误的描述可能导致 LLM 生成不合规的调用参数 。

  <!-- 在 SKILL.md 中，工具描述应清晰 -->
  ## get_weather
  获取指定城市的当前天气信息。
  
  **Parameters:**
  - `city` (string, required): 城市名称，例如“北京”。
  - `unit` (string, optional): 温度单位，`celsius` 或 `fahrenheit`，默认为 `celsius`。
  
  **Returns:**
  JSON 对象，包含温度、天气状况等信息。
  

• 检查 index.ts 中的工具函数签名：工具函数的输入参数必须与 SKILL.md 中的描述严格匹配，并且函数应返回 Promise<string> 类型。参数类型不匹配或返回格式错误会导致序列化问题 。

  // index.ts 中的工具函数实现
  import { SkillContext } from "@openclaw/core";
  
  export async function getWeather(
    context: SkillContext,
    params: { city: string; unit?: string } // 参数结构必须与 SKILL.md 一致
  ): Promise<string> {
    const { city, unit = 'celsius' } = params;
    // ... 实现逻辑
    return JSON.stringify({ temperature: 25, condition: '晴', unit }); // 返回字符串
  }
  

3. 启用详细日志与调试模式

OpenClaw 提供了日志系统来追踪请求链路。

• 查看网关日志：启动网关时，设置日志级别为 DEBUG 或 TRACE，可以查看出入网关的原始请求和响应，定位是哪个环节的格式被拒绝 。

  # 启动网关时指定日志级别
  OPENCLAW_LOG_LEVEL=debug npm start
  

• 查看智能体日志：在智能体的运行环境中，同样启用调试日志，查看它准备发送给网关的工具调用请求是什么 。

4. 针对特定模型的兼容性处理

某些 LLM 对工具调用格式有特殊要求。

• GLM-5 工具调用格式：已知 GLM-5 对工具调用的 JSON 结构要求较为严格。如果遇到 400 错误，很可能是工具 name 或 parameters 的格式不符。需要参考 GLM 的官方文档，调整网关或 Skill 生成请求的适配层 。
• 简化或适配工具 Schema：如果某个复杂的工具定义总是导致失败，可以尝试简化参数，或将一个复杂工具拆分成多个简单工具，以符合 LLM 的处理能力。

5. 进行隔离测试与验证

通过最小化复现步骤来定位问题。

• 测试纯文本对话：首先，在智能体中禁用所有 Skill，仅进行纯文本对话。如果成功，说明基础模型连接和鉴权是正常的，问题出在工具调用上。
• 逐个启用 Skill：然后，逐个启用 Skill，观察是哪个 Skill 的调用触发了错误。这能帮助定位到有问题的具体工具 。
• 使用 MCP 客户端直接测试：OpenClaw 使用 Model Context Protocol (MCP)。可以使用独立的 MCP 客户端工具直接向你的 Skill 服务器发送工具调用请求，绕过 LLM，以验证 Skill 本身的接口是否符合 MCP 标准 。

总结与快速排查清单

当遇到“提供方拒绝请求模式或工具负载”错误时，请按以下清单顺序排查：

通过以上结构化调试，可以系统地定位并解决 OpenClaw 中因工具调用格式或配置不当导致的 LLM 请求失败问题。核心思路是：确保网关配置正确指向有权限的模型服务，并保证 Skill 定义生成的工具调用负载完全符合目标 LLM API 的规范 。

参考来源

• 【OpenClaw 全面解析：从零到精通】第 017 篇：OpenClaw 自定义 Skill 开发指南——从零构建你的第一个专属技能
• OpenCLAW 讲师叶梓OpenCLAW 技术培训提纲
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