1. 销售线索清洗与智能跟进为什么卡在“模型调用”这一步OpenClaw 数字员工在销售与客服场景里最核心的两件事是把杂乱线索清洗成可分级的数据再按级别触发智能跟进。听起来是业务问题但真正落地时很多人卡在同一个地方——模型调用通道不统一。线索清洗要调模型做意图识别跟进话术要调模型做生成客服问答还要调模型做多轮对话如果每个环节各接一个 Key、各配一套地址配置会迅速失控。我试过把 OpenClaw 的销售线索清洗和智能跟进拆成两条链路来跑一条负责“判断”一条负责“触达”。判断链路做线索评分与分级触达链路做跟进话术生成与触发。两条链路共用同一个模型调用入口也就是把 OpenClaw 侧所有模型请求统一指向 TaoToken 的 API 通道。这样做的好处是你只需要维护一份 Key 和一份 base_url后续换模型、加场景、做灰度都只改一处。这篇面向的是已经在用 OpenClaw 搭数字员工、但被多 Key 和多地址搞烦的开发者也适合刚接触 OpenClaw 配置、想直接跑通“线索清洗→跟进触发”这条最小闭环的人。下面给出 OpenClaw 侧config.toml与settings.json的可复制骨架并附一条可核对的验证动作。你不需要先理解全部业务逻辑先把通道打通再往上叠销售策略。2. TaoToken 前置统一 Key 与 OpenClaw 的接入位置TaoToken 在这里扮演的是“模型调用统一入口”的角色。OpenClaw 本身负责数字员工的编排、线索状态机、跟进触发TaoToken 负责把模型请求稳定地转发到对应模型。你需要在 TaoToken 官网注册后拿到 API Key然后在 OpenClaw 配置里把 base_url 指向https://taotoken.net/api把 Key 填进对应字段。官网地址是https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end注册和查看文档都在这里。API 地址是https://taotoken.net/api注意这个地址不加任何查询参数直接作为 base_url 使用。Key 的创建入口在控制台的 API Keys 页面建议为 OpenClaw 单独建一个 Key命名成openclaw-sales之类方便后续按项目排查用量。注意不要把 Key 硬编码进会提交到 Git 的配置文件。OpenClaw 支持从环境变量读取下面骨架里会用占位符你替换成自己的环境变量名即可。如果你后续要做长期编码或 Agent 任务可以了解 Coding Plan如果只是想先验证模型对话是否通可以用模型对话页面直接测。但本篇的重点是 OpenClaw 侧的配置所以先把 Key 和 base_url 准备好进入下一节。3. 可复制配置config.toml 与 settings.json 骨架OpenClaw 的模型调用配置分两层config.toml管全局 provider 和默认模型settings.json管数字员工级别的行为参数。下面这份骨架可以直接复制把占位符替换成你的实际值。3.1 config.toml把 provider 指向 TaoToken# config.toml # OpenClaw 全局模型配置统一走 TaoToken API 通道 [providers.taotoken] type openai-compatible base_url https://taotoken.net/api api_key_env TAOTOKEN_API_KEY timeout_seconds 60 max_retries 2 [models.default] provider taotoken model gpt-4o-mini temperature 0.3 max_tokens 2048 [models.lead_scoring] provider taotoken model gpt-4o-mini temperature 0.1 max_tokens 1024 [models.follow_up] provider taotoken model gpt-4o-mini temperature 0.7 max_tokens 1536这里的关键点有三个。第一type用openai-compatible因为 TaoToken 的 API 兼容 OpenAI 风格请求OpenClaw 可以直接复用现有适配器。第二api_key_env指向环境变量TAOTOKEN_API_KEY你需要在启动 OpenClaw 前 export 这个变量。第三线索评分用低 temperature0.1保证分级稳定跟进话术用高 temperature0.7让表达更自然。3.2 settings.json数字员工的线索清洗与跟进参数{ agent: { name: sales-digital-worker, default_model: default, locale: zh-CN }, lead_cleaning: { enabled: true, model: lead_scoring, dimensions: [ { key: need_clarity, weight: 0.25, max_score: 5 }, { key: budget_range, weight: 0.25, max_score: 5 }, { key: decision_time, weight: 0.25, max_score: 5 }, { key: purchase_authority, weight: 0.25, max_score: 5 } ], grade_thresholds: { A: 15, B: 10, C: 0 }, output_fields: [total_score, grade, reason, next_action] }, follow_up: { enabled: true, model: follow_up, triggers: { A: { delay_minutes: 0, channel: human_first, notify: true }, B: { delay_minutes: 1440, channel: ai_nurture, notify: false }, C: { delay_minutes: 43200, channel: batch_touch, notify: false } }, max_message_length: 150 } }lead_cleaning.dimensions对应四个筛选维度权重各 25%每项 1 到 5 分总分 20。grade_thresholds里 A 级 15 分及以上B 级 10 到 14C 级 10 分以下。follow_up.triggers定义了不同级别的触发延迟和通道A 级立即通知人工B 级延迟一天走 AI 培育C 级延迟一个月走批量触达。3.3 环境变量与启动export TAOTOKEN_API_KEY你的_TaoToken_Key openclaw start --config ./config.toml --settings ./settings.json启动后 OpenClaw 会读取config.toml里的 provider 配置所有模型请求都会发往https://taotoken.net/api。你可以在日志里看到 provider 初始化的记录确认 base_url 和 model 名称正确。4. 验证请求一条线索清洗到跟进触发的完整动作配置写完不算跑通必须有一条可核对的验证动作。下面用一条模拟线索走完整流程输入客户咨询文本经过线索清洗得到分级再触发对应跟进动作。4.1 构造测试线索{ lead_id: test-20250101-001, source: website_form, raw_message: 你好我想了解一下你们的企业培训课程。我们公司有50多人主要是销售团队想提升谈判技巧。预算大概3-5万吧如果合适的话这个月就想安排。这个事我可以直接定。 }这条线索信息完整四个维度都有明确回答预期应该拿到 A 级。4.2 调用线索清洗接口curl -X POST http://localhost:8080/api/lead/clean \ -H Content-Type: application/json \ -d test_lead.jsonOpenClaw 收到请求后会用lead_scoring模型对四个维度逐项评分计算加权总分再按grade_thresholds分级。返回结果应该包含total_score、grade、reason和next_action。4.3 预期返回与核对点{ lead_id: test-20250101-001, total_score: 20, grade: A, dimensions: { need_clarity: 5, budget_range: 5, decision_time: 5, purchase_authority: 5 }, reason: 需求具体、预算明确、决策周期短、本人可决策, next_action: { channel: human_first, delay_minutes: 0, notify: true, suggested_message: 王总您好感谢您的咨询... } }核对点有三个。第一total_score是否为 20grade是否为 A。第二next_action.channel是否为human_firstdelay_minutes是否为 0。第三suggested_message是否生成且不超过 150 字。如果这三点都对说明线索清洗到跟进触发的链路已经跑通。4.4 跟进触发验证A 级线索的notify为 trueOpenClaw 会向配置的通知通道发送提醒。你可以在日志里看到类似记录[follow_up] leadtest-20250101-001 gradeA channelhuman_first delay0 notifytrue [follow_up] message_length138 within_limittrue如果日志里出现message_length超过 150说明max_message_length没生效需要检查settings.json是否被正确加载。5. 本篇常见错排查配置跑不通时大部分问题集中在 Key、地址、模型名和字段格式四处。下面按现象列排查路径。5.1 报 401 或 403Key 没读到现象是 OpenClaw 启动后第一次调模型就返回 401。先确认环境变量是否 export 成功echo $TAOTOKEN_API_KEY如果输出为空说明变量没设置。注意config.toml里写的是api_key_env TAOTOKEN_API_KEYOpenClaw 读的是这个环境变量的值不是变量名本身。另外如果你在 Docker 里跑 OpenClaw要确认环境变量传进了容器。5.2 报 404base_url 写错现象是请求返回 404。检查base_url是否为https://taotoken.net/api不要多加/v1或结尾斜杠。OpenClaw 的 openai-compatible 适配器会自动拼接路径手动加/v1会导致路径重复。如果你从别处复制了带/v1的地址删掉。5.3 模型名不识别现象是返回模型不存在。config.toml里的model字段要填 TaoToken 支持的模型名。如果你不确定先用模型对话页面测一下目标模型是否可用再把名称填进配置。注意models.default、models.lead_scoring、models.follow_up三处都要填对漏填会回退到 default。5.4 线索分级结果不稳定现象是同一条线索多次调用分级在 A 和 B 之间跳。这是 temperature 没压住。lead_scoring的 temperature 建议设 0.1 或更低不要用 default 的 0.3。另外评分提示词里要明确要求“只输出 JSON”避免模型返回自然语言导致解析失败。5.5 跟进话术超长现象是suggested_message超过 150 字。检查settings.json里follow_up.max_message_length是否为 150同时确认follow_up模型的max_tokens不要设太大。如果模型仍然超长在提示词里加一句“话术不超过 150 字”双保险。5.6 通知没触发现象是 A 级线索清洗出来了但没收到通知。检查follow_up.triggers.A.notify是否为 true以及 OpenClaw 的通知通道是否配置。如果通知通道没配notify为 true 也发不出去日志里会有notify_channel_missing之类的记录。6. 接入文档与后续动作配置跑通后下一步是把线索清洗和跟进触发接到真实渠道。OpenClaw 侧可以继续扩展 B 级和 C 级的培育流程也可以把 A 级线索的通知接到飞书或企业微信。模型调用这一层不需要再动因为所有请求已经统一走 TaoToken 的 API 通道。如果你在接入过程中遇到 Key 或地址相关的问题可以直接看接入文档里面有各语言的调用示例和错误码说明。需要新建或轮换 Key 时去 API Keys 页面操作。想先验证模型对话是否正常用模型对话页面发一条消息即可。长期做编码或 Agent 任务的话Coding Plan 会更合适。我自己的习惯是每加一个新场景先在模型对话里测通提示词再写进 OpenClaw 配置最后用一条测试线索跑完整链路。这样出问题时能快速定位是提示词、配置还是通道的问题。