--- read_when: - إضافة أو تعديل أوامر `openclaw infer` - تصميم أتمتة قدرات مستقرة بدون واجهة رسومية summary: CLI قائم على الاستدلال أولاً لسير عمل النماذج والصور والصوت وTTS والفيديو والويب والتضمينات المدعومة بالمزوّدين title: CLI الاستدلال x-i18n: generated_at: "2026-07-01T08:06:01Z" model: gpt-5.5 postprocess_version: locale-links-v1 provider: openai source_hash: bb63996dd1364bffba58d4b132849ac4157fb612555c009da795c963142f9368 source_path: cli/infer.md workflow: 16 --- `openclaw infer` هي الواجهة الأساسية بلا رأس لسير عمل الاستدلال المدعوم بالمزوّدين. وهي تعرض عمدًا عائلات القدرات، لا أسماء gateway RPC الخام ولا معرّفات أدوات الوكيل الخام. ## حوّل infer إلى Skill انسخ هذا والصقه في وكيل: ```text Read https://docs.openclaw.ai/cli/infer, then create a skill that routes my common workflows to `openclaw infer`. Focus on model runs, image generation, video generation, audio transcription, TTS, web search, and embeddings. ``` ينبغي أن تقوم Skill الجيدة القائمة على infer بما يلي: - ربط مقاصد المستخدم الشائعة بأمر infer الفرعي الصحيح - تضمين بضعة أمثلة أساسية لـ infer لسير العمل التي تغطيها - تفضيل `openclaw infer ...` في الأمثلة والاقتراحات - تجنّب إعادة توثيق واجهة infer بالكامل داخل متن Skill تغطية Skill النموذجية المركّزة على infer: - `openclaw infer model run` - `openclaw infer image generate` - `openclaw infer audio transcribe` - `openclaw infer tts convert` - `openclaw infer web search` - `openclaw infer embedding create` ## لماذا تستخدم infer يوفّر `openclaw infer` واجهة CLI واحدة ومتّسقة لمهام الاستدلال المدعومة بالمزوّدين داخل OpenClaw. الفوائد: - استخدم المزوّدين والنماذج المكوّنة بالفعل في OpenClaw بدلًا من إعداد مغلّفات مخصصة لكل واجهة خلفية. - اجمع سير عمل النماذج والصور ونسخ الصوت وTTS والفيديو والويب والتضمينات تحت شجرة أوامر واحدة. - استخدم شكل إخراج `--json` مستقرًا للسكربتات والأتمتة وسير العمل التي تقودها الوكلاء. - فضّل واجهة OpenClaw الرسمية عندما تكون المهمة في جوهرها "تشغيل الاستدلال". - استخدم المسار المحلي العادي دون الحاجة إلى Gateway لمعظم أوامر infer. لفحوصات المزوّد الشاملة من البداية إلى النهاية، فضّل `openclaw infer ...` بعد أن تصبح اختبارات المزوّد ذات المستوى الأدنى ناجحة. فهذا يختبر CLI المشحون، وتحميل الإعدادات، وحلّ الوكيل الافتراضي، وتفعيل Plugin المضمّن، ووقت تشغيل القدرات المشترك قبل إرسال طلب المزوّد. ## شجرة الأوامر ```text openclaw infer list inspect model run list inspect providers auth login auth logout auth status image generate edit describe describe-many providers audio transcribe providers tts convert voices providers status enable disable set-provider video generate describe providers web search fetch providers embedding create providers ``` ## المهام الشائعة يربط هذا الجدول مهام الاستدلال الشائعة بأمر infer المقابل. | المهمة | الأمر | ملاحظات | | ----------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------- | | تشغيل مطالبة نصية/نموذجية | `openclaw infer model run --prompt "..." --json` | يستخدم المسار المحلي العادي افتراضيًا | | تشغيل مطالبة نموذج على صور | `openclaw infer model run --prompt "Describe this" --file ./image.png --model provider/model` | كرّر `--file` لمدخلات صور متعددة | | إنشاء صورة | `openclaw infer image generate --prompt "..." --json` | استخدم `image edit` عند البدء من ملف موجود | | وصف ملف صورة أو URL | `openclaw infer image describe --file ./image.png --prompt "..." --json` | يجب أن يكون `--model` نموذجًا قادرًا على الصور بصيغة `` | | نسخ الصوت | `openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --json` | يجب أن يكون `--model` بصيغة `` | | تركيب الكلام | `openclaw infer tts convert --text "..." --output ./speech.mp3 --json` | `tts status` موجّه إلى Gateway | | إنشاء فيديو | `openclaw infer video generate --prompt "..." --json` | يدعم تلميحات المزوّد مثل `--resolution` | | وصف ملف فيديو | `openclaw infer video describe --file ./clip.mp4 --json` | يجب أن يكون `--model` بصيغة `` | | البحث في الويب | `openclaw infer web search --query "..." --json` | | | جلب صفحة ويب | `openclaw infer web fetch --url https://example.com --json` | | | إنشاء تضمينات | `openclaw infer embedding create --text "..." --json` | | ## السلوك - `openclaw infer ...` هي واجهة CLI الأساسية لسير العمل هذه. - استخدم `--json` عندما سيُستهلك الإخراج بواسطة أمر أو سكربت آخر. - استخدم `--provider` أو `--model provider/model` عندما تكون هناك حاجة إلى واجهة خلفية محددة. - استخدم `model run --thinking ` لتمرير مستوى تفكير/استدلال لمرة واحدة (`off` أو `minimal` أو `low` أو `medium` أو `high` أو `adaptive` أو `xhigh` أو `max`) مع إبقاء التشغيل خامًا. - بالنسبة إلى `image describe` و`audio transcribe` و`video describe`، يجب أن يستخدم `--model` الصيغة ``. - بالنسبة إلى `image describe`، يقبل `--file` المسارات المحلية وعناوين URL لصور HTTP(S). تستخدم عناوين URL البعيدة سياسة SSRF العادية لجلب الوسائط. - بالنسبة إلى `image describe`، يشغّل `--model` الصريح ذلك المزوّد/النموذج أولًا، ثم يجرّب `agents.defaults.imageModel.fallbacks` المكوّنة عند فشل استدعاء النموذج. تفشل أخطاء إعداد الإدخال، مثل الملفات المفقودة أو عناوين URL غير المدعومة، قبل محاولات الرجوع الاحتياطي. يجب أن يكون النموذج قادرًا على الصور في كتالوج النماذج أو إعدادات المزوّد. يشغّل `codex/` دورة فهم صور محدودة عبر خادم تطبيق Codex؛ ويستخدم `openai/` مسار مزوّد OpenAI إما بمفتاح API أو بمصادقة ChatGPT/Codex OAuth. - أوامر التنفيذ عديمة الحالة تكون محلية افتراضيًا. - أوامر الحالة المُدارة بواسطة Gateway تستخدم Gateway افتراضيًا. - لا يتطلب المسار المحلي العادي تشغيل Gateway. - `model run` المحلي هو إكمال مزوّد خفيف لمرة واحدة. فهو يحلّ نموذج الوكيل والمصادقة المكوّنين، لكنه لا يبدأ دورة وكيل محادثة، ولا يحمّل الأدوات، ولا يفتح خوادم MCP المضمّنة. - يقبل `model run --file` ملفات الصور، ويكتشف نوع MIME الخاص بها، ويرسلها مع المطالبة المقدمة إلى النموذج المحدد. كرّر `--file` لصور متعددة. - يرفض `model run --file` المدخلات غير الصورية. استخدم `infer audio transcribe` لملفات الصوت و`infer video describe` لملفات الفيديو. - يختبر `model run --gateway` توجيه Gateway، والمصادقة المحفوظة، واختيار المزوّد، ووقت التشغيل المضمّن، لكنه يظل يعمل كمسبار نموذج خام: يرسل المطالبة المقدمة وأي مرفقات صور دون سجل جلسة سابق، أو سياق bootstrap/AGENTS، أو تجميع محرك السياق، أو أدوات، أو خوادم MCP مضمّنة. - يتطلب `model run --gateway --model ` اعتماد Gateway موثوقًا لمشغّل موثوق لأن الطلب يطلب من Gateway تشغيل تجاوز مزوّد/نموذج لمرة واحدة. - يستخدم `model run --thinking` المحلي مسار إكمال المزوّد الخفيف؛ وتُربط المستويات الخاصة بالمزوّد مثل `adaptive` و`max` بأقرب مستوى إكمال بسيط قابل للنقل. ## النموذج استخدم `model` للاستدلال النصي المدعوم بالمزوّدين وفحص النماذج/المزوّدين. ```bash openclaw infer model run --prompt "Reply with exactly: smoke-ok" --json openclaw infer model run --prompt "Summarize this changelog entry" --model openai/gpt-5.4 --json openclaw infer model run --prompt "Describe this image in one sentence" --file ./photo.jpg --model google/gemini-2.5-flash --json openclaw infer model run --prompt "Use more reasoning here" --thinking high --json openclaw infer model providers --json openclaw infer model inspect --name gpt-5.5 --json ``` استخدم مراجع `` الكاملة لاختبار مزوّد محدد باختبار smoke دون بدء Gateway أو تحميل واجهة أدوات الوكيل الكاملة: ```bash openclaw infer model run --local --model anthropic/claude-sonnet-4-6 --prompt "Reply with exactly: pong" --json openclaw infer model run --local --model cerebras/zai-glm-4.7 --prompt "Reply with exactly: pong" --json openclaw infer model run --local --model google/gemini-2.5-flash --prompt "Reply with exactly: pong" --json openclaw infer model run --local --model groq/llama-3.1-8b-instant --prompt "Reply with exactly: pong" --json openclaw infer model run --local --model mistral/mistral-medium-3-5 --prompt "Reply with exactly: pong" --json openclaw infer model run --local --model mistral/mistral-small-latest --prompt "Reply with exactly: pong" --json openclaw infer model run --local --model openai/gpt-5.5 --prompt "Reply with exactly: pong" --json openclaw infer model run --local --model ollama/qwen2.5vl:7b --prompt "Describe this image." --file ./photo.jpg --json ``` ملاحظات: - `model run` المحلي هو أضيق اختبار smoke عبر CLI لصحة المزوّد/النموذج/المصادقة لأنه، بالنسبة إلى المزوّدين غير Codex، يرسل المطالبة المقدمة فقط إلى النموذج المحدد. - يمكن لـ `model run --model ` المحلي استخدام صفوف الكتالوج الثابتة المضمّنة الدقيقة من `models list --all` قبل كتابة ذلك المزوّد إلى الإعدادات. تظل مصادقة المزوّد مطلوبة؛ وتفشل بيانات الاعتماد المفقودة كأخطاء مصادقة، لا كخطأ `Unknown model`. - بالنسبة إلى مسابير الاستدلال في Mistral Medium 3.5، اترك درجة الحرارة غير مضبوطة/افتراضية. يرفض Mistral `reasoning_effort="high"` مع `temperature: 0`؛ استخدم `mistral/mistral-medium-3-5` مع درجة الحرارة الافتراضية أو قيمة وضع استدلال غير صفرية مثل `0.7`. - مسابير Codex Responses المحلية هي الاستثناء الضيق: يضيف OpenClaw تعليمة نظامية دنيا حتى يتمكن النقل من ملء حقل `instructions` المطلوب لديه، دون إضافة سياق الوكيل الكامل أو الأدوات أو الذاكرة أو سجل الجلسة. - يحافظ `model run --file` المحلي على ذلك المسار الخفيف ويرفق محتوى الصورة مباشرة برسالة المستخدم الوحيدة. تعمل ملفات الصور الشائعة مثل PNG وJPEG وWebP عندما يُكتشف نوع MIME الخاص بها كـ `image/*`؛ وتفشل الملفات غير المدعومة أو غير المعروفة قبل استدعاء المزوّد. - يكون `model run --file` هو الأفضل عندما تريد اختبار نموذج النص متعدد الوسائط المحدد مباشرة. استخدم `infer image describe` عندما تريد اختيار مزوّد فهم الصور في OpenClaw وتوجيه نموذج الصور الافتراضي. - يجب أن يدعم النموذج المحدد إدخال الصور؛ قد ترفض النماذج النصية فقط الطلب على طبقة المزوّد. - يجب أن يحتوي `model run --prompt` على نص غير مكوّن من مسافات بيضاء فقط؛ تُرفض المطالبات الفارغة قبل استدعاء المزوّدين المحليين أو Gateway. - يخرج `model run` المحلي برمز غير صفري عندما لا يرجع المزوّد أي إخراج نصي، حتى لا تبدو المزوّدات المحلية غير القابلة للوصول والإكمالات الفارغة كمسابير ناجحة. - استخدم `model run --gateway` عندما تحتاج إلى اختبار توجيه Gateway أو إعداد وقت تشغيل الوكيل أو حالة المزوّد المُدارة بواسطة Gateway مع إبقاء إدخال النموذج خامًا. استخدم `openclaw agent` أو واجهات المحادثة عندما تريد سياق الوكيل الكامل، والأدوات، والذاكرة، وسجل الجلسة. - تدير `model auth login` و`model auth logout` و`model auth status` حالة مصادقة المزوّد المحفوظة. ## الصورة استخدم `image` للإنشاء والتحرير والوصف. ```bash openclaw infer image generate --prompt "friendly lobster illustration" --json openclaw infer image generate --prompt "cinematic product photo of headphones" --json openclaw infer image generate --model openai/gpt-image-1.5 --output-format png --background transparent --prompt "simple red circle sticker on a transparent background" --json openclaw infer image generate --model openai/gpt-image-2 --quality low --openai-moderation low --prompt "low-cost draft poster" --json openclaw infer image generate --prompt "slow image backend" --timeout-ms 180000 --json openclaw infer image edit --file ./logo.png --model openai/gpt-image-1.5 --output-format png --background transparent --prompt "keep the logo, remove the background" --json openclaw infer image edit --file ./poster.png --prompt "make this a vertical story ad" --size 2160x3840 --aspect-ratio 9:16 --resolution 4K --json openclaw infer image describe --file ./photo.jpg --json openclaw infer image describe --file https://example.com/photo.png --json openclaw infer image describe --file ./receipt.jpg --prompt "Extract the merchant, date, and total" --json openclaw infer image describe-many --file ./before.png --file ./after.png --prompt "Compare the screenshots and list visible UI changes" --json openclaw infer image describe --file ./ui-screenshot.png --model openai/gpt-5.4-mini --json openclaw infer image describe --file ./photo.jpg --model ollama/qwen2.5vl:7b --prompt "Describe the image in one sentence" --timeout-ms 300000 --json ``` ملاحظات: - استخدم `image edit` عند البدء من ملفات إدخال موجودة. - استخدم `--size` أو `--aspect-ratio` أو `--resolution` مع `image edit` لموفري الخدمة/النماذج التي تدعم تلميحات الهندسة في تعديلات الصور المرجعية. - استخدم `--output-format png --background transparent` مع `--model openai/gpt-image-1.5` للحصول على مخرجات OpenAI PNG بخلفية شفافة؛ يظل `--openai-background` متاحًا كاسم بديل خاص بـ OpenAI. موفرو الخدمة الذين لا يعلنون دعم الخلفية يبلغون عن التلميح كتجاوز متجاهل. - استخدم `--quality low|medium|high|auto` لموفري الخدمة الذين يدعمون تلميحات جودة الصور، بما في ذلك OpenAI. يقبل OpenAI أيضًا `--openai-moderation low|auto` لتلميح الإشراف الخاص بموفر الخدمة. - استخدم `image providers --json` للتحقق من موفري الصور المضمنين القابلين للاكتشاف والمهيأين والمحددين، وقدرات الإنشاء/التحرير التي يعرضها كل موفر. - استخدم `image generate --model --json` كأضيق اختبار CLI مباشر لتغييرات إنشاء الصور. مثال: ```bash openclaw infer image providers --json openclaw infer image generate \ --model google/gemini-3.1-flash-image-preview \ --prompt "Minimal flat test image: one blue square on a white background, no text." \ --output ./openclaw-infer-image-smoke.png \ --json ``` يبلّغ رد JSON عن `ok` و`provider` و`model` و`attempts` ومسارات المخرجات المكتوبة. عند تعيين `--output`، قد يتبع الامتداد النهائي نوع MIME الذي يعيده موفر الخدمة. - بالنسبة إلى `image describe` و`image describe-many`، استخدم `--prompt` لإعطاء نموذج الرؤية تعليمات خاصة بالمهمة مثل OCR أو المقارنة أو فحص واجهة المستخدم أو إنشاء تسمية توضيحية موجزة. - استخدم `--timeout-ms` مع نماذج الرؤية المحلية البطيئة أو بدايات Ollama الباردة. - بالنسبة إلى `image describe`، يجب أن يكون `--model` بصيغة `` قادرًا على معالجة الصور. عند تعيينه، يحاول OpenClaw ذلك النموذج الصريح أولًا ثم بدائل نماذج الصور المهيأة إذا فشل استدعاء النموذج. - بالنسبة إلى نماذج الرؤية المحلية في Ollama، اسحب النموذج أولًا واضبط `OLLAMA_API_KEY` على أي قيمة عنصر نائب، على سبيل المثال `ollama-local`. راجع [Ollama](/ar/providers/ollama#vision-and-image-description). ## الصوت استخدم `audio` لنسخ الملفات الصوتية. ```bash openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --json openclaw infer audio transcribe --file ./team-sync.m4a --language en --prompt "Focus on names and action items" --json openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --model openai/whisper-1 --json ``` ملاحظات: - `audio transcribe` مخصص لنسخ الملفات الصوتية، وليس لإدارة الجلسات في الزمن الحقيقي. - يجب أن يكون `--model` بصيغة ``. ## TTS استخدم `tts` لتوليف الكلام وحالة موفر TTS. ```bash openclaw infer tts convert --text "hello from openclaw" --output ./hello.mp3 --json openclaw infer tts convert --text "Your build is complete" --output ./build-complete.mp3 --json openclaw infer tts providers --json openclaw infer tts status --json ``` ملاحظات: - يستخدم `tts status` الإعداد الافتراضي Gateway لأنه يعكس حالة TTS التي يديرها Gateway. - استخدم `tts providers` و`tts voices` و`tts set-provider` لفحص سلوك TTS وتهيئته. ## الفيديو استخدم `video` للإنشاء والوصف. ```bash openclaw infer video generate --prompt "cinematic sunset over the ocean" --json openclaw infer video generate --prompt "slow drone shot over a forest lake" --resolution 768P --duration 6 --json openclaw infer video describe --file ./clip.mp4 --json openclaw infer video describe --file ./clip.mp4 --model openai/gpt-5.4-mini --json ``` ملاحظات: - يقبل `video generate` الخيارات `--size` و`--aspect-ratio` و`--resolution` و`--duration` و`--audio` و`--watermark` و`--timeout-ms` ويمررها إلى وقت تشغيل إنشاء الفيديو. - يجب أن يكون `--model` بصيغة `` لـ `video describe`. ## الويب استخدم `web` لسير عمل البحث والجلب. ```bash openclaw infer web search --query "OpenClaw docs" --json openclaw infer web search --query "OpenClaw infer web providers" --json openclaw infer web fetch --url https://docs.openclaw.ai/cli/infer --json openclaw infer web providers --json ``` ملاحظات: - استخدم `web providers` لفحص موفري الخدمة المتاحين والمهيأين والمحددين. ## التضمين استخدم `embedding` لإنشاء المتجهات وفحص موفر التضمين. ```bash openclaw infer embedding create --text "friendly lobster" --json openclaw infer embedding create --text "customer support ticket: delayed shipment" --model openai/text-embedding-3-large --json openclaw infer embedding providers --json ``` ## مخرجات JSON تطبّع أوامر `infer` مخرجات JSON ضمن غلاف مشترك: ```json { "ok": true, "capability": "image.generate", "transport": "local", "provider": "openai", "model": "gpt-image-2", "attempts": [], "outputs": [] } ``` الحقول العليا مستقرة: - `ok` - `capability` - `transport` - `provider` - `model` - `attempts` - `outputs` - `error` بالنسبة إلى أوامر الوسائط المنشأة، يحتوي `outputs` على الملفات التي يكتبها OpenClaw. استخدم `path` و`mimeType` و`size` وأي أبعاد خاصة بالوسائط في تلك المصفوفة للأتمتة بدلًا من تحليل stdout المقروء للبشر. ## الأخطاء الشائعة ```bash # Bad openclaw infer media image generate --prompt "friendly lobster" # Good openclaw infer image generate --prompt "friendly lobster" ``` ```bash # Bad openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --model whisper-1 --json # Good openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --model openai/whisper-1 --json ``` ## ملاحظات - `openclaw capability ...` هو اسم بديل لـ `openclaw infer ...`. ## ذو صلة - [مرجع CLI](/ar/cli) - [النماذج](/ar/concepts/models)