当 OpenClaw 开始承载真实业务后，问题通常出在「看不见」：一次对话会触发 LLM 调用、工具调用、子智能体协作，但排障信息分散在不同日志里，定位成本很高。
这个用例演示如何通过 @opik/opik-openclaw 把 OpenClaw 运行过程接入 Opik，实现统一追踪、错误排查和成本监控。
- 链路不可见：很难把一次用户请求和后续全部执行步骤关联起来
- 故障排查慢：排查需要在网关日志、模型日志、工具日志之间来回切换
- 成本不透明：按任务/工作流观察 token 和成本的能力不足
- 将 OpenClaw 事件导出为 Opik 中的 trace/span
- 覆盖以下关键数据：
- LLM 请求与响应 span
- 工具调用 span（入参/结果/错误）
- 子智能体生命周期 span
- 运行结束元数据
- 用量与成本元数据
请做一次网关健康检查，发送一条测试消息，并汇总今天 Opik 里所有失败的工具调用及错误原因。
请统计最近 24 小时 Opik 追踪里 token 和成本最高的工作流，并给出每个工作流 1 条优化建议。
- 基础 OpenClaw CLI 使用能力
- 无需额外 OpenClaw skills
- 安装插件：
openclaw plugins install @opik/opik-openclaw- 运行配置向导：
openclaw opik configure- 检查生效配置：
openclaw opik status- 发送测试请求并生成追踪：
openclaw gateway run
openclaw message send "hello from openclaw"- 在 Opik 中确认 trace 与 span 正常入库。