Hidream AIGC 是一个专为 OpenClaw AI Agent 设计的开源客户端工具，主要面向图像和视频生成任务。该工具封装了与 vivo 旗下 Seedream、Kling 等主流 AIGC 模型的对接能力，通过标准化的 Python 接口提供统一的调用方式。用户只需配置一次 API 凭据，即可在本地环境中快速调用多种生成模型，无需重复处理身份验证和请求格式转换等繁琐操作。 工具的核心设计理念是安全与易用性的平衡：所有敏感信息如 API Token 默认存储在用户主目录下的隐藏文件中（`~/.openclaw/.env`），并设置严格的文件权限以防止泄露；同时支持环境变量和交互式配置脚本等多种方式灵活管理凭证。此外，项目结构清晰地将通用逻辑（如网络请求、轮询机制）与具体模型适配层分离，便于维护和扩展新模型支持。 对于开发者或自动化流程而言，Hidream AIGC 提供了可直接调用的 Python 函数接口，例如 `run_seedream()` 和 `run_kling()`，返回结果包含媒体文件的远程 URL 或本地路径。特别强调的是，每次生成完成后必须将输出内容下载保存至当前技能目录下的 `assets/` 子文件夹内，这是为了确保资源可被后续流程正确引用且避免权限问题。
核心功能特点
- 支持多模态内容生成：涵盖图像（Seedream M2 等）与视频（Kling Q2.5T-std 等）两大核心类型
- 内置安全凭证管理：优先读取本地加密配置文件，支持环境变量 fallback，保障 API Key 不暴露在命令行历史中
- 标准化输出处理：自动将生成结果下载至 assets/ 目录，并提供 Markdown 渲染格式用于界面展示
- 模块化架构设计：通用请求逻辑与模型特定参数解析解耦，降低新增模型接入成本
- 完善的错误诊断机制：针对常见异常如分辨率不足、认证失效、余额不足等情况给出明确解决建议
适用场景
Hidream AIGC 特别适合需要集成高质量 AI 生成能力的自动化工作流场景。例如，在数字营销团队中，可以通过编写脚本批量生成符合品牌风格的宣传图片或短视频素材，替代传统人工设计流程，显著提升内容产出效率。教育科技领域也可利用其快速原型开发功能，为学生创建个性化的学习资源或虚拟实验演示内容。 另一个典型应用场景是创意辅助工具的开发。开发者可以将其作为底层服务嵌入到聊天机器人、智能写作助手或其他创意类应用中，当用户提出具体需求时（如“画一只赛博朋克猫咪”），系统能即时调用相应模型生成视觉内容并反馈给用户，极大丰富了交互体验。 此外，科研或企业内部知识库建设中，若需定期更新图表、示意图或动态演示材料，使用 Hidream AIGC 可确保内容风格一致且质量可控，同时减少对外部设计团队的依赖。由于其完全基于 Python 实现且无复杂运行时要求，也适合部署在轻量级服务器或容器化环境中运行，满足持续集成/持续交付（CI/CD）管道中的自动化测试或文档生成需求。