如何用 ACP 讓 OpenClaw 操控 GitHub Copilot CLI

前言

GitHub Copilot CLI 是 GitHub 官方推出的命令列工具，可以直接在終端機裡使用 AI 幫你寫程式、執行指令、解釋代码。自 2026 年 1 月起，Copilot CLI 正式支援 ACP（Agent Client Protocol），成為開放標準協議的一員。

這意味著，你可以用 OpenClaw 統一控制 Copilot CLI、Claude Code、Codex 等所有支援 ACP 的 coding agent，不再需要每個工具各學一套介面。

本文將詳細解說什麼是 ACP、如何讓 OpenClaw 操控 Copilot CLI，以及這種架構的實際應用場景。

什麼是 ACP？

ACP（Agent Client Protocol） 是由 Zed.dev 推動的開放標準協議，專門用來建立 AI agent 與客戶端之間的結構化溝通。

傳統上，如果你想用 AI 幫你寫程式，通常是：

• 直接對著 Claude Code 下指令
• 直接對著 Copilot CLI 下指令
• 每個工具有各自的 CLI 和操作邏輯

ACP 出現之後，所有支援 ACP 的工具都使用同一種「語言」溝通。你的客戶端（例如 OpenClaw）只需要學會 ACP，就能控制所有支援 ACP 的 agent。

ACP 的優勢

• 統一介面：一個協議控制所有主流 coding agent
• 標準化通訊：客戶端與 agent 之間有結構化的請求/回應格式
• 支援複雜工作流：可以建立多 agent 協作的場景
• 第三方工具整合：IDE、自動化腳件都可以透過 ACP 控制 agent

支援 ACP 的 Coding Agent

目前支援 ACP 的主流工具包括：

設定流程

前置需求

• OpenClaw 已安裝並正常運作
• Copilot CLI 已安裝（npm i -g @githubnext/github-copilot）
• 基本的 CLI 操作經驗

Step 1：安裝 acpx 插件

OpenClaw 透過 acpx 插件來實作 ACP 協定。這是一個專門為 OpenClaw 開發的 ACP 前端代理。

openclaw plugins install @openclaw/acpx

Step 2：設定 OpenClaw 設定檔

編輯 ~/.openclaw/openclaw.json，在根層級加入以下設定：

{
  "plugins": {
    "entries": {
      "acpx": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "permissionMode": "approve-all"
        }
      }
    }
  },
  "acp": {
    "enabled": true,
    "dispatch": {
      "enabled": true
    },
    "backend": "acpx",
    "defaultAgent": "copilot"
  }
}

設定說明

Step 3：重啟 Gateway

openclaw gateway restart

Step 4：驗證設定

確認 acpx 插件正常運作：

# 檢查 ACP 狀態
/acp status

確認 Copilot CLI 已正確啟動：

# 以 ACP 模式啟動 Copilot CLI
copilot --acp --version

三種使用方式

設定完成後，你有三種方式可以透過 OpenClaw 控制 Copilot CLI：

方法一：直接對話（最簡單）

當你向 OpenClaw 說「用 Copilot 幫我重構這個函式」時，OpenClaw 會自動將請求路由到 Copilot CLI。

你：幫我用 Copilot 重構 ~/project/utils.js 裡的 formatDate 函式

OpenClaw：好的，我會將這個請求發送給 Copilot CLI...
Copilot CLI：[執行重構，回傳結果]
OpenClaw：[將結果整理後回覆給你]

方法二：手動 Spawn 持久 Session

如果你想在同一個 thread 裡持續與 Copilot CLI 對話：

/acp spawn copilot --mode persistent --thread auto

在同一個 thread 裡的所有訊息都會發給 Copilot CLI，直到你主動關閉：

/acp close

方法三：使用 sessions_spawn 工具

在 OpenClaw 的工具層面，你可以直接呼叫 sessions_spawn 來啟動 Copilot CLI session：

{
  "task": "幫我寫一個計算費波那契數列的函式",
  "runtime": "acp",
  "agentId": "copilot",
  "thread": true,
  "mode": "session"
}

常用 ACP 指令

⚠️ 模型選擇：誰決定用哪個模型？

這是 ACP 控制 Copilot CLI 時最重要的一個限制：

也就是說，OpenClaw 告訴 Copilot CLI 要做什麼，但 Copilot CLI 自己決定用哪個模型。你無法從 OpenClaw 端指定要使用哪一個底層模型。

Copilot CLI 的模型選擇機制

Copilot CLI 本身有 /model 指令，可以在 session 內手動切換。Scott Hanselman 曾展示過可以在 14 種模型之間切換，包括：

• Claude Opus 4.5 / Sonnet 4.5 / Haiku 4.5
• GPT-5.2 Codex / GPT-4.1 / GPT-5 mini
• Gemini 系列模型

但這些選擇只在 Copilot CLI 內有效，OpenClaw 無法從外部指定。

模型受限於 Copilot 訂閱方案

如果你需要完全掌控模型選擇？

如果你希望從 OpenClaw 完全控制使用哪個模型，有兩條路：

1. 直接用 Claude Code 作為 OpenClaw 的 agent（繞過 Copilot CLI）
2. 透過 Local Proxy 讓 Claude Code 使用 Copilot 的模型（同時掌控模型 + 享有 Copilot 訂閱）

第二條路是最多人採用的方案，下一節詳細解說。

🔀 進階方案：讓 Claude Code 使用 Copilot 的模型（Local Proxy）

為什麼需要 Local Proxy？

如果你想同時擁有：

• Claude Code 的操作介面（更強大的 coding agent 能力）
• Copilot 的模型訂閱（不用另外付費給 Anthropic）

你可以透過一個本地代理伺服器，把 Claude Code 發出的 Anthropic API 請求，轉換成 Copilot 的 OpenAI API 格式，再轉發到 Copilot 的後端。

運作原理

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        Local Proxy 轉換層                           │
│                                                                     │
│  Claude Code  → Anthropic API格式 → copilot-proxy → OpenAI格式 → │
│  (本地)      ← Anthropic SSE回應  ←           ← OpenAI SSE回應    │
│                                                                     │
│  Port: 4141                          轉換翻譯                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
                    GitHub Copilot API（你的訂閱）

copilot-proxy 方案（推薦）

由社群開發的 schwarztim/copilot-proxy，功能完整且零依賴。

特色

• 零依賴：使用純 Node.js stdlib，不需要額外安裝套件
• 完整 API 翻譯：Anthropic Messages API ↔ OpenAI Chat Completions，雙向翻譯，包含 streaming SSE
• 工具呼叫：完整的 function calling 雙向翻譯
• 自動認證：從 6 個來源自動探測 GitHub token（環境變數、macOS Keychain、GitHub CLI、Device Flow 等）
• 所有 Claude 模型：支援 Opus 4.6、Sonnet 4.6、Haiku 4.5，以及 GPT 系列

模型名稱對照

Claude Code 發送的模型 ID 與 Copilot API 接收的名稱會自動轉換：

安裝與啟動

# 下載並設定捷徑
git clone https://github.com/schwarztim/copilot-proxy.git ~/.copilot-proxy
ln -sf ~/.copilot-proxy/claude-copilot ~/.local/bin/claude-copilot

# 啟動方式一：使用 launcher（自動處理一切）
claude-copilot

# 啟動方式二：手動分步驟
# Step 1：啟動代理
node proxy.mjs

# Step 2：在另一個終端機執行 Claude Code，指向代理
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:4141
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-copilot-proxy-not-a-real-key
claude

設定 Claude Code 的設定檔

編輯 ~/.claude/settings.json（Windows 路徑：C:\Users\YOUR_USERNAME\.claude\settings.json）：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "http://localhost:4141",
    "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-copilot-proxy-not-a-real-key",
    "ANTHROPIC_MODEL": "claude-sonnet-4.5"
  },
  "model": "claude-sonnet-4.5"
}

更換模型

只需修改 ANTHROPIC_MODEL 的值即可。Copilot 支援的模型包括：

claude-3.5-sonnet
claude-3.7-sonnet
claude-3.7-sonnet-thought
claude-sonnet-4.5
claude-opus-4
gemini-2.0-flash-001
gemini-2.5-pro
o3
gpt-5-mini

copilot-api 方案（官方工具）

如果你偏好使用官方或更簡單的方案，可以用 @anthropic-ai/claude-code 搭配 copilot-api：

安裝

npm install -g copilot-api @anthropic-ai/claude-code

啟動並認證

copilot-api start --proxy-env
# 會引導你前往 https://github.com/login/device 輸入驗證碼

認證成功後會顯示模型列表和監聽位址：

➜ Listening on: http://localhost:4141/ (all interfaces)

Claude Code 設定檔

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "http://localhost:4141",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-dummy",
    "ANTHROPIC_MODEL": "claude-sonnet-4.5",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "gpt-5-mini",
    "DISABLE_NON_ESSENTIAL_MODEL_CALLS": "1",
    "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1",
    "CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER": "0"
  }
}

兩種 proxy 方案的比較

與 OpenClaw ACP 的整合方式

有了 Local Proxy 之後，你的完整 workflow 可以是：

OpenClaw（協調者）
    │
    ├── /acp spawn copilot    → 用 Copilot CLI 處理 GitHub 操作（PR、Issue）
    │
    └── /acp spawn claude     → 用 Claude Code（經 Copilot 模型）處理複雜程式開發
                                （透過 copilot-proxy 翻譯，模型走 Copilot 訂閱）

這樣 OpenClaw 不只控制了「用哪個 agent」，還透過 Claude Code + Copilot Proxy 間接控制了「用哪個模型」，同時完全使用你自己的 Copilot 訂閱，不需要另外付費。

實際應用場景

場景一：分工合作

你可以讓不同的 agent 處理不同的任務，充分發揮各 agent 的強項：

OpenClaw → Copilot CLI：處理 GitHub 操作（PR、Issue、程式碼審查）
OpenClaw → Claude Code：處理複雜的重構和 debug
OpenClaw → Codex：處理簡單的程式碼生成任務

場景二：自動化和 CI/CD

在 CI/CD pipeline 裡使用 ACP：

GitHub Actions Runner
    → OpenClaw（協調者）
    → Copilot CLI（執行 Script 生成）
    → OpenClaw（驗證結果）
    → 自動提交或回報

場景三：跨平台開發

一個設定檔控制所有主流 coding agent：

OpenClaw（Mac/Windows/Linux）
    → Copilot CLI（GitHub 生態）
    → Claude Code（複雜推理）
    → Gemini CLI（Google 生態）

注意事項

permissionMode 安全性

設定 permissionMode: approve-all 代表允許 Copilot CLI 執行任何命令。這在自動化場景下很方便，但建議：

• 確認工作目錄是安全的專案資料夾
• 不要在生產環境使用 approve-all
• 考慮使用 permissionMode: ask 並設定白名單

Copilot CLI 版本

ACP 支援從 Copilot CLI 1.1.0 版本開始。確認你的版本：

copilot --version
# 需要 1.1.0 以上才能使用 ACP

網路需求

Copilot CLI 的 ACP 模式仍然需要連線到 GitHub 伺服器進行驗證。確認你的網路可以正常存取 GitHub API。

故障排除

症狀一：/acp status 無回應

檢查 acpx 插件是否正確啟動：

openclaw plugins list | grep acpx

症狀二：Copilot CLI 驗證失敗

重新進行 GitHub 登入：

# 清除現有認證
copilot auth logout

# 重新驗證
copilot auth login

症狀三：permission denied 錯誤

確認 openclaw.json 設定正確，且 gateway 已重啟：

openclaw gateway restart

結語

ACP 讓 OpenClaw 成為真正的「AI 工具協調中心」。無論你偏好哪一個 coding agent，都可以透過 ACP 與 OpenClaw 整合，統一在一個介面裡管理所有工作。

Copilot CLI 的 ACP 支援是 GitHub 官方推動的重要方向象徵著 AI tooling 正在走向標準化與互通的時代。

參考資源

• GitHub Copilot CLI ACP 官方公告
• OpenClaw ACP Agents 文件
• acpx GitHub 仓库
• ACP 協議規格
• copilot-proxy — 用 Copilot 訂閱驅動 Claude Code（推薦）
• copilot-api — 官方 Copilot API 代理
• Connecting Claude Code to GitHub Copilot Models — 完整教學
• Claude Code 模型配置說明
• Copilot CLI 模型選擇文件

原文發表於 2026-04-03 更新於 2026-04-04：新增模型選擇機制說明、Local Proxy 兩種方案詳細教學