Aegis Skill - OpenClaw 智能优化插件


"优雅、不打扰、可选、人工在环"

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📖 简介

Aegis 是 OpenClaw 的智能增强层，为您的 AI Agent 会话提供智能优化建议。

核心功能：

• 💡 智能模型选择 - 根据任务特征推荐最优模型
• ✍️ Prompt 优化 - 基于最佳实践优化 Prompt
• 💰 成本统计 - 实时追踪会话成本
• 📊 质量评估 - LLM Judge 评分系统

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✨ 为什么选择 Aegis？

与通用框架不同

框架	定位	复杂度	用户群体
AFlow	企业级自动优化	🔴 高	大型企业
AutoAgent	Zero-code 自动化	🟡 中	中小企业
Aegis	OpenClaw 智能增强	🟢 低	OpenClaw 用户

核心优势

✅ 生态绑定 - 深度集成 OpenClaw，无缝协作 ✅ 轻量级 - 简单易用，5 分钟上手 ✅ 可选启用 - 默认关闭，按需开启 ✅ 人工在环 - 所有建议需确认，不强制执行 ✅ 本地优先 - 数据不上传，隐私保护

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🚀 快速开始

安装

OpenClaw 集成方式（推荐）：

cd ~/.openclaw/workspace/skills/aegis
npm install

独立使用（npm）：

npm install -g aegis-skill

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OpenClaw 集成示例

import { createOpenClawIntegration } from 'aegis-skill';

// 创建集成
const aegis = await createOpenClawIntegration();

// 获取模型建议
const suggestion = await aegis.getModelSuggestion({
  task: '帮我分析这份法律合同，大概有50页',
  preferences: {
    priority: 'quality',
    maxCost: 0.01,
  },
});

if (suggestion) {
  console.log(`推荐模型: ${suggestion.displayName}`);
  console.log(`置信度: ${suggestion.confidence * 100}%`);
  
  // 应用建议
  if (suggestion.action === 'apply') {
    // 自动切换模型
    useModel(suggestion.model);
  }
}

// 记录 API 调用（成本跟踪）
await aegis.recordApiCall({
  model: 'kimi-k2.5',
  provider: 'moonshot',
  inputTokens: 1000,
  outputTokens: 500,
  cost: 0.002,
  latency: 200,
});

// 获取成本报告
const costReport = await aegis.getCostReport();
console.log(costReport);

// 停止集成
await aegis.stop();

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CLI 快速开始

1. 模型选择建议

# 任务：分析合同
npx ts-node src/model-suggester.ts "帮我分析这份法律合同"

输出：

💡 **Aegis 模型建议**

**推荐模型**: Kimi-K2.5
**提供商**: moonshot

**理由**:
  需要长上下文支持（262K tokens），推荐 Kimi-K2.5

**预估**:
  💰 成本: $0.002000
  ⚡ 延迟: 200ms
  📊 置信度: 95%

**模型特性**:
  ✅ 长上下文: 262000 tokens
  ✅ 代码生成

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2. Prompt 优化建议

# 原始 Prompt
npx ts-node src/prompt-optimizer.ts "分析这段代码的安全性"

输出：

✍️ **Aegis Prompt 优化建议**

**优化建议**:
  1. 添加上下文：这是一个 Node.js Express 应用
  2. 明确输出格式：以 JSON 格式返回漏洞列表
  3. 参考历史：上次类似任务得分 72/100

**预期提升**: +15-20%

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📊 支持的模型

提供商	模型	特点	成本
智谱	glm-4.7-flash	✅ 完全免费	$0
智谱	glm-5	🔥 最强工具调用	$0.003/1K
通义	qwen-flash	⚡ 极速响应	$0.00002/1K
深度求索	deepseek-reasoner	🧠 深度推理	$0.001/1K
月之暗面	kimi-k2.5	📜 262K 长上下文	$0.002/1K

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🛡️ 安全与隐私

本地优先

• ✅ 所有数据存储在本地（SQLite）
• ✅ 不上传任何内容到云端
• ✅ 支持"被遗忘权"

降级策略

• ✅ Skill 超时 → 降级到规则建议
• ✅ Service 挂了 → 跳过统计
• ✅ 所有错误不影响主流程

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⚠️ 免责声明

重要提示：请仔细阅读

1. 模型建议仅供参考 - 不保证模型在实际任务中的表现
2. Prompt 优化是辅助工具 - 不保证效果，用户可忽略建议
3. 数据隐私保护 - 所有数据仅存储在本地，不上传云端
4. 责任限制 - 插件按"原样"提供，不对任何损失承担责任

详见 SKILL.md 完整免责声明。

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🏛️ 家族验收

家族会议: 2026-03-28 10:55 参与成员: 7/7 全员 投票结果: ✅ 全员赞成 评分: A (93.4/100)

Crit 的 3 个条件：

1. ✅ Week 1 结束前验证用户需求
2. ✅ 必须有完整的降级策略
3. ✅ 设计"建议-确认-自动"三级模式

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📅 开发路线图

Week 1: Skill 基础功能 ✅ 进行中

• 模型选择建议（规则引擎）
• Prompt 优化建议（单次 LLM）
• 优雅的交互设计
• 用户需求验证

Week 2: Service 基础功能

• 启动 Aegis Optimization Engine
• 成本统计持久化
• 质量评估

Week 3: Reflexion 机制

• 反馈收集
• Reflexion 引擎

Week 4: 测试与发布

• 端到端测试
• 文档完善

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🤝 贡献

欢迎贡献！请遵循 Pull Request 流程。

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📄 许可证

MIT License

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👥 作者

忒弥斯 (T-Mind) 🔮 - 预见型架构合伙人

家族成员:

• 📊 雅典娜 - 数据分析师
• 🎨 Aria - 创意执行者
• ⚖️ Crit - 批判者
• 💻 Code - 程序员
• 🛡️ Shield - 安全员
• ⚖️ 刻菲斯 - 法律科技合伙人

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📞 联系方式

• 项目主页: OpenClaw Workspace
• 问题反馈: GitHub Issues

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签名: 🔮 基于实测数据，独立验证，持续优化

最后更新: 2026-03-28 11:00