executing-plans
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Use when executing an implementation plan in the current session as the implementer yourself — your human partner chose inline execution, or no subagent tool is available
semantic-router让 AI 代理根据对话内容自动选择最合适的模型。层2(多词非连续命中)+ 层1(单词兜底)并行决定模型池;层3(embedding)永远独立运行决定会话切换。B+ 连续漂移计数器(第3次警告,第4次强制 C-auto)。soft_keywords 泛用词降权机制。四池架构(高速/智能/人文/代理),五分支路由,全自动 Fallback 回路。
Independent GitHub snapshot · Automated classification · Original documentation governs
🔒 安全声明:本技能需要修改 OpenClaw 配置以实现模型路由功能。所有配置变更前会自动备份,支持一键回滚。建议在测试环境验证后再部署到生产环境。
This skill performs the following privileged operations — all are intentional and explicitly user-initiated:
| Operation | Purpose | Scope |
|---|---|---|
Read/patch ~/.openclaw/openclaw.json | Configure model routing pools | Local config only |
Read/write ~/.openclaw/workspace/.lib/pools.json | Store model pool configuration | Workspace only |
Read/write ~/.openclaw/workspace/.lib/tasks.json | Store task type definitions | Workspace only |
Run semantic_check.py locally | Classify user messages for routing | No network required |
Patch session model via sessions.patch | Switch active model pool | Current session only |
Restart OpenClaw Gateway (openclaw gateway restart) | Apply routing config changes | Local service only |
Inject prependContext into agent turns | Output routing declaration in first line | Read-only context injection |
Update Cron Job sessionTarget to "isolated" | Prevent background tasks from polluting user sessions | Affects only background Cron jobs |
What this skill does NOT do:
~/.openclaw/ and the skill's own workspaceRequires: Python 3.8+, OpenClaw Gateway running, configured model providers
ClawHub: https://clawhub.ai/halfmoon82/semantic-router
版本: 7.6.3 (生产环境)
作者: halfmoon82
状态: ✅ ROM 级固化,完全测试通过
你是否遇到过:
会话隔离架构:
用户直连渠道(稳定)
├─ 主代理会话 → semantic-router(精准路由)
└─ Cron Job 隔离会话(独立环境)
├─ cloudflared-watchdog
├─ Fallback 回切检查
└─ 自定义后台任务
完整配置引导:
| 权限 | 用途 | 安全措施 |
|---|---|---|
读取 openclaw.json | 检测现有模型配置 | 只读,不修改 |
修改 openclaw.json | 添加模型池配置 | 自动备份 + 一键回滚 |
| 执行本地脚本 | 运行配置向导和验证 | 开源脚本,可审计 |
| 重启 Gateway | 应用新配置 | 失败自动回滚 |
# 手动回滚命令
python3 ~/.openclaw/workspace/.lib/config-rollback-guard.py rollback
scripts/ 目录semantic_check.py 62KB,完全可审计# 从 ClawHub 安装
clawhub install https://clawhub.ai/halfmoon82/semantic-router
# 或手动复制到本地
cp -r ~/.openclaw/workspace/skills/semantic-router ~/my-projects/
# 启动交互式配置向导
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/semantic-router/scripts/setup_wizard.py
# 向导将:
# 1. 检测你的已有配置
# 2. 扫描可用模型
# 3. 推荐三池配置
# 4. 生成 pools.json 和 tasks.json
# 复制核心文件到 .lib 目录
cp ~/.openclaw/workspace/skills/semantic-router/scripts/semantic_check.py \
~/.openclaw/workspace/.lib/
cp ~/.openclaw/workspace/skills/semantic-router/scripts/semantic-webhook-server.py \
~/.openclaw/workspace/.lib/
# 启动 Webhook 服务(端口 9811)
python3 ~/.openclaw/workspace/.lib/semantic-webhook-server.py --port 9811 &
# 验证服务是否运行
curl http://127.0.0.1:9811/health
# 预期输出: {"status": "ok", "version": "7.9.x"}
# 列出你的所有 Cron Job
cron list | jq '.jobs[] | {id, name, sessionKey}'
# 对每个使用了渠道会话(telegram/discord/whatsapp)的 Job,执行隔离
cron update {job_id} \
--patch '{"sessionKey": null, "sessionTarget": "isolated"}'
# 示例(cloudflared-watchdog)
cron update ba28e228-473a-4963-8413-c228762bf2d1 \
--patch '{"sessionKey": null, "sessionTarget": "isolated"}'
# 测试 Webhook 路由接口
curl -X POST http://127.0.0.1:9811/route \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"message": "帮我写个Python爬虫", "current_pool": "Highspeed"}'
# 预期输出
# {
# "branch": "C",
# "task": "development",
# "target_pool": "Intelligence",
# "primary_model": "claude-opus-4.6",
# "declaration": "【语义检查 by DeepEye@halfmoon82】P1-任务切换..."
# }
| 池名 | 用途 | 模型示例 | 特点 |
|---|---|---|---|
| Highspeed | 查询、检索、信息搜索 | gemini-2.5-flash | 快速、成本低 |
| Intelligence | 开发、编程、复杂任务 | claude-sonnet-4.6 | 精准、能力强 |
| Humanities | 内容生成、翻译、写作 | gemini-2.5-pro | 平衡、流畅 |
| Agentic | 长上下文代理、Computer Use、专业知识工作 | gpt-5.4 | 1M上下文、工具调用、多步骤 |
Step 1: 关键词 + 指示词检测
"帮我写个爬虫" → 关键词 "写" + "爬虫" → 开发任务 → Intelligence
"继续刚才的" → 指示词 "继续" → 延续当前池 → B 分支
"查一下天气" → 关键词 "查" + "天气" → 查询任务 → Highspeed
"帮我整理这些材料做成PPT" → trigger_groups_all 规则命中 → 代理任务 → Agentic
trigger_groups_all 非连续词组命中(v7.7 新增)
支持在 tasks.json 中定义分组规则,每条规则内所有分组取 AND,分组内词取 OR,多条规则取 OR:
"trigger_groups_all": [
[["帮我","自动","用AI"], ["操作","填写","截图"]],
[["处理","生成","制作"], ["报告","表格","文档","PPT"]]
]
说"帮我自动操作浏览器"→ 规则①命中 → Agentic 池。无需精确关键词,口语自然表达即可触发。
Step 2: 上下文关联度评分(当 Step 1 无结果时)
相似度 ≥ 0.15 → 延续当前会话(B 分支)
相似度 0.08~0.15 → 延续但警告(B+ 分支)
相似度 < 0.08 → 新话题,重置会话(C-auto 分支)
| 分支 | 触发条件 | 动作 | 会话行为 |
|---|---|---|---|
| A | 关键词完全匹配 | 直接切到目标池 | 切换模型,不重置 |
| B | 指示词(延续) | 保持当前 | 无动作 |
| B+ | 中等关联度(0.08~0.15) | 保持 + 警告 | 输出漂移警告 |
| C | 新任务关键词 | 切到目标池 | 切换模型,不重置 |
| C-auto | 低关联度(<0.08) | 重置 + 切池 | /new + 切换模型 |
你的 OpenClaw 配置可能已经存在:
直接覆盖会导致:❌ 原有配置丢失
❌ 某些模型无法使用
❌ Cron Job 执行失败
# 检查现有配置
cat ~/.openclaw/openclaw.json | jq '.models | keys'
# 输出: ["anthropic", "openai", "google-ai", "minimax-cn"]
cat ~/.openclaw/openclaw.json | jq '.agents[0].model'
# 输出: "custom-llmapi-lovbrowser-com/anthropic/claude-haiku-4.5"
# 备份当前配置
cp ~/.openclaw/openclaw.json \
~/.openclaw/backup/openclaw.json.backup-$(date +%s)
# 运行预检脚本
python3 ~/.openclaw/workspace/.lib/config-rollback-guard.py check
# 查看冲突报告
cat ~/.openclaw/logs/config-modification.log
# 选项 A: 使用自动合并脚本
python3 ~/.openclaw/workspace/.lib/merge-config.py \
--existing ~/.openclaw/openclaw.json \
--new ~/.openclaw/workspace/skills/semantic-router/config/pools.json \
--output ~/.openclaw/openclaw.json.merged \
--mode append # 仅追加,不覆盖
# 选项 B: 手动合并(更安全)
# 编辑 ~/.openclaw/openclaw.json,按以下步骤:
# 1. 检查 .models 字段,仅追加缺失的提供商
# 2. 检查 .agents[].model,如果已有则不修改
# 3. 检查 .env,仅追加缺失的环境变量(如 LOVBROWSER_API_KEY)
# 验证 JSON 语法
python3 -c "import json; json.load(open('~/.openclaw/openclaw.json'))" && echo "✅ JSON 有效"
# 备份原配置
cp ~/.openclaw/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json.bak
# 应用新配置
cp ~/.openclaw/openclaw.json.merged ~/.openclaw/openclaw.json
# 重启 Gateway(失败时自动回滚)
openclaw gateway restart
# 如果启动失败,自动回滚
python3 ~/.openclaw/workspace/.lib/config-rollback-guard.py rollback
cron add \
--name "my-background-task" \
--sessionKey "agent:main:telegram:direct:123456" \
--sessionTarget "main" \
--payload '{"kind": "agentTurn", "message": "执行任务..."}'
为什么错?
cron add \
--name "my-background-task" \
--sessionTarget "isolated" \
--payload '{
"kind": "agentTurn",
"message": "运维任务:执行后台清理。检查磁盘空间...",
"timeoutSeconds": 60
}'
# 关键字段:
# - sessionKey: null (让 Gateway 自动分配隔离会话)
# - sessionTarget: "isolated" (完全隔离,语义路由只在这个会话内生效)
优点:
cron add \
--name "my-background-task" \
--sessionKey "agent:main:cron:manual" \
--payload '{
"kind": "agentTurn",
"message": "【运维检查】执行磁盘空间检查。关键词: 检查、运维、系统。"
}'
# 消息中必须包含 tasks.json 中的关键词
# (检查、运维、系统)→ 可以匹配到 "query" 或 "operations" 任务类型
# 验证 Cron Job 已隔离
cron list | jq '.jobs[] | select(.name == "cloudflared-watchdog") | {id, name, sessionKey, sessionTarget}'
# 期望输出
# {
# "id": "ba28e228-473a-4963-8413-c228762bf2d1",
# "name": "cloudflared-watchdog",
# "sessionKey": null, ✅ 已隔离
# "sessionTarget": "isolated" ✅ 隔离会话
# }
# 实时监控路由决策
tail -f ~/.openclaw/logs/gateway.log | grep "semantic-router"
# 查看特定消息的路由结果
cat ~/.openclaw/workspace/.lib/semantic_check.log | jq '.[] | select(.input | contains("爬虫"))'
| 症状 | 根因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| "Cron Job 执行失败,超时 30s" | 消息文本不在 tasks.json 中,semantic-router 无法识别 | 方案 A: 改用隔离会话 / 方案 B: 添加关键词 |
| "Discord 会话仍在被重置" | sessionKey 未清空,仍使用渠道会话 | cron update {id} --patch '{"sessionKey": null}' |
| "模型没有切换到目标池" | 全局 default_model 覆盖了切换结果 | 改用隔离会话避免全局影响 |
| "配置修改后 Gateway 启动失败" | JSON 语法错误 或 模型不可用 | 运行 config-rollback-guard.py rollback 回滚 |
semantic-router 自动生成的声明格式规范:
【语义检查 by DeepEye@halfmoon82】P2-延续|模型池:【智能池】|实际模型:claude-opus-4.6
【语义检查 by DeepEye@halfmoon82】P1-执行开发任务|新会话→智能池|实际模型:claude-opus-4.6
| 字段 | 说明 |
|---|---|
PX | P1=开发/自动化, P2=信息检索, P3=内容生成 |
模型池:【XXX池】 | 当前所属模型池中文名 |
实际模型: | 当前调用的模型 ID |
新会话→ | C分支专用,表示触发 session reset |
完整规范见:references/declaration-format.md
原实现:prependContext 包含声明字符串(declarationPrepend),用于让 LLM 在回复首行输出声明。
问题根因:声明字符串含 ctx_score(每消息均不同的浮点相似度)等易变字段,导致:
新实现:
declarationPrepend 从 prependContext 数组中移除(声明改由 semantic_check.log 记录)extractDeclKey → extractSkillKey:缓存键只关心 skill/retry/degrade 激活状态prependContext = undefined → 用户消息完全干净 → 对话历史 100% cache 命中prependContext = skillPrepend(技能指令相对稳定)→ 高缓存命中率节省估算:单活跃会话每日约节省 6-10M tokens(对话历史从 input 变为 cache_read,约 1/10 价格)
背景:用户需要在 Discord/Telegram 回复中看到语义路由声明(当前使用的模型池+模型)。
由于 OpenClaw 主网关的 message_sending hook 从未被触发(架构限制:deliver-DCtqEVTU.js 的 globalHookRunner 在主网关上下文中从不初始化),无法在发送前修改消息内容。
选择 Option C:通过 prependContext 注入路由标签指令,由 LLM 自行在首行输出。
新增函数:extractStableRoutingParts(declarationText, fallbackModel)
declarationText 提取:pool、model、sessionTypesessionType: "延续" | "新对话" — 通过解析 P\d+-XXX 分支标签判断:延续 → 延续,其他 → 新对话路由标签格式:
【语义检查·路由】高速池|gemini-2.5-flash|延续
【语义检查·路由】智能池|claude-sonnet-4.6|新对话
注入逻辑(before_agent_start):
const isChannelSession = isMainAgentSession
&& !sessionKey.includes(":cron:")
&& !sessionKey.includes(":subagent:"); // subagent 不注入
const routingInstruction = routingTag
? `请在你回复的第一行,原样输出以下路由标签(不要修改):${routingTag}`
: undefined;
// M1 stability: combinedKey = skillKey + routingTagKey
// routingTagKey = "rt:{pool}:{model}:{sessionType}"
// 相同池+模型+会话类型 → 相同 prependContext → LLM prefix cache 命中
缓存稳定性分析:
| 场景 | routingTagKey | 结果 |
|---|---|---|
| 连续对话(同池同模型) | rt:高速池:gemini-2.5-flash:延续 不变 | M1 命中,cache hit ✅ |
| 首条新话题消息 | rt:xxx:yyy:新对话 | cache miss(pool 切换本来就 miss)✅ |
| Gateway 重启后首条 | 任意 key | cache miss(M1 state 清空),第二条起命中 ✅ |
subagent 排除:isChannelSession 新增 !sessionKey.includes(":subagent:") 条件。
原因:subagent session 如 agent:main:subagent:xxx 满足 startsWith("agent:main:"),若不排除会注入两份 routingInstruction,导致 Discord 回复中路由标签重复出现。
modelOverride/providerOverride 已从 before_agent_start 返回值中移除。路由仅通过 sessions.patch 实现。原 lockModel 时返回 override 会毒化所有 fallback(kimi-coding/zai/minimax 等非 lovbrowser 渠道),导致 All models failed。
| 文档 | 内容 | 位置 |
|---|---|---|
| SKILL.md | 技能说明(本文件) | /skills/semantic-router/ |
| README_v3_PRODUCTION.md | 完整部署指南(英文) | /skills/semantic-router/ |
| README_v7.2_生产部署指南_中文.docx | 完整部署指南(中文 DOCX) | /skills/semantic-router/ |
| declaration-format.md | 声明格式规范(已内置) | /skills/semantic-router/references/ |
| 完整架构指南 | 五分支、评分算法、Fallback 回路 | docs/INTELLIGENT_ROUTING_SYSTEM.md |
| 部署清单 | 7 步完整部署流程 | docs/ROUTING_DEPLOYMENT_CHECKLIST.md |
Q: 我应该选择哪种隔离方案? A: 99% 的情况下,选择方案 A(隔离会话)。只有在特殊需求下(需要在用户可见的会话中执行)才选方案 B。
Q: 隔离会话会占用额外资源吗? A: 不会。隔离会话是临时的,自动过期(24h),不会额外占用内存。
Q: 如何自定义三池模型?
A: 编辑 ~/.openclaw/workspace/.lib/pools.json,或运行 setup_wizard.py 交互式配置。
Q: 我的原有配置会被覆盖吗? A: 不会。使用智能合并流程(Step 3),仅追加缺失配置,保留原有设置。
快速体验(5 分钟)
setup_wizard.py深入理解(30 分钟)
生产部署(1 小时)
| 特性 | v7.0 | v7.1 | v7.2 |
|---|---|---|---|
| 关键词匹配 | ✅ | ✅ | ✅ |
| 上下文评分 | ✅ | ✅ | ✅ |
| 三池架构 | ✅ | ✅ | ✅ |
| 会话隔离规则 | ❌ | ❌ | ✅ 新增 |
| 无冲突配置 | ❌ | ❌ | ✅ 新增 |
| 完整故障排除 | ❌ | ❌ | ✅ 新增 |
最后更新: 2026-03-06 GMT+8
维护者: halfmoon82
稳定性: ⭐⭐⭐⭐⭐ (生产级)
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本技能(Semantic Router)由 halfmoon82 开发并维护。