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      龍蝦成本狂降58%!清華人大面壁等最新開源“智能調度員”

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      允中 發自 凹非寺
      量子位 | 公眾號 QbitAI

      把Agent接入工作流,本該是件提效的樂事。

      但現實往往是:為了保住數據隱私,只能守著本地“智商有限”的小模型死磕;為了追求極致性能,又不得不眼睜睜看著云端API燒掉大把經費,還得時刻擔心敏感信息在不經意間“裸奔”。

      云端太危險,本地太雞肋。難道開發者只能在“裸奔”和“人工智障”之間二選一?

      破局者出現了。

      清華大學THUNLP實驗室、中國人民大學、AI9Stars、面壁智能與OpenBMB聯手,給AI Agent裝上了一個“智能交通指揮官”——ClawXRouter

      作為一個開源的端云協同AI智能體路由插件,它可以輕松適配OpenClaw生態。

      就像讓Agent有了“分身術”一樣,聰明地在本地和云端之間切換:簡單的本地跑,敏感的脫敏做,復雜的交給云端。

      ClawXRouter源于端云協同的智能體框架EdgeClaw——其內生具備三級隱私路由、性價比感知路由、智能脫敏轉發、雙軌記憶等完整的端云協同能力。

      最新測評效果顯示:使用ClawXRouter不僅讓成本直降58%,性能反而還提升了6.3%

      三大頑疾一招破,端云協同開啟Agent落地新范式

      事實上,這種“兩頭堵”的尷尬,正來源于當前Agent使用模式中難以調和的三大頑疾

      • 云端“不敢用”:想讓Agent分析一份客戶數據表?這個想法很棒,但客戶的姓名、手機號、身份證號……這些敏感信息隨上下文一起發到了云端第三方服務器。一次數據分析,可能就意味著一次嚴重的隱私泄露。這個風險,沒人能承擔。
      • 云端“用不起”:只是想用grep查找一個函數調用的位置,或是做個簡單的文本摘要,這Agent卻二話不說直接調用最昂貴的頂級模型處理。大部分token被花費在了便宜模型即可解決的簡單任務上,堪比“殺雞用牛刀”。
      • 本地“用不好”:在本地跑模型安全又便宜,但性能卻常常達不到預期,原因是端側模型算力與參數規模受限。做格式轉換、數據匯總還行,一旦涉及多文件交叉分析或復雜的異常檢測,模型就“宕機”,難以勝任高難度任務。

      ClawXRouter的出現,正是為了打通端云協同的最后一步:通過一套精妙的路由機制,為每一條請求找到最合適的路徑。

      這樣一來,開發者無需改動一行業務代碼,就能讓AI Agent自動實現:

      • 公開數據上云分析
      • 敏感數據脫敏后上云
      • 私密數據本地處理



      一個插件,絲滑實現端云協同,解決開發者“不敢用、用不起、用不好”的三大難題。

      三級隱私路由,解決“不敢用”

      即使是Code Review這樣的日常任務,也可能一不小心把API Key或數據庫密碼喂給云端模型。

      ClawXRouter通過植入鉤子(Hook),像安檢一樣自動掃描每一條消息、工具調用和Agent輸出,并將其分為三級:

      • S3(私密):SSH私鑰、硬編碼密碼、工資單。這些數據將被物理隔離,請求完全由本地模型離線處理,云端毫不知情。私密信息,絕不出本機。
      • S2(敏感):含內網IP的告警日志、含手機號的聯系人列表。ClawXRouter會自動識別并智能脫敏(例如,將“王小二”替換為[REDACTED:NAME]),然后才轉發給云端模型。
      • S1(安全): 如“HTTP 403和401有什么區別?”這類普通問題,直接發往云端,發揮其最強能力。

      這背后是“規則+模型”雙檢測引擎在保駕護航,既快又準,能確保萬無一失。

      性價比感知路由,解決“用不起”

      “航天級”模型如何干“擰螺絲”的活?

      ClawXRouter內置了一個由本地小模型擔當的“任務評估師”(LLM-as-Judge)。它會快速判斷任務復雜度,然后將請求分發給最合適的模型。



      效果如何?在PinchBench(包含23項OpenClaw Agent基準測試)上跑了一下:



      結論是:成本節省58%,性能反而提升6.3%

      雙軌記憶、智能脫敏,解決“用不好”

      當一項任務既包含敏感信息、又需要云端模型的強大推理能力時,怎么辦?

      這時,ClawXRouter的智能脫敏機制就派上了用場。

      對于涉及敏感信息的復雜任務,本地模型能力不足時不必“硬扛”:

      ClawXRouter會自動識別敏感信息并智能脫敏后,將脫敏后的任務安全交給云端處理。

      同時,ClawXRouter巧妙地維護了雙軌記憶雙軌會話機制:云端模型只能看到脫敏后的對話歷史(`MEMORY.md`),本地則保留完整信息(`MEMORY-FULL.md`)。

      這樣既保護了隱私,又沒有因為本地模型的瓶頸而卡住工作流,從根本上杜絕隱私數據通過上下文窗口泄露給第三方服務的風險。

      可組合管線與可視化Dashboard

      每個開發者與團隊的需求都不同。為此,ClawXRouter提供了:

      • 可組合路由管線:隱私路由和性價比感知路由運行在同一管線中,遵循安全優先原則,隱私路由器高權重先跑,發現敏感數據直接短路處理;安全通過后才啟動性價比路由優化成本。整個管線通過10個Hook覆蓋從模型選擇到會話結束的完整生命周期,無侵入式接管OpenClaw原有流程。
      • 可視化Dashboard:支持中英雙語,涵蓋用量概覽、會話記錄、檢測日志、路由規則配置與模型配置五個面板,所有改動即時生效、無需重啟,方便用戶按自身需求靈活調整。





      快速上手

      # 前置條件:已安裝 OpenClaw

      # 通過 npm 安裝(推薦)

      pnpm add -w @openbmb/clawxrouter

      # 或通過 ClawHub 安裝

      openclaw plugins install clawhub:clawxrouter

      # (可選)安裝本地推理后端

      ollama pull openbmb/minicpm4.1

      ollama serve

      # 啟動

      openclaw gateway

      # Dashboard → http://127.0.0.1:18789/plugins/clawxrouter/stats

      云側不敢用、用不起,端側用不好?

      ClawXRouter的答案是:

      不必二選一,讓端側和云側各盡其能。

      項目將持續開源迭代,歡迎開發者與行業伙伴參與貢獻,共同構建安全高效的端云協同Agent生態。

      GitHub開源鏈接:
      https://github.com/Openbmb/ClawXRouter
      ClawHub鏈接:
      https://clawhub.ai/plugins/clawxrouter

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