事件概述

清华大学THUNLP实验室、中国人民大学、AI9Stars、面壁智能与OpenBMB联手，基于端云协同智能体框架 EdgeClaw，推出了开源插件 ClawXRouter。该插件作为“智能调度员”，为AI Agent提供了无需修改业务代码即可实现的端云协同能力，有效解决了开发者在隐私安全、成本控制及模型性能之间的平衡难题。

核心功能与机制

ClawXRouter 通过一套精妙的路由机制，将请求自动分发至最合适的处理路径（本地或云端），主要包含以下三大核心能力：

1. 三级隐私路由（解决“不敢用”）

通过植入钩子（Hook）和“规则+模型”双检测引擎，对消息、工具调用及输出进行扫描分级：

• S3（私密）：如SSH私钥、硬编码密码、工资单等。数据物理隔离，完全由本地模型离线处理，严禁出机。
• S2（敏感）：含内网IP、手机号等信息。系统自动识别并智能脱敏（例如将姓名替换为 [REDACTED:NAME]）后转发至云端。
• S1（安全）：普通问题直接发送至云端，利用其最强推理能力。

2. 性价比感知路由（解决“用不起”）

内置由本地小模型担任的“任务评估师”（LLM-as-Judge），快速判断任务复杂度并匹配最优模型：

• 避免对简单任务（如文本摘要、函数查找）调用昂贵的大模型，防止“杀鸡用牛刀”。
• 在 PinchBench（含23项OpenClaw Agent基准测试）中验证，该机制使成本节省58%，且性能提升6.3%。

3. 双轨记忆与智能脱敏（解决“用不好”）

针对既需敏感信息又需云端强推理的复杂任务：

• 智能脱敏：本地模型识别敏感信息并脱敏后，将任务安全交由云端处理，避免本地算力瓶颈导致工作流中断。
• 双轨记忆：维护两套会话历史。云端仅见脱敏后的对话历史（MEMORY.md），本地保留完整信息（MEMORY-FULL.md），彻底杜绝上下文窗口导致的隐私泄露风险。

技术架构与部署

• 可组合管线：遵循“安全优先”原则，隐私路由权重更高。若检测到敏感数据直接短路处理；安全通过后启动性价比路由。通过10个Hook覆盖从模型选择到会话结束的全生命周期，无侵入式接管 OpenClaw 原有流程。
• 可视化 Dashboard：支持中英双语，提供用量概览、会话记录、检测日志、路由规则配置与模型配置五大面板，支持即时生效、无需重启。

快速上手指南

前置条件：已安装 OpenClaw。

bash

方式一：通过 npm 安装（推荐）

pnpm add -w @openbmb/clawxrouter

方式二：通过 ClawHub 安装

openclaw plugins install clawhub:clawxrouter

（可选）安装本地推理后端

ollama pull openbmb/minicpm4.1
ollama serve

启动网关

openclaw gateway

访问 Dashboard

项目资源

• GitHub 开源链接：https://github.com/Openbmb/ClawXRouter
• ClawHub 插件链接：https://clawhub.ai/plugins/clawxrouter