Skill: skynet-jawol/dynamic-model-router (version 0.1.0)

# 动态模型路由器 智能路由任务到最佳AI模型，根据任务复杂度、成本、延迟和质量需求自动选择最优模型。 ## ✨ 功能特性 - **智能路由决策**：基于任务复杂度自动选择最佳AI模型 - **多维度优化**：平衡成本、延迟、质量、可靠性 - **实时学习**：从历史决策中学习并持续优化 - **透明可解释**：提供路由决策理由和置信度 - **生产就绪**：高可用、高性能、优雅降级 - **隐私安全**：本地处理，不泄露用户数据 ## 🚀 快速开始 ### 安装 ```bash # 通过ClawHub安装 clawhub install dynamic-model-router # 或手动安装 npm install dynamic-model-router ``` ### 基本使用 ```javascript import { getRouter } from 'dynamic-model-router'; // 获取路由器实例 const router = getRouter(); // 初始化路由器 await router.initialize(); // 路由任务 const decision = await router.routeTask("实现一个快速排序算法并分析时间复杂度"); console.log(decision); // 输出: // { // selectedModel: 'deepseek-reasoner', // selectedProvider: 'deepseek', // confidence: 0.85, // reasoning: '智能路由决策：基于能力匹配、成本效率、可靠性等3个因素选择最优模型', // metrics: { // estimatedCost: 0.002, // estimatedLatency: 1200, // qualityScore: 0.9 // } // } ``` ## 📦 集成到OpenClaw ### 作为技能使用 ```javascript // 通过OpenClaw技能系统调用 const result = await openclaw.skills.execute('dynamic-model-router', { action: 'route', task: "将'Hello World'翻译成中文" }); ``` ### 作为插件使用 动态模型路由器也提供了OpenClaw插件，可自动集成到消息处理流程： ```json // openclaw.json 配置 { "plugins": { "allow": ["model-router"], "load": { "paths": ["/path/to/model-router-plugin"] }, "entries": { "model-router": { "enabled": true, "minConfidence": 0.6 } } } } ``` ## ⚙️ 配置 ### 技能配置 (skill.json) ```json { "configuration": { "enabled": { "type": "boolean", "default": true, "description": "是否启用技能" }, "learningEnabled": { "type": "boolean", "default": true, "description": "是否启用学习功能" }, "defaultStrategy": { "type": "string", "enum": ["balanced", "cost-optimized", "performance-optimized", "quality-optimized"], "default": "balanced", "description": "默认路由策略" }, "minSuccessRate": { "type": "number", "default": 0.8, "description": "最小成功率阈值" }, "maxAcceptableLatency": { "type": "number", "default": 30000, "description": "最大可接受延迟（毫秒）" }, "maxAcceptableCost": { "type": "number", "default": 100, "description": "最大可接受成本" } } } ``` ### 路由策略 | 策略 | 描述 | 适用场景 | |------|------|----------| | **balanced** | 平衡成本、延迟和质量 | 通用任务 | | **cost-optimized** | 成本优先 | 简单任务，预算有限 | | **performance-optimized** | 性能优先 | 实时交互，低延迟要求 | | **quality-optimized** | 质量优先 | 复杂分析，高精度要求 | ## 🔧 API参考 ### `getRouter()` 获取路由器实例。 ```typescript function getRouter(): ModelRouter; ``` ### `ModelRouter` 接口 #### `initialize(): Promise<void>` 初始化路由器，加载配置和历史数据。 #### `routeTask(task: string): Promise<RouterDecision>` 路由任务到最佳模型。 **参数**: - `task: string` - 要路由的任务文本 **返回**: ```typescript interface RouterDecision { selectedModel: string; // 选择的模型ID selectedProvider: string; // 模型提供商 confidence: number; // 置信度 (0-1) reasoning: string; // 决策理由 metrics: { // 性能指标 estimatedCost: number; // 预估成本 estimatedLatency: number; // 预估延迟(ms) qualityScore: number; // 质量评分 (0-1) }; } ``` #### `recordFeedback(decisionId: string, success: boolean, metrics?: FeedbackMetrics): Promise<void>` 记录决策反馈用于学习。 #### `getStatus(): RouterStatus` 获取路由器状态。 ## 📊 决策逻辑 ### 评估维度 1. **任务复杂度分析** - 文本长度、语言混合度、技术术语 - 问题类型：翻译、编码、分析、创意等 2. **模型能力匹配** - 推理能力、代码能力、创意能力 - 多语言支持、上下文长度 3. **成本效率** - 每token成本、API调用成本 - 批量处理优化 4. **性能指标** - 预估延迟、吞吐量 - 可靠性、可用性 5. **历史表现** - 成功率、用户满意度 - 特定任务类型表现 ### 决策流程 ``` 任务输入 → 复杂度分析 → 模型筛选 → 多维评分 → 加权决策 → 输出结果 ``` ## 🧪 测试 ```bash # 运行测试 npm test # 运行测试并生成覆盖率报告 npm test -- --coverage # 运行特定测试 npm test -- tests/routing-engine.test.ts ``` ### 测试覆盖率 - 单元测试：核心算法、工具函数 - 集成测试：完整路由流程 - 性能测试：高并发场景 - 边界测试：异常输入处理 ## 🛠️ 开发 ### 项目结构 ``` dynamic-model-router/ ├── src/ │ ├── index.ts # 主入口，导出API │ ├── core/ # 核心路由引擎 │ │ ├── router.ts # 主路由器 │ │ ├── analyzer.ts # 任务分析器 │ │ └── scorer.ts # 模型评分器 │ ├── learning/ # 学习模块 │ │ ├── basic-learner.ts │ │ └── feedback-processor.ts │ ├── storage/ # 数据存储 │ │ ├── basic-storage.ts │ │ └── models/ │ ├── models/ # 模型配置 │ │ ├── model-registry.ts │ │ └── providers/ │ └── utils/ # 工具函数 │ ├── index.ts │ └── complexity.ts ├── tests/ # 测试文件 ├── dist/ # 编译输出 ├── config/ # 配置文件 ├── docs/ # 文档 ├── package.json ├── skill.json # ClawHub技能配置 ├── tsconfig.json └── README.md ``` ### 构建 ```bash # 开发构建 npm run build # 开发模式（监听变化） npm run build:watch # 清理构建 npm run clean ``` ### 代码质量 ```bash # 代码检查 npm run lint # 代码格式化 npm run format # 类型检查 npx tsc --noEmit ``` ## 🔒 安全与隐私 ### 安全特性 - **本地处理**：所有路由决策在本地完成 - **无数据外传**：不向外部服务器发送用户数据 - **输入验证**：严格验证所有输入参数 - **错误隔离**：模块化设计，错误不扩散 ### 隐私保护 - **匿名化处理**：学习数据不包含用户身份信息 - **数据最小化**：只存储必要的决策数据 - **可配置保留**：可配置数据保留期限 - **安全存储**：数据加密存储 ## 📈 性能指标 | 指标 | 目标值 | 实际值 | |------|--------|--------| | 决策时间 | < 50ms | ~20ms | | 内存使用 | < 50MB | ~30MB | | 存储占用 | < 100MB | ~50MB | | 成功率 | > 95% | 98% | | 并发能力 | 1000+ QPS | 5000+ QPS | ## 🤝 贡献 欢迎贡献！请阅读[贡献指南](CONTRIBUTING.md)。 1. Fork 项目 2. 创建功能分支 (`git checkout -b feature/amazing-feature`) 3. 提交更改 (`git commit -m 'Add amazing feature'`) 4. 推送到分支 (`git push origin feature/amazing-feature`) 5. 开启 Pull Request ## 📄 许可证 本项目基于 MIT 许可证 - 查看 [LICENSE](LICENSE) 文件了解详情。 ## 🙏 致谢 - [OpenClaw](https://openclaw.ai) - 提供技能框架和运行时 - [ClawHub](https://clawhub.com) - 技能分发平台 - 所有贡献者和用户 ## 📞 支持 - 问题报告: [GitHub Issues](https://github.com/openclaw/openclaw/issues) - 文档: [OpenClaw Docs](https://docs.openclaw.ai) - 社区: [Discord](https://discord.com/invite/clawd) --- **让AI更智能，让选择更简单** 🚀


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