🧠 OpenClaw Agent混合专家系统

世界上有一种智慧叫混合专家，它不是万能Agent，而是一群专家各司其职，由路由器把问题送到最懂的人手里...

凌晨2点，Agent面对三个任务：写代码、画图、分析数据。它一个都不擅长。但如果有三个专家Agent各管一个，分分钟搞定。MoE（Mixture of Experts）就是这套系统。

📋 功能介绍

🎯 MoE架构核心

💡 为什么需要MoE？

• 专业更精 - 每个Agent专注一个领域，比全能Agent更专业
• 成本更低 - 简单任务用便宜模型，复杂任务用贵模型
• 速度更快 - 并行执行，不等一个模型处理所有事
• 扩展灵活 - 新增领域只需加一个专家Agent
• 容错更强 - 一个专家挂了，其他专家还能工作

🚀 使用方法

1. 定义专家Agent

# experts.yaml - 专家池定义
experts:
  # 代码专家
  code_expert:
    name: 代码专家
    model: claude-sonnet-4
    specialty: [coding, debugging, refactoring]
    
    tools:
      - code_execute
      - git_operations
      - file_operations
      
    prompt: |
      你是一个编程专家，擅长以下语言：
      Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust
      
      你的优势：
      - 代码审查：发现潜在bug
      - 性能优化：提升代码效率
      - 代码重构：改善代码结构
      
  # 数据分析专家
  data_expert:
    name: 数据分析专家
    model: gpt-4.5-turbo
    specialty: [data_analysis, statistics, visualization]
    
    tools:
      - sql_query
      - data_visualize
      - statistical_analysis
      
    prompt: |
      你是一个数据分析专家，擅长：
      - 数据清洗和预处理
      - 统计分析和建模
      - 数据可视化
      
  # 文档专家
  doc_expert:
    name: 文档专家
    model: claude-sonnet-4
    specialty: [writing, translation, editing]
    
    tools:
      - web_search
      - grammar_check
      - format_converter
      
    prompt: |
      你是一个文档专家，擅长：
      - 技术文档撰写
      - 商业文案创作
      - 多语言翻译
      
  # 简单问答（省钱用）
  simple_expert:
    name: 问答助手
    model: deepseek-v3
    specialty: [general_qa, greeting]
    cost_level: low

2. 配置路由器

# router.yaml - 路由配置
router:
  name: 智能路由器
  
  # 路由策略
  strategy: semantic  # keyword/semantic/hybrid
  
  # 路由规则
  rules:
    # 关键词匹配
    - match:
        keywords: [代码, bug, 编程, debug, function, API]
      expert: code_expert
      confidence: 0.9
      
    - match:
        keywords: [分析, 数据, 统计, 图表, SQL, report]
      expert: data_expert
      confidence: 0.9
      
    - match:
        keywords: [写, 文档, 翻译, 文章, 邮件, 报告]
      expert: doc_expert
      confidence: 0.8
      
    # 默认路由
    default: simple_expert
    
  # 语义路由（使用Embedding）
  semantic_routing:
    enabled: true
    embedding_model: text-embedding-3-small
    
    # 每个专家的语义描述
    expert_embeddings:
      code_expert: "编程开发代码调试重构软件开发"
      data_expert: "数据分析统计建模可视化报表"
      doc_expert: "文档写作翻译编辑文案"
      simple_expert: "通用问答简单咨询闲聊"

3. 配置聚合器

# aggregator.yaml - 结果聚合
aggregator:
  # 聚合策略
  strategy: best_expert  # best_expert / merge / vote
  
  # 单专家模式：直接返回最佳专家结果
  best_expert:
    select: highest_confidence
    
  # 合并模式：合并多专家结果
  merge:
    when_multiple_experts: true  # 多专家参与时合并
    template: |
      ## 综合分析结果
      
      {{#each expert_results}}
      ### {{this.expert_name}}的分析
      {{this.result}}
      
      ---
      {{/each}}
      
      ### 总结
      {{final_summary}}
      
  # 投票模式：多专家投票
  vote:
    enabled: false  # 需要时开启

4. 完整MoE系统

# moe.yaml - 完整MoE配置
moe:
  name: 智能专家系统
  
  # 专家池
  experts:
    config: "./experts.yaml"
    
  # 路由器
  router:
    config: "./router.yaml"
    
  # 聚合器
  aggregator:
    config: "./aggregator.yaml"
    
  # 高级功能
  advanced:
    # 多专家协作
    multi_expert:
      enabled: true
      max_experts: 3  # 最多3个专家同时参与
      
    # 学习优化
    learning:
      enabled: true
      track_routing_accuracy: true
      auto_adjust_confidence: true
      
    # 成本控制
    cost_control:
      budget_per_request: $0.05
      prefer_low_cost: true

✨ 最佳实践

# 用户请求处理流程
用户: "帮我优化这段Python代码的性能"

路由器:
  分析请求 → 提取关键词: [优化, Python, 代码, 性能]
  匹配规则 → code_expert (confidence: 0.95)
  选择专家 → code_expert

code_expert:
  分析代码 → 发现性能瓶颈
  提供优化 → 重构算法，复杂度从O(n²)降到O(n)
  返回结果 → 优化后的代码+性能对比

聚合器:
  单专家结果 → 直接返回code_expert结果

用户收到:
  "这段代码性能瓶颈在于嵌套循环...
   优化后使用哈希表，时间复杂度从O(n²)降到O(n)..."
   
成本: $0.003 (只用了Claude Sonnet)

💻 代码示例

Python MoE调用

from openclaw import MoESystem
from openclaw.moe import Expert, Router

# 创建专家池
experts = [
    Expert(name="code", config="experts/code.yaml"),
    Expert(name="data", config="experts/data.yaml"),
    Expert(name="doc", config="experts/doc.yaml"),
    Expert(name="simple", config="experts/simple.yaml"),
]

# 创建MoE系统
moe = MoESystem(
    experts=experts,
    router=Router(strategy="hybrid"),  # 关键词+语义混合路由
    aggregator="best_expert"
)

# 使用MoE处理请求
result = moe.run("帮我分析这份数据")

# 查看路由信息
print(f"选择专家: {result.expert_used}")
print(f"置信度: {result.confidence}")
print(f"成本: ${result.cost:.4f}")
print(f"结果: {result.content}")

多专家协作

# 复杂任务需要多个专家
result = moe.run(
    "写一个数据分析报告",
    multi_expert=True,  # 启用多专家
    max_experts=3
)

# 查看各专家贡献
for expert_result in result.expert_results:
    print(f"{expert_result.expert}: {expert_result.summary}")

# doc_expert: 负责报告结构
# data_expert: 负责数据分析
# code_expert: 负责图表生成

# 最终汇总结果
print(result.merged_content)

动态调整路由

# 查看路由准确率
stats = moe.routing_stats()
# {
#   "code_expert": {"accuracy": 0.92, "total": 500},
#   "data_expert": {"accuracy": 0.88, "total": 300},
#   "doc_expert": {"accuracy": 0.85, "total": 200}
# }

# 调整路由规则
moe.update_rule(
    keywords=["表格", "图表"],
    expert="data_expert",  # 改由数据分析专家处理
    confidence=0.85
)

# 添加新专家
moe.add_expert(
    Expert(name="design", config="experts/design.yaml")
)

成本优化

# 设置成本预算
moe.set_budget(
    daily=5.0,  # 日预算$5
    per_request=0.05  # 单次请求$0.05
)

# 成本优化模式
moe.cost_optimization = True
# 自动选择成本最低的专家
# 简单问题 → deepseek ($0.001)
# 中等问题 → gpt-4.5 ($0.01)
# 复杂问题 → claude ($0.03)

# 查看成本报告
cost_report = moe.cost_report()
# {
#   "total": "$3.45",
#   "by_expert": {
#     "simple_expert": "$0.50 (most used)",
#     "code_expert": "$1.20",
#     ...
#   }
# }

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