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Agent Skill · 研究检索

auto-agent-router(自动 Agent 路由器)

auto-agent-router 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

auto-agent-router 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 13,846。

总安装 9,055周安装 385GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,172核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:auto-agent-router(自动 Agent 路由器)
来源仓库:https://github.com/jiangzhiyu/auto-agent-router
安装命令:
openclaw skills install auto-agent-router
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install auto-agent-router

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

根据消息命令自动路由到子 Agent。**Agent 应该:收到消息时首先检查是否包含 /coder、/writer 等命令,如果是则调用 sessions_spawn 启动对应子 Agent。**

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install auto-agent-router;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

auto-agent-router 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install auto-agent-router。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

auto-agent-router 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

auto-agent-router 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

auto-agent-router 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

auto-agent-router 用的人多吗?

公开数据是累计安装 9,055 次,近一周安装 385 次,下载 3,172 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

auto-agent-router 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
auto-agent-router

自动 Agent 路由器 · 本页

9,055—只读MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
auto-agent-router
description
根据消息命令自动路由到子 Agent。Agent 应该:收到消息时首先检查是否包含 /coder、/writer 等命令,如果是则调用 sessions_spawn 启动对应子 Agent。
metadata
openclaw
emoji
🤖
requires
bins
["python3"]

Auto Agent Router - 自动子 Agent 路由

根据消息中的命令自动路由到合适的子 Agent,实现并发处理和专业化分工。


🎯 When to Use

Agent 行为准则

收到每条消息时,首先检查是否包含命令:

✅ USE this skill when:

  • 消息开头是 /coder → 启动 coder Agent (qwen3-coder-next)
  • 消息开头是 /writer → 启动 writer Agent (qwen3.5-plus)
  • 消息开头是 /analyze → 启动 analyst Agent (qwen3.5-plus)
  • 消息开头是 /research → 启动 researcher Agent (gemini-3.1-pro)
  • 消息开头是 /review → 启动 reviewer Agent (qwen3-max)
  • 消息开头是 /devops → 启动 devops Agent (qwen3.5-plus)
  • 消息开头是 /auto → 自动判断合适的 Agent

检查流程:

  1. 收到消息 → 首先检查开头是否包含 /xxx 命令
  2. 如果有命令 → 调用 sessions_spawn 启动对应子 Agent
  3. 如果没有命令 → 主 Session 直接处理

🚫 When NOT to Use

❌ DON'T use this skill when:

  • 消息中没有命令 → 主 Session 直接处理
  • 命令不在消息开头 → 如"请帮我 /coder"不触发
  • 简单问答不需要子 Agent → 主 Session 处理即可
  • 命令在消息中间或结尾 → 不触发路由

📋 Trigger Rules

触发格式(严格模式)

格式示例结果
命令开头/coder 写代码✅ 触发
@名字 + 命令@小牛马 /coder 写代码✅ 触发
消息中包含命令请帮我 /coder 写代码❌ 不触发

可用命令

命令Agent模型用途
/codercoderqwen3-coder-next代码任务
/writerwriterqwen3.5-plus写作任务
/analyzeanalystqwen3.5-plus数据分析
/researchresearchergemini-3.1-pro调研任务
/reviewreviewerqwen3-max审查优化
/devopsdevopsqwen3.5-plus运维操作
/auto自动判断根据内容智能路由

🔧 How to Use

基本用法

用户发送命令:

/coder 写个 Hello World

Agent 响应:

✅ 🧑‍💻 已启动 **coder** (代码专家) 处理您的任务

─────────────────────
🤖 处理者:Agent: 🧑💻 coder
模型:dashscope/qwen3-coder-next

带@的命令

用户发送:

@小牛马 /writer 写周报

处理流程:

  1. 去掉@名字 → /writer 写周报
  2. 匹配命令 → /writer
  3. 启动 Agent → writer
  4. 返回结果

📁 Implementation

核心组件

~/.openclaw/workspace/skills/auto-agent-router/
├── SKILL.md              # 本文档
├── config.json           # 路由配置
├── auto-trigger.py       # 触发检测
├── dingtalk-command.py   # 命令解析
├── router.py             # 路由匹配
└── logger.py             # 日志记录

调用方式

检测命令:

python3 ~/.openclaw/workspace/skills/auto-agent-router/auto-trigger.py "/coder 写代码"

查看配置:

cat ~/.openclaw/workspace/skills/auto-agent-router/config.json

查看日志:

tail -f /tmp/auto-route-handler.log

🔄 Workflow

用户消息:/coder 写代码
    ↓
1. 检测命令 (auto-trigger.py)
   - 去掉@名字
   - 检查开头是否匹配命令
    ↓
2. 解析命令 (dingtalk-command.py)
   - 提取命令类型
   - 提取任务内容
    ↓
3. 路由匹配 (router.py)
   - 查找 config.json
   - 确定目标 Agent
    ↓
4. 启动 Agent (sessions_spawn)
   - 创建子 Agent Session
   - 分配任务
    ↓
5. 返回结果
   - 子 Agent 完成任务
   - 推送结果给用户

📊 Response Format

启动回复

✅ 🧑‍💻 已启动 **coder** (代码专家) 处理您的任务

─────────────────────
🤖 处理者:Agent: 🧑💻 coder
模型:dashscope/qwen3-coder-next

完成回复

[子 Agent 的任务结果]

─────────────────────
🤖 处理者:Agent: 🧑💻 coder
运行时间:3s • Tokens: 20k

⚙️ Configuration

config.json

{
  "enabled": true,
  "autoRoute": true,
  "flexible": false,
  "bot_names": ["小牛马", "xiaoniuma", "AI 助手", "..."],
  "rules": [
    {
      "type": "coding",
      "keywords": ["代码", "函数", "bug"],
      "agent": "coder",
      "model": "dashscope/qwen3-coder-next",
      "priority": "high"
    }
  ],
  "fallback": {
    "agent": null,
    "model": "dashscope/qwen3.5-plus"
  }
}

自定义 Agent

编辑 config.json 的 rules 数组添加新规则:

{
  "type": "custom",
  "keywords": ["关键词 1", "关键词 2"],
  "agent": "custom_agent",
  "model": "模型名称",
  "priority": "medium"
}

📝 Notes

  • 严格模式:命令必须在消息开头,中间或结尾不触发
  • @名字可选:支持带@或不带@的命令
  • 自动学习:支持自动学习新的机器人名字
  • 并发处理:多个子 Agent 可以并行运行
  • Session 隔离:每个子 Agent 有独立的 Session
  • 日志位置:/tmp/auto-route-handler.log

🧪 Testing

测试命令

# 测试触发
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/auto-agent-router/auto-trigger.py "/coder 写代码"

# 测试@命令
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/auto-agent-router/auto-trigger.py "@小牛马 /coder 写代码"

# 测试不触发
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/auto-agent-router/auto-trigger.py "请帮我 /coder"

预期结果

输入输出
/coder 写代码✅ 触发,路由到 coder
@小牛马 /coder 写代码✅ 触发,路由到 coder
请帮我 /coder❌ 不触发,主 Session 处理

🔗 Related

  • MEMORY.md - 包含配置和使用记录
  • sessions_spawn - 启动子 Agent 的工具

最后更新: 2026-02-28 版本: 1.0.0

平台分布

OpenClaw

70.14%
按下载量换算2,225

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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