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开发需要联网clawhub未标认证来源可访问clear审计提醒

hai-agent-framework海 Agent 框架

Agent Skill

hai-agent-framework 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

总安装

2,980

周安装

128

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,044
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:hai-agent-framework(海 Agent 框架)
来源仓库:https://github.com/dragons777-cpu/hai-agent-framework
安装命令:
openclaw skills install hai-agent-framework
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 hai-agent-framework

简介

企业级 AI Agent 框架,支持 Hook 事件系统、自动记忆抽取和预置四种专业 Agent,实现智能任务管理与对话优化。

SKILL.md

HAI Agent Framework

版本: 1.0.0 作者: 小 D 描述: 企业级 AI Agent 框架 - Hook 事件系统、自动记忆抽取、核心 Agent 定义


🚀 功能特性

1. Hook 事件系统

在关键事件发生时自动触发脚本,实现:

  • 会话开始/结束自动处理
  • 工具调用前后验证
  • 文件操作审计
  • 自定义事件响应

支持的 Hook 事件:

  • SessionStart - 会话开始
  • SessionEnd - 会话结束
  • PreToolUse - 工具调用前
  • PostToolUse - 工具调用后
  • UserMessage - 用户消息
  • AgentResponse - Agent 回复前

2. 自动记忆抽取

从对话中自动学习:

  • 用户偏好提取
  • 挫折信号检测
  • 成功模式识别
  • 纠正记录保存
  • 决策追踪

3. 核心 Agent 定义

预置 4 个专业 Agent:

  • code-reviewer - 代码审查专家
  • test-generator - 测试用例生成
  • security-scanner - 安全扫描专家
  • documentation-writer - 文档撰写专家

4. 四层记忆架构

  • L1 会话记忆 - 当前对话记录
  • L2 项目记忆 - 项目特定上下文
  • L3 全局记忆 - 用户偏好和习惯
  • L4 市场记忆 - 共享知识和规则

📦 安装

clawhub install hai-agent-framework

🔧 配置

1. 启用 Hook

.hai/hooks/ 目录下创建 Hook 配置文件:

{
  "name": "load-memory",
  "description": "加载用户记忆",
  "event": "SessionStart",
  "priority": 100,
  "enabled": true,
  "action": {
    "type": "script",
    "script": ".hai/scripts/load-memory.py"
  }
}

2. 使用 Agent

在任务中指定 Agent:

---
agent: code-reviewer
---

请审查这段代码...

3. 记忆抽取

自动运行,无需配置。对话记录会自动分析并保存到 memory/ 目录。


📖 使用示例

示例 1:会话开始加载记忆

python3 .hai/scripts/hook-executor.py SessionStart

示例 2:工具调用验证

python3 .hai/scripts/hook-executor.py PreToolUse \
  --context '{"tool":"write","args":{"path":"test.txt"}}'

示例 3:对话分析

python3 .hai/scripts/conversation-analyzer.py \
  --text "我喜欢用深色模式,不要用浅色"

📁 目录结构

.hai/
├── agents/           # Agent 定义
│   ├── code-reviewer.md
│   ├── test-generator.md
│   ├── security-scanner.md
│   └── documentation-writer.md
├── hooks/            # Hook 配置
│   ├── SessionStart/
│   ├── SessionEnd/
│   ├── PreToolUse/
│   └── PostToolUse/
├── scripts/          # 执行脚本
│   ├── hook-executor.py
│   ├── load-memory.py
│   ├── save-summary.py
│   ├── validate-params.py
│   └── conversation-analyzer.py
├── rules/            # 用户规则
│   └── *.local.md
└── memory/           # 记忆文件
    ├── transcript/
    ├── project/
    └── global/

🧪 测试

# 测试 Hook 系统
python3 .hai/scripts/hook-executor.py --list

# 测试 SessionStart Hook
python3 .hai/scripts/hook-executor.py SessionStart

# 测试对话分析
python3 .hai/scripts/conversation-analyzer.py --text "测试文本"

📊 效果

Hook 系统

  • ✅ 自动加载用户记忆
  • ✅ 自动保存会话总结
  • ✅ 工具调用安全验证

记忆抽取

  • ✅ 用户偏好自动学习
  • ✅ 纠正记录自动保存
  • ✅ 决策追踪

Agent 定义

  • ✅ 标准化 System Prompt
  • ✅ 专业化分工
  • ✅ 可并行执行

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request!

GitHub: https://github.com/your-repo/hai-agent-framework


📄 License

MIT


*HAI Agent Framework v1.0 · 2026-04-03*

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

96.16%
按下载量换算1,004

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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