AI Agent 正以前所未有的方式融入我们的工作流。但当我们兴致勃勃地将其投入实际工作中时,当前的 Agent 使用模式却暴露了三个突出问题:
云端「不敢用」:想让 Agent 分析一份客户数据表?这个想法很棒,但客户的姓名、手机号、身份证号…… 这些敏感信息随上下文一起发到了云端第三方服务器。一次数据分析,可能就意味着一次严重的隐私泄露。这个风险,我们承担不起。
云端「用不起」:大量简单任务,比如:只是想用 grep 查找一个函数调用的位置,或是做个简单的文本摘要,Agent 却二话不说直接调用最昂贵的顶级模型处理。大部分 token 被花费在了便宜模型即可解决的简单任务上,杀鸡用牛刀。
本地「用不好」:在本地跑模型安全又便宜,但性能却常常达不到预期,原因是端侧模型算力与参数规模受限。做做格式转换、数据汇总还行,一旦涉及多文件交叉分析或复杂的异常检测,模型就「宕机」,难以胜任高难度任务。
云端太危险,本地太鸡肋,难道开发者只能二选一?
显然,天无绝人之路。成年人不做选择,最佳答案是 端云协同:让轻巧的本地模型处理隐私数据和简单任务,把复杂的「硬骨头」交给强大的云端模型。而打通这一切的关键,就是为每一条请求找到最合适路径的「智能交通指挥官」:路由机制。
清华大学 THUNLP 实验室、中国人民大学、AI9Stars、面壁智能与 OpenBMB 联合发布并开源 ClawXRouter,正是为了解决这一问题而生!
ClawXRouter 是一个可以轻松适配 OpenClaw 生态的端云协同 AI 智能体路由插件,源于端云协同的智能体框架 EdgeClaw。EdgeClaw 内生具备三级隐私路由、性价比感知路由、智能脱敏转发、双轨记忆等完整的端云协同能力,ClawXRouter 将其核心路由能力打包成一个独立插件,可以轻松接入 OpenClaw 生态。
开发者无需改动一行业务代码,就能让 AI Agent 自动实现:
- 公开数据上云分析
- 敏感数据脱敏后上云
- 私密数据本地处理

一个插件,丝滑实现端云协同,解决开发者「不敢用、用不起、用不好」的三大难题。
GitHub: https://github.com/OpenBMB/ClawXRouter
ClawXRouter:让每条请求自动获得「最优解」
三级隐私路由,解决「不敢用」
即使是 Code Review 这样的日常任务,也可能一不小心把 API Key 或数据库密码喂给云端模型。ClawXRouter 通过植入钩子(Hook),像安检一样自动扫描每一条消息、工具调用和 Agent 输出,并将其分为三级:
- S3 (私密): SSH 私钥、硬编码密码、工资单。这些数据将被 物理隔离,请求完全由本地模型离线处理,云端毫不知情。私密信息,绝不出本机。
- S2 (敏感): 含内网 IP 的告警日志、含手机号的联系人列表。ClawXRouter 会自动识别并 智能脱敏(例如,将“王小二”替换为
[REDACTED:NAME]),然后才转发给云端模型。
- S1 (安全): 如“HTTP 403 和 401 有什么区别?”这类普通问题,直接发往云端,发挥其最强能力。
这背后是 规则+模型 双检测引擎在保驾护航,既快又准,确保万无一失。
性价比感知路由,解决「用不起」
「航天级」模型干「拧螺丝」的活!ClawXRouter 内置了一个由本地小模型担当的「任务评估师」(LLM-as-Judge)。它会快速判断任务复杂度,然后将请求分发给最合适的模型。

效果如何?在 PinchBench(包含 23 项 OpenClaw Agent 基准测试)上跑了一下:

结论显而易见:成本节省 58%,性能反而提升 6.3%!
双轨记忆、智能脱敏,解决「用不好」
当一项任务既包含敏感信息、又需要云端模型的强大推理能力时,怎么办?这时,ClawXRouter 的智能脱敏机制就派上了用场。
对于涉及敏感信息的复杂任务,本地模型能力不足时不必「硬扛」:ClawXRouter 自动识别敏感信息并智能脱敏后,将脱敏后的任务安全交给云端处理。
同时,ClawXRouter 巧妙地维护了 双轨记忆 与 双轨会话 机制:云端模型只能看到脱敏后的对话历史(MEMORY.md),本地则保留完整信息(MEMORY-FULL.md)。这样既保护了隐私,又没有因为本地模型的瓶颈而卡住工作流,从根本上杜绝隐私数据通过上下文窗口泄露给第三方服务的风险。
可组合管线与可视化 Dashboard
每个开发者与团队的需求都不同。为此,ClawXRouter提供了:
- 可组合路由管线:隐私路由和性价比感知路由运行在同一管线中,遵循 安全优先 原则,隐私路由器高权重先跑,发现敏感数据直接短路处理;安全通过后才启动性价比路由优化成本。整个管线通过 10 个 Hook 覆盖从模型选择到会话结束的完整生命周期,无侵入式接管 OpenClaw 原有流程。
- 可视化Dashboard:支持中英双语,涵盖用量概览、会话记录、检测日志、路由规则配置与模型配置五个面板,所有改动即时生效、无需重启,方便用户按自身需求灵活调整。


快速上手
# 前置条件:已安装 OpenClaw
# 通过 npm 安装(推荐)
pnpm add -w @openbmb/clawxrouter
# 或通过 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
openclaw gateway
# Dashboard → http://127.0.0.1:18789/plugins/clawxrouter/stats
云侧不敢用、用不起,端侧用不好,ClawXRouter 的答案是:不必二选一,让端侧和云侧各尽其能。
项目将持续开源迭代,欢迎开发者与行业伙伴参与贡献,共同构建安全高效的端云协同 Agent 生态。对于更多优秀的开源实践和项目动态,欢迎在 云栈社区 的 开源实战 板块进行交流探讨。