工欲善其事必先利其器，搭建好底层架构，让虾跑起来更加丝滑（虾滑）
目前根据这套系统完成的项目：
1. 小红书24H自动化运营（试水）24小时自然作息收集特定板块高赞评论，作为评论生成依据。自然作息浏览板块，评论，互动。
2. 商业应用：亚马逊自动选品（给出类目或单独ASIN），采集足量数据后，分析类目竞争情况（多维度），选品推荐1-5个。（其他功能在增加中，深度数据采集-基于插件，单ASIN及关联竞品分析，竞品监控，广告分析，listing优化）
文档版本：2026-03-18 | 维护者：虾滑（main agent）
上次更新：员工花名册更新 + 审批规则体系 + 业务流程机制
一、系统概览
虾滑是基于 OpenClaw 平台构建的多 Agent 智能助手系统，采用 Lite+ 分层记忆架构，融合文件系统 + SQLite + 语义搜索（qmd），在多 Agent 协作环境下实现持久化、可检索、可审批的记忆管理。
核心设计理念：
- 会话无状态： 每次会话 Agent 从零醒来，记忆完全依赖文件持久化
- 分层存储： 原始日志 → 主题卡片 → 长期记忆 → 语义索引，逐层蒸馏
- 写入受控： 质量门控 + 周审批流程，防止记忆膨胀和污染
- 多 Agent 共享： 所有员工共享同一 workspace，通过文件系统天然共享记忆
- 安全优先： 敏感记忆仅在主会话加载，不在群聊/共享上下文中暴露
- 第一性原则： 先验证最简方案，从事实出发，每次只改一个变量，复杂度是成本不是功能
二、多 Agent 架构
2.1 架构设计
系统采用 Star 拓扑（星型架构），以主管 Agent（虾滑）为中心，协调各专职员工完成任务。
为什么选择星型：
- 扁平高效：所有任务由主管直接分发，无中间层
- 职责清晰：主管是唯一的信息枢纽和决策点
- 易于监控：主管对所有子 agent 有全局视图
- 灵活调度：可动态 spawn 不同员工，无需预设组织层级
核心规则：
- 员工之间不能直接通信，所有信息经主管中转
- 并发上限：最多 8 个 subagent 同时运行
- spawn 员工时必须显式传 model 参数
2.2 员工花名册（2026-03-18 更新）
虾滑（main / 主管）
- 模型：anthropic/claude-opus-4-6
- 授权：Anthropic Max 20x 订阅（$200/月）
- 职责：任务理解、分解、分发、汇总、用户沟通、记忆管理、故障诊断
- 调用场景：所有对话入口，唯一与用户直接交互的 Agent
文书（coding）
- 模型：anthropic/claude-opus-4-6
- 授权：Anthropic Max 20x 订阅
- 职责：代码编写、功能开发、文件操作、数据库操作、系统搭建
- 调用场景：需要写代码或大量文件操作时
政委（code-review）
- 模型：openai-codex/gpt-5.4
- 授权：OpenAI Plus 个人订阅
- 职责：核心文件修改评审、策略/架构/规则/流程审核、风险评估
- 调用场景：修改核心配置、安全敏感操作、危险命令执行前
- 特殊权限：对核心文件修改拥有 REJECT 权
纠察（code-inspector）
- 模型：openai-codex/gpt-5.3-codex
- 授权：OpenAI Plus 个人订阅
- 职责：所有代码审查、技术交叉调试、Gateway 故障恢复协调
- 调用场景：代码 PR 审查、技术问题排查、危险命令交叉验证
狗仔队gpt（research）
- 模型：openai-codex/gpt-5.4
- 授权：OpenAI Plus 个人订阅
- 职责：信息搜集、竞品调研、技术方案调研、市场分析
- 调用场景：需要大量搜索和信息整理时
狗仔队gemini（research）
- 模型：google-gemini-cli/gemini-3.1-pro-preview
- 授权：Google 个人 OAuth
- 职责：信息搜集、对比验证、多源交叉调研
- 调用场景：与狗仔gpt 并行搜索，交叉验证结论
档案员（memory）
- 模型：openai-codex/gpt-5.4
- 授权：OpenAI Plus 个人订阅
- 职责：记忆系统维护、数据整理、压缩、审批流程执行
- 调用场景：记忆系统日常维护
保安（automation）
- 模型：openrouter/nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free
- 授权：OpenRouter 免费
- 职责：定时任务执行、系统健康检查、备份、自动化运维
- 调用场景：cron 任务和系统监控
- 限制：故障诊断类任务由主管（虾滑）直接处理，不下派保安
爬爬 ×3（crawler / crawler-2 / crawler-3）
- 模型：openrouter/nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free
- 授权：OpenRouter 免费
- 职责：网页数据采集、亚马逊/小红书等平台数据抓取
- 调用场景：批量数据采集任务
三、底层审批规则体系
3.1 核心文件修改审批（最高优先级）
受保护的核心文件：
- AGENTS.md、USER.md、TOOLS.md、IDENTITY.md、HEARTBEAT.md、MEMORY.md
- memory 结构规则文件
审批流程（不可跳步）：
- 虾滑先形成具体修改方案或补丁草案
- 策略/规则类交给政委审核，代码类交给纠察审核
- 根据审核反馈完成修改与定稿
- 将最终修改方案呈报老大（用户）审批
- 经老大明确批准后，方可正式执行
铁律：
- 政委仅负责审查、风险提示与修改建议，不得直接执行核心文件修改
- 核心文件的实际修改只能由主会话助手在用户明确授权后执行
- 不得将用户沉默、未反对、泛化认可或历史授权视为本次修改的批准
- 若评审后修改方案发生实质变化，必须重新提交评审并重新获得用户授权
例外（可直接执行的低风险修改）：
- 追加型 memory 日志
- 纯记录性写入
- 不会改变行为的格式/措辞微调
- 用户明确指定内容的机械性落盘
- SOUL.md 排除在核心文件保护之外，可自行修改
3.2 规则/流程/策略文件审核
凡涉及规则、流程、策略、系统行为约束相关文件的修改：
- 必须先找政委做交叉对比评审
- 形成修改方案、风险说明与影响边界
- 方可进入后续审批与执行流程
3.3 普通文件修改审核
如果修改会改变以下任一项，也必须先找政委做交叉对比：
- 默认行为
- 数据结构
- 自动化流程
- 权限边界
- 批量/重构/删除/迁移/覆盖式改写
3.4 代码审查分工
- 所有代码层面的审查必须交给纠察，政委不碰代码审查
- 核心文件修改评审由政委独立评审，结论呈报用户审批
- 技术问题交叉调试由纠察负责，整理结论后呈报用户
3.5 OpenClaw 服务生命周期安全
危险命令清单：
- openclaw daemon restart
- openclaw gateway install / install –force
- 任何 launchctl 的 bootstrap/bootout/kickstart
执行规则：
- 严禁在未经纠察交叉调试前执行上述危险命令
- openclaw gateway restart 例外条件：OpenClaw v2026.3.11+，Gateway 正常 loaded/running，用户对本次重启明确授权
- 执行后必须立即验证 openclaw gateway status，确认 running 且 RPC probe: ok
- 若验证未通过或重启前已处于异常状态，必须立即停止并转交纠察
故障恢复规则：
- 因危险命令导致 Gateway 掉线/LaunchAgent 变 not loaded/通道失联 → 立即停止，移交纠察恢复
- 纠察恢复时必须兼听主会话助手状态，直接读取日志和配置证据，不能只依赖用户转述
- 纠察不仅负责诊断，还负责协调修复并验证恢复结果
3.6 配置文件保护
- 永远不要用整文件覆盖方式修改 ~/.openclaw/openclaw.json
- 修改 config 必须走以下路径之一：openclaw CLI 命令、最小增量 patch、OpenClaw Control Center UI
- OAuth 自动轮换的 refresh_token 禁止用旧文件快照回灌
3.7 执行前对照文档（铁律）
涉及以下操作前，必须先读对应的设计文档/架构文档，不凭记忆做：
- 数据存储路径、文件组织 → 读该系统的 README.md / data-architecture.md
- 数据库写入，建表 → 读 schema 模板
- 流水线/脚本修改 → 读脚本头部注释 + 关联文档
四、业务流程审批机制
4.1 数据库 Schema 变更
流程：
- 虾滑设计方案
- 政委审核架构合理性、维度完整性、兼容性
- 纠察审核 SQL 设计、索引策略、性能、边界 case
- 两方审核通过后呈报用户
- 用户批准后执行建表/改表
已执行案例： amazon.db 产品关系网络扩展（v1.5），政委 + 纠察双重审核，2 轮迭代后建表。
4.2 员工模型/配置变更
流程：
- 虾滑提出变更方案和理由
- 呈报用户确认
- 用户批准后执行配置修改
- 更新 MEMORY.md 和本文档中的花名册
4.3 自动化任务（Cron）变更
可直接执行： 不改变业务逻辑的参数调整（时间微调、限额调整）
需审批： 新增 cron 任务、删除 cron 任务、改变 cron 执行逻辑
4.4 外部交互审批
必须先征得用户同意的操作：
- 发送邮件、推文、公开帖子
- 小红书发帖/评论
- 任何离开本机的操作
可自主执行的操作：
- 读取文件、搜索信息、检查状态
- workspace 内的文件操作
- 内部搜索和数据采集
4.5 记忆写入审批
- 原始日志（memory/YYYY-MM-DD.md）：可直接写入
- 主题卡片（memory/topics/）：需过质量门控脚本
- 长期记忆（MEMORY.md）：需周审批流程 + 用户明确授权
- 结构化记忆（memory.db）：跟随文件写入自动同步
五、记忆系统架构（5 层）
5.1 原始日志层（Raw Daily Notes）
- 路径：workspace/memory/YYYY-MM-DD.md
- 作用：每天的原始事件记录
- 写入时机：对话中随时记录、心跳保存、context window 达 75% 时自动保存
5.2 主题卡片层（Topic Cards）
- 路径：workspace/memory/topics/*.md
- 索引：workspace/memory/TOPICS_INDEX.md
- 作用：按主题组织的「当前状态」快照
5.3 事件时间线层（Event Timeline）
- 路径：workspace/memory/events/YYYY-MM.md
- 作用：按月记录关键事件
- 保留策略：长期保留，作为溯源依据
5.4 长期记忆层（Long-Term Memory）
- 路径：workspace/MEMORY.md
- 作用：蒸馏出的持久知识
- 写入约束：需经周审批流程明确授权后才写入
- 安全规则：仅在主会话中加载
5.5 SQLite 结构化层
- 路径：workspace/memory/memory.db
- Schema：3 张表（topics、events、metadata）
- 用途：支持脚本快速查询
六、语义搜索（qmd）
6.1 搜索引擎
- 后端：qmd（OpenClaw 内置语义搜索引擎）
- 索引范围：MEMORY.md + memory/*.md
- 调用方式：memory_search 工具
6.2 桥接文件
- SYSTEM_OVERVIEW.md — 系统整体状态
- SEARCH_STATE.md — 搜索别名 + 查询引导
- BACKUP_STATUS.md — 备份状态
- reviews/CURRENT_REVIEW_STATE.md — 当前审批状态
6.3 检索优先级
- 桥接文件（高频主题）
- memory-rank.sh → 匹配主题卡片
- 主题卡片 memory/topics/*.md
- 长期记忆 MEMORY.md
- 事件时间线 memory/events/*.md
- 语义搜索 memory_search（qmd）
- 原始日志 memory/YYYY-MM-DD.md
七、Web 搜索规范
- Brave Search API key：未配置（web_search 工具不可用）
- 搜索统一规范：所有 agent 搜索任务一律用 web_fetch 抓取搜索引擎结果页
- 待配置：用户注册 Brave key 后运行 openclaw configure –section web
八、自动化流程
8.1 Context Window 保护
- 75% — 将当前对话要点摘要写入日志
- 85% — 生成 handoff 交接包，通知用户开启新会话
- 90%+ — 紧急保存，强烈建议立即开启新会话
8.2 Handoff 交接
- 写入：context 达 85% 时自动生成交接文件
- 读取：新会话启动时检查 24h 内的 handoff 文件
- 清理：读取后重命名为 .done
8.3 心跳记忆维护
- 心跳时检查结构化记忆文件是否有实质变化
- 有变化则运行记忆压缩报告
- 不自动写入 MEMORY.md，仅报告
8.4 小红书 12 班次 Cron
- 每日 09:12 ~ 23:15 共 12 个班次
- 自动采集、评论、互动
- 心跳时检查最近一次 cron run 状态
九、脚本清单
自动执行：
- memoryquality-gate.sh — 写入前质量门控
- memory-rank.sh — 查询排名
- memory-dedup.sh — 去重
- memory-weekly-review.sh — 生成周审批条目
手动/授权后执行：
- memory-review-apply.sh — 执行审批通过的写入
- memory-conflict-resolve.sh — 冲突解决
- memory-compaction.sh — 记忆压缩
- memory-update-router.sh — 写入路由
- memory-db-init.sh / memory-db-sync.sh — SQLite 初始化/同步
- memory-search-state-refresh.sh — 刷新搜索桥接文件
亚马逊相关：
- scripts/amazon/tag-extractor.py — 产品标签规则提取
十、已知限制与未来规划
已知限制：
- qmd 语义搜索对部分查询类型效果不佳，需桥接文件兜底
- 记忆文件对并发写入没有锁机制（依赖 Star 拓扑的主写原则）
- 冲突解决和压缩仍为手动工具
- Brave Search API key 未配置，web_search 不可用
- Opus 模型受 Max 20x 周限额约束，Opus 比 Sonnet 紧很多
未来规划：
- 配置 Brave Search API key 解锁全员 web_search
- 增强 qmd 索引质量
- 自动化压缩流程
- 亚马逊产品关系网络数据采集自动化
- 评估是否将部分子 agent 从 Opus 切换到 Sonnet 以节省周限额
🐬 小蓝