2026年HiClaw插件：AI服务商的”万能适配器”

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文章总结： HiClaw是一个基于Apache2.0协议开源的企业级AIAgent协作平台，由Higress团队构建。它集成了多种组件，形成Manager和Worker的核心架构，以实现多AI智能体在人工监督下的安全、透明与高效协同工作。其主要特性包括人工监督下的自动化协作、企业级安全与隔离、集中化凭据与文件管理、灵活的模型切换与管理以及弹性可扩展。用户可以通过AIGatewayManager插件来管理和无缝切换不同的大语言模型服务。 综合评分： 85 文章分类： AI安全,安全工具,解决方案,技术标准,应用安全

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原创

Agent-阿刁 Agent-阿刁

爱唠叨的Nil

2026年3月22日 20:42 江苏

HiClaw 是一个企业级 AI Agent 协作平台，基于 Apache 2.0 协议开源，由 Higress 团队构建。它通过集成 Matrix 即时通讯协议、Higress AI Gateway、OpenClaw 智能体框架以及 MinIO 共享文件系统，实现了多 AI 智能体 (Agents) 在人工监督下的安全、透明与高效协同工作。

HiClaw 系统主要由 Manager 容器和多个 Worker 容器构成。

作为系统的控制中心，集成了以下核心服务：

• Higress AI Gateway：所有外部访问的统一入口，负责 AI 模型的路由、认证、限流与安全隔离。

• Tuwunel Matrix Server：基于 Matrix 协议的即时通讯服务器，为 Manager 与 Worker、人工管理员之间提供可监督的通信通道。

• Element Web / Nginx：提供 Web 端的即时通讯客户端界面。

• MinIO：对象存储服务，作为系统的共享文件系统，用于存储 Agent 配置、任务规格、工作产出与共享知识库。

• Manager Agent (OpenClaw)：核心管理智能体，负责接收任务、协调 Worker、管理生命周期。

• mc mirror：用于将 MinIO 共享存储同步至 Manager 本地工作目录 (~/hiclaw-fs/)。

执行具体任务的工作智能体，每个 Worker 包含：

• Worker Agent (OpenClaw)：具备特定技能的 AI 智能体。

• mc：MinIO 客户端，用于与共享文件系统交互。

• mcporter：将外部工具 API (如 GitHub) 标准化为 Model Context Protocol (MCP) 工具，供 Worker 调用。

所有 Agent 间的通信都在 Matrix 房间中进行，全程对人类管理员可见且可介入。

通过 Higress AI Gateway 实现基于 Consumer (Worker) 的细粒度权限控制与 API 凭证隔离，确保敏感信息不泄露。

所有外部服务凭据由 Manager 集中管理并通过网关安全下发；任务文件、代码、产出统一存储在 MinIO 中，确保可追溯性。

支持会话级即时切换和持久化主模型切换，可对接多种云厂商和本地部署的大语言模型 (LLM)。

Worker 采用无状态设计，可根据任务负载动态创建与回收，并通过 Higress 网关实现负载均衡。

• GitHub 仓库：https://github.com/higress-group/hiclaw

• 项目文档：https://github.com/higress-group/hiclaw/tree/main/docs

• 官方网站：https://higress.ai/hiclaw

• 社区交流：钉钉群 1 | Discord

HiClaw 内置的 AI Gateway Manager 插件，旨在解决多模型协作场景下，因切换不同 AI 服务提供商或模型版本带来的配置复杂性和中断问题。它作为 Higress AI 网关的增强组件，提供了统一的模型调度界面和配置管理能力。

欢迎试用新版功能，如有任何问题或反馈，请在项目 Issue 区或社区留言。

请确保您的系统已满足以下条件：

• Docker Desktop 已安装并处于运行状态（引擎状态显示为绿色）。

• Windows 用户：建议启用 WSL 2 后端。内存不足时可编辑 %USERPROFILE%.wslconfig 文件调整，例如设置 memory=8GB。

• 拥有目标 LLM 服务商（如阿里云百炼、OpenAI 等）的有效 API Key。

点击 Windows 开始菜单，搜索并打开 Windows PowerShell。
复制并执行以下命令，该命令将临时调整执行策略并下载官方安装脚本：

Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force; $wc=New-Object Net.WebClient; $wc.Encoding=[Text.Encoding]::UTF8; iex $wc.DownloadString(‘https://higress.ai/hiclaw/install.ps1’)

脚本启动后，您将进入 HiClaw 安装引导界面。请根据提示依次操作：

选择语言：脚本会自动检测系统语言，通常直接按 Enter 选择默认中文即可。

选择安装模式：

• 模式 1 (快速开始)：使用阿里云百炼，大部分配置采用默认值，仅需输入 API Key，适合新手。

• 模式 2 (手动配置)：可自由选择 LLM 提供商并自定义各项参数，适合高级用户。

后续根据向导提示完成网络配置、服务端口设定等步骤。

AI Gateway Manager 作为一个独立的 Higress 插件，其源码仓库位于：

https://github.com/higress-group/ai-gateway-plugin

安装步骤：

确保您的控制台 (Manager) 可以访问上述 GitHub 仓库。
通过跟Manager对话的方式，从该仓库安装 ai-gateway-plugin。
安装成功后，您可以通过浏览器访问 AI Gateway Manager 的管理界面，默认地址通常是：

http:// <您的-manager-ip> :18080/agm

请将 <您的-manager-ip> 替换为实际部署 HiClaw Manager 的主机 IP 地址。

安装完成验证：成功访问上述管理界面，即可看到插件管理面板。

AI Gateway Manager 的核心功能之一是统一管理不同服务商的模型端点。下面以添加 scnet 服务商的接口为例。

在 AI Gateway Manager 面板中，找到 “新建 Worker” 或 “添加模型服务” 选项。

在弹出的配置表单中，选择或填入以下关键信息：

• 服务商类型：根据您的 API 提供商选择，例如 OpenAI-Compatible、Azure OpenAI、Aliyun Bailian 或本例中的自定义 scnet。

• API 端点 (Endpoint)：填入该服务商提供的完整 API URL。

• API Key：填入对应的认证密钥。

• 模型标识 (Model Name)：填写该端点下可供调用的具体模型名称，如 qwen-max、gpt-4 等。

填写无误后，点击”确定” 保存配置。

配置好模型服务后，即可利用它来创建一个具备对话能力的 Worker。

在 Manager 的 IM 客户端 (Element Web) 中，使用斜杠命令或任务指派功能，请求创建一个新的 Worker。例如，您可以输入：

/create-worker name=alice model=scnet:qwen-max

或更自然的指令：

请使用 scnet 服务商的 qwen-max 模型，创建一个名为 alice 的 Worker。

查看面板：创建指令发出后，AI Gateway Manager 面板和 HiClaw 系统将开始协同工作。稍等片刻，新的 Worker (alice) 就会出现在面板的列表中。

监控 Worker 状态：面板会直观显示每个 Worker 的实时状态，例如运行中、空闲、初始化中或异常。
模型查看与切换：在 Worker 的详情页或管理列表中，您可以清晰地看到它当前绑定的模型，并可以在已配置的多个模型服务间进行快速切换。

当系统中有多个 Worker 或一个 Worker 绑定了多个备用模型时，即可测试 AI Gateway Manager 的核心价值——无缝模型切换。

1. 发起切换请求：您可以直接在 IM 中向 Manager 发送指令，例如：

将 alice 的模型切换到 claude-3-5-sonnet。

或者使用 Manager 内置的模型切换技能。

观察切换过程：在 AI Gateway Manager 面板上，您可以实时观察到目标 Worker 的模型标识发生变化，并且其状态可能短暂变为”切换中”。
验证结果：切换完成后，立即向该 Worker 发送一个测试任务，验证其是否在使用新的模型进行响应。同时，可以在面板上查看该 Worker 的详细信息，确认其当前活跃的模型配置。

HiClaw 的 Worker 采用无状态设计，可以根据任务需求动态创建和回收，从而实现资源优化。

停止并回收 Worker：当某个 Worker 的任务已完成，或暂时不需要使用时，您无需手动操作容器。只需在 IM 中向 Manager 发送指令即可，例如：

请帮我停止并回收 alice 这个 worker。

Manager 会自动停止对应的容器，清理临时资源，并在 AI Gateway Manager 面板上将其状态更新为”已停止”或从列表中移除。

持久化配置保留：Worker 的配置（如技能、绑定的模型服务关系）通常保存在 MinIO 共享存储中。停止 Worker 不会删除这些配置，下次需要时，可以用相同的指令快速重建一个行为一致的 Worker。

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