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openclaw skills install openclaw-adversarial-engine多模型对抗引擎 - 四模型真实对抗辩论系统。架构师+工程师+安全官+仲裁者协作,代码沙箱验证,向量检索增强,收敛判断自动熔断。
openclaw skills install openclaw-adversarial-engine| 能力 | 说明 |
|---|---|
| 🎭 四模型对抗 | 架构师/工程师/安全官/仲裁者真实协作 |
| 🔧 代码沙箱 | 工程师生成代码 → Python执行验证 |
| 📚 向量检索 | 对话前检索知识库,避免假数据 |
| ⚖️ 收敛判断 | 仲裁者动态判断,避免无限循环 |
| 🔄 断点续传 | 中断后可恢复辩论 |
| 📡 WebSocket | 实时推送辩论进度 |
| 角色 | 模型 | 职责 |
|---|---|---|
| 🏗️ 架构师 | qwen3.5-plus | 方案生成 |
| 🔧 工程师 | qwen3-coder-plus | 代码实现+验证 |
| 🔍 安全官 | kimi-k2.5 | 漏洞攻击 |
| ✅ 仲裁者 | MiniMax-M2.5 | 收敛判断 |
用户输入
↓
[1] 向量检索 → 知识库增强
↓
[2] 架构师 → 提出方案
↓
[3] 工程师 → 生成代码 → Python沙箱执行
↓
[4] 安全官 → 攻击漏洞
↓
[5] 仲裁者 → 收敛判断
↓
[6] 未收敛 → 返回[2]继续
↓ 已收敛
[7] 保存结论 → 知识库固化
from adversarial_engine import AdversarialEngine
engine = AdversarialEngine()
session = engine.run_debate(
topic="如何设计高并发CNC报价系统?",
max_rounds=5,
enable_code_sandbox=True,
enable_vector_search=True
)
ws://host:8083/ws
→ 实时推送每轮辩论内容
adversarial-engine/
├── SKILL.md # 本文件
├── engine.py # 核心引擎
├── code_sandbox.py # Python沙箱
├── vector_enhancer.py # 向量检索增强
├── ws_server.py # WebSocket服务
└── database.py # 数据持久化
🦫 海狸 | 靠得住、能干事、在状态