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Source Router

Other

LLM通用来源路由技能。根据任务类型、时间要求和信息缺口，决定优先去哪些来源找信息并给出搜索顺序。支持的来源类型：web/local_file/vector/graph/counter。在已知需要搜索但不知道先搜什么时使用。触发条件：多源搜索决策、搜索成本控制、需要决定是否开启反证搜索。

Install

openclaw skills install source-router

Source Router — 来源路由技能

核心职责

根据任务特征、时间要求和信息缺口，决定去哪找、先找什么、是否开反证搜索、何时停止。

边界（绝对禁止）：

  • ❌ 不执行搜索
  • ❌ 不生成最终判断或结论
  • ❌ 不自行 invent 新的来源类型

唯一产出：搜索路由计划。

输入规格（最小集）

字段必填说明
task_type✅任务类型：breaking_news / deep_research / entity_analysis / internal_knowledge / tech_evaluation
primary_subject✅核心实体/对象
goal_mode✅目标模式：analyze / evaluate / compare / investigate
freshness_required✅时效性要求：high（≤24h）/ medium（≤30天）/ low（不限）
available_sources✅当前环境可用的来源列表，从 [web, local_file, vector, graph, counter] 中选
need_counter_evidence✅是否需要反面证据搜索：true / false

可选输入：

字段说明
information_gaps已知信息缺口列表
budget_limit搜索次数预算上限
preferred_domains优先域名列表

输出规格（固定结构）

{
  "task_id": "SR-<uuid前8位>",
  "task_type": "...",
  "primary_subject": "...",
  "selected_sources": [
    {
      "source": "web",
      "priority": 1,
      "rationale": "...",
      "search_hints": ["...", "..."]
    }
  ],
  "search_order": ["web", "counter", "graph"],
  "counter_search_enabled": true,
  "counter_trigger": "...",
  "stop_rule": {
    "condition": "...",
    "max_rounds": 3
  },
  "budget_allocation": {
    "total_budget": 10,
    "web": 5,
    "counter": 2,
    "graph": 2,
    "local_file": 1
  },
  "fallback_chain": [
    {
      "level": 1,
      "source": "tavily_search",
      "trigger_fallback": "quota_exhausted | timeout_30s | empty_results",
      "fallback_to": 2
    },
    {
      "level": 2,
      "source": "bailian_web_search",
      "trigger_fallback": "api_error | timeout_30s",
      "fallback_to": 3
    },
    {
      "level": 3,
      "source": "web_search",
      "trigger_fallback": "empty_results | gfw_blocked",
      "fallback_to": 4
    },
    {
      "level": 4,
      "source": "web_fetch_direct",
      "trigger_fallback": null,
      "fallback_to": 5
    },
    {
      "level": 5,
      "source": "local_cache",
      "trigger_fallback": null,
      "fallback_to": null
    }
  ],
  "degradation_log": []
}

5 种来源类型

来源说明核心优势局限
web互联网搜索（Tavily/搜索引擎）实时性最强，覆盖面最广信源质量参差，有噪音
local_file本地文件系统（记忆/缓存/文档）零成本，已知内容可靠可能过时，覆盖有限
vector向量数据库/知识库语义检索，历史知识密集需预先索引，不含实时
graph知识图谱/关系数据库实体关系挖掘，结构化推理建设成本高，覆盖有限
counter反证搜索（对立观点/质疑信源）纠偏，防止确认偏误消耗额外预算

核心路由规则

规则 1：时效性 → 来源优先级

freshness_required = high  →  web 优先（≥70% 预算）
freshness_required = medium →  web + vector/local_file 混合
freshness_required = low   →  vector/local_file 优先，web 补充

规则 2：任务类型 → 来源组合

task_type推荐组合说明
breaking_newsweb + counter实时性最高，必须反证
deep_researchvector + web + graph + counter全源深度研究
entity_analysisgraph + web + vector实体关系为核心
internal_knowledgevector + local_file内部知识优先
tech_evaluationweb + vector + counter技术评估需外部验证

规则 3：已有材料 → 优先本地

若 available_sources 包含 local_file 或 vector，且任务 subject 在本地有已知相关材料：

  • 优先检索本地 → 识别信息缺口 → 仅缺口部分走 web
  • 节省预算，减少噪音

规则 4：反证搜索触发

必须开启 counter_search：

  • need_counter_evidence = true（显式要求）
  • task_type = evaluate 或 investigate（隐式需要）
  • goal_mode = compare（对比场景天然需要反面证据）

可以跳过 counter：

  • task_type = internal_knowledge 且目标是纯检索
  • need_counter_evidence = false 且 budget_limit 极低（≤3）

规则 5：stop_rule 自动生成

场景stop_rule
高时效新闻"找到3个独立权威信源确认同一事实后停止"
深度研究"每类来源至少覆盖2次，或找到10条高质量结果"
实体分析"主实体的关系网络 ≥ 5 个节点后停止 graph 搜索"
内部知识"本地命中 ≥ 5 条相关文档后停止"
默认"总搜索轮数 ≤ 3 轮，或找到3条以上高置信度结果"

规则 6：搜索降级链（Fallback Chain）

当首选搜索源不可用时，按预设降级链自动切换：

P1: tavily_search (原生工具，配额1000/月)
  ↓ quota_exhausted / timeout > 30s / empty_results
P2: bailian_web_search (百炼Qwen+，国内零延迟)
  ↓ api_error / timeout > 30s
P3: web_search (Brave API)
  ↓ empty_results / GFW封堵
P4: web_fetch_direct (搜索引擎URL模板直采)
  ↓ 全部失败
P5: local_cache (memory/*_cache.md 本地缓存)

降级执行规则：

  • 每级失败后自动切换至下一级，不需要人工干预
  • 每次降级事件记录到 degradation_log[]
  • 如果 available_sources 显式提供，则基于可用源构建降级链（排除不可用源）
  • 降级链中最高可用级别作为实际 selected_sources[0]

执行流程

输入解析 → 提取 task_type / freshness / available_sources
    → 按规则1-4 确定来源组合和优先级
    → 按 need_counter_evidence 和规则4 决定是否开 counter
    → 按规则5 生成 stop_rule
    → 按 budget_limit 分配预算（默认总预算10次）
    → 输出 JSON

参考文档