Rust 内核 · 浏览器嵌入 · 三层安全

# sgClaw · AI Agent 自动化底座

业数融合一平台 · SuperRPA 智能增强层

项目架构宣讲 · 2026年3月

## 议程 / 今日宣讲内容

当前部分

### 第一部分 · 管理层概览

约 30 分钟

- ✦ 项目背景与业务痛点
- ✦ 什么是 Claw 技术
- ✦ 竞品分析与差异化
- ✦ 产品方案与业务场景
- ✦ 架构与安全保障
- ✦ 团队分工与排期

### 第二部分 · 技术深潜

约 30 分钟

- ◇ 框架选型依据
- ◇ 详细架构分解
- ◇ 安全机制详解
- ◇ 模块设计细节
- ◇ 数据流全链路
- ◇ Skill 体系设计
- ◇ 工程实现方案

## 项目背景 / 从 SuperRPA 到智能 Agent

### 🌐 业数融合一平台现状

国网系统已有 SuperRPA 定制 Chromium 浏览器，广泛覆盖 OA、ERP、财务、人资等核心业务系统。

浏览器内建 40+ 自动化操作能力（CommandRouter），可执行点击、输入、页面跳转等操作。

⚠️ 但目前全靠预编写脚本驱动，遇到新场景必须开发人员介入修改。

### 🧠 为什么需要 AI Agent

现有脚本方案无法应对业务变化——每当出现新的操作场景，都需要开发人员编写新脚本，响应周期长。

期望：业务人员用自然语言就能驱动自动化，无需编写脚本，无需等待开发排期。

✨ sgClaw = 让 SuperRPA 拥有 AI 大脑，从"按剧本执行"升级为"自主理解、自主操作"。

## 业务痛点 / 跨系统人工操作的四大瓶颈

⏱
效率瓶颈
15-30 分钟/次
财务月末需手动登录 ERP → 导出数据 → 切换到合规系统 → 逐条核对 → 生成报告。一个人一天只能处理几份，严重影响业务效率。
⚠️
差错风险
2-5% 错误率
金额录入错误、系统间数据不一致、审批流程遗漏——在财务合规场景中，这些差错零容忍，一旦出错代价极高。
🎓
培训成本
3-6 个月上手
新员工需熟悉 3-5 个业务系统的操作流程，师傅带徒弟、口口相传，知识传承效率低下，人员流动带来反复培训。
🔄
重复劳动
~80% 规则型
绝大多数日常操作有明确规则和流程，完全可被自动化替代。但现有方案受限于预编写脚本，新场景无法自适应。

## 什么是 Claw / 浏览器 AI Agent 技术

💡 核心概念：Claw = 让 AI 像人一样操作浏览器的技术

### 👤 人操作浏览器

👁
眼睛看
看到页面内容
→
🧠
大脑想
判断下一步
→
🖐
手操作
点击、输入

### 🤖 AI 操作浏览器

📄
感知页面
读取页面结构
→
🧠
大模型推理
规划操作步骤
→
⚡
自动操作
自主执行任务

⚠️ 这不是传统自动化脚本

Claw 使用 AI 推理，能应对页面变化，而非依赖预设路径

🔥 2024-2025 最热方向

Claw 成为 AI 领域最热门的方向之一，开源社区涌现大量项目

## Claw 如何工作 / 以"导出合规报表"为例

👁

### 第一步 · 看见

AI 读取当前页面的全部内容，理解页面上有哪些按钮、输入框、菜单选项。就像一个人打开网页后先"看一眼"，搞清楚当前在哪个页面、有什么可以操作的。

🧠

### 第二步 · 思考

AI 大模型进行分析和规划："要导出报表，我需要先登录 ERP，找到报表页面，选择本月日期范围，点击导出按钮。" 这个过程就像一个熟练员工在脑海里规划操作步骤。

🖱

### 第三步 · 操作

AI 自动点击按钮、输入文字、切换页面，就像真人在操作浏览器一样。每一步操作后，AI 会重新"看一眼"页面，确认操作是否生效。

✅

### 第四步 · 确认

AI 检查操作是否成功完成。如果发现页面报错或操作不符合预期，会自动重试或调整方案。遇到无法解决的问题，会主动请求人工帮助。

🔁 整个过程循环进行，直到任务完成。与传统脚本不同，AI 能应对页面变化和异常情况——即使按钮位置变了、多了一步确认弹窗，AI 也能自适应处理。

## 开源生态 / Claw 技术的主要项目

Python
browser-use
⭐ 60K+ Stars
最流行的浏览器 Agent 框架，基于 Playwright 控制浏览器，社区活跃度最高。
Python
OpenHands
原 OpenDevin
开发者 Agent 平台，支持浏览器操作和代码编写，功能全面但体量较重。
TypeScript
Stagehand
Browserbase 出品
专注网页自动化的轻量方案，由 Browserbase 公司开发维护。
Rust
ZeroClaw
⭐ 17K+ Stars
高性能 Agent 框架，基于模块化架构，是 sgClaw 的技术底座。
其他项目
LaVague · AgentQL · Skyvern ...
持续涌现
各有侧重点，如视觉操作、结构化查询、企业级工作流等方向。

⚠️ 这些项目各有特色，但直接用于国网政企环境存在共性问题 →

## 直接使用的问题 / 开源方案为何不能直接用

🔌

### 外部进程架构 — 暴露通信端口

所有开源方案都是独立进程通过网络端口控制浏览器。端口暴露在本机上，任何进程都能连接，容易被安全检测工具发现和拦截。

🚨

### 安全不可控 — AI 输出无防护

AI 大模型的输出直接执行，没有任何防护层。如果 AI 被恶意网页内容诱导（提示词注入攻击），可能执行危险操作、泄露敏感数据。

💾

### 资源占用高 — 终端配置吃紧

运行环境加浏览器实例，动辄占用 300-500MB 内存。国网终端标配 8GB 内存，同时运行业务系统后所剩无几，无法承受额外负担。

🔁

### 无经验沉淀 — 每次从零开始

每次执行相同任务都要从头推理，消耗大量 AI 调用额度和等待时间。没有学习能力，不会越用越快、越用越准。

🏠

### 无国产化适配 — 内网部署困难

均面向国外操作系统开发，未适配银河麒麟 V10。运行环境依赖复杂，内网环境下安装部署难度极大。

## sgClaw 方案 / 五个问题，五个解法

❌ 问题

#### 外部进程架构

通信端口暴露，可被检测拦截

→
✅ 解法：内核嵌入

#### 直接嵌入浏览器内核

通过进程私有管道通信，没有端口暴露，不可被外部检测

❌ 问题

#### 安全不可控

AI 输出直接执行，零防护

→
✅ 解法：三层防御

#### 管道隔离 + 命令审查 + 人工确认

三层独立拦截，任意一层即可阻断危险操作

❌ 问题

#### 资源占用高

300-500MB 内存，终端吃紧

→
✅ 解法：超轻量

#### 仅 5MB 内存，冷启动 <10ms

Rust 编写，二进制仅 8.8MB，占总内存预算不到 0.1%

❌ 问题

#### 无经验沉淀

每次从头推理，不会学习

→
✅ 解法：Skill 自进化

#### 成功经验自动保存，越用越快

相似任务直接复用历史经验，高频任务提炼为正式技能

❌ 问题

#### 无国产化适配

内网部署极其困难

→
✅ 解法：原生支持

#### 银河麒麟 V10 原生运行

静态编译零依赖，内网部署仅需复制一个文件

## 方案对比 / sgClaw 的差异化优势

对比维度 | 🏆 sgClaw | browser-use | OpenHands | Stagehand
--- | --- | --- | --- | ---
语言 / 框架 | Rust / ZeroClaw | Python / Playwright | Python / Playwright | TypeScript / Playwright
架构模式 | 浏览器内核嵌入 | 外部进程 + 网络端口 | 外部进程 + 网络端口 | 外部进程 + 网络端口
通信方式 | 私有管道（零暴露） | 端口暴露 | 端口暴露 | 端口暴露
安全管控 | 三层纵深防御 | 无 | 基础沙箱 | 无
运行内存 | ~5MB | ~394MB | ~500MB+ | ~200MB
国产化支持 | 银河麒麟原生 | 需适配 | 需适配 | 需适配
Skill 复用 | 自进化 + Skill 仓库 | 无 | 无 | 无
反检测能力 | 内核级，不可检测 | 可被检测 | 可被检测 | 可被检测

## 产品形态 / 用户视角的操作体验

1

#### 打开 SuperRPA 浏览器

和平时一模一样的浏览器，没有额外安装，没有新软件

↓
2

#### 点击侧边栏"AI 助手"面板

浏览器侧边栏新增一个 AI 助手入口，点击即可展开对话界面

↓
3

#### 输入自然语言指令

在对话框输入："帮我导出本月 ERP 合规报表"，像和同事说话一样

↓
4

#### AI 助手自动执行

自动登录 ERP → 导航到报表页 → 选择月份 → 点击导出。侧边栏实时显示执行进度

↓
5

#### ✅ 任务完成

侧边栏显示 "报表已导出到下载目录"，用户确认即可

全程不离开浏览器 · 不需要安装任何软件 · 不需要编写脚本

## 业务场景覆盖 / 六大核心场景

📊
财务合规
自动导出 ERP 合规报表，交叉核对多系统数据，生成合规报告
2-3小时 → 5-8分钟 差错率 0%
📋
OA 审批
批量处理待审批单据，按预设规则自动审批，异常单据自动标记
200条/人日 → 5000+/小时
⚡
风险监测
7×24 小时实时监控风险指标，异常数据自动预警，及时处置
次日发现 → 实时预警
👥
人资社保
批量办理社保增减员，自动填报各类人事表单，减少重复录入
3-5个工作日 → 2-4小时
📈
营销数据
跨平台采集营销数据，自动汇总分析，输出可视化报表
200条/人日 → 5000+/小时
🔄
跨系统同步
ERP → 财务 → HR 多系统数据同步，确保数据一致性
2-3天 → 30分钟

## 整体架构 / 给管理层看的简化视图

👤
业务人员
用自然语言说需求
→
对话
🌐
SuperRPA 浏览器
已有定制浏览器
sgClaw 嵌入其中
⇄
私有管道
⚙️
sgClaw 引擎
AI 大脑：理解意图
规划步骤、执行操作
⇄
推理
🤖
AI 大模型
Claude / GPT / 本地模型
提供智能推理

#### 💡 为什么嵌在浏览器里？

直接复用浏览器已有的 40+ 操作能力，不重复造轮子，开发效率最大化。

#### 🔒 为什么不用外部方案？

外部方案有端口暴露和安全风险，嵌入方案零暴露、零风险，满足政企安全要求。

#### 🛡️ 对现有系统有影响吗？

零侵入设计。sgClaw 不在时，浏览器完全正常工作，不影响任何现有功能。

## 安全保障 / 三层防御，绝不失控

第三层 · 最后防线
🛑

### 人工兜底

涉及登录密码、数据删除等敏感操作时，必须弹窗请用户确认，AI 无法绕过。任何时候用户都可以一键停止 AI，立即中断所有操作。人始终拥有最终控制权。

第二层 · 智能审查
🔍

### 命令审查

AI 每次要操作浏览器，都要经过严格审查：不能访问未授权的网站，不能执行危险操作（如批量删除），连续失败超过阈值会自动停止运行，防止 AI 陷入错误循环。

第一层 · 物理隔离
🔐

### 通信隔离

AI 引擎和浏览器之间的通信管道是完全私有的，就像两个人通过专线电话交谈，外人无法窃听、无法插话、无法伪造指令。不存在网络端口暴露。

🛡️ 即使 AI 大模型被恶意内容诱导，三层防线中的任意一层都能独立拦截，确保安全可控。

## 团队分工 / 5 人团队，2250 行自研代码

🦀
P1a · 核心通信
Rust 工程师 · 赵义仑

Pipe 协议、浏览器工具、安全策略

~900 行 关键路径
🧩
P1b · 业务支持
Rust 工程师

Skill 加载、记忆管理、评估器

~600 行
🔷
P2 · 浏览器对接
C++ 浏览器工程师

进程宿主、管道监听、MAC 检查

~600 行
📦
P3 · 业务技能
业务 + AI 工程师

AI 辅助迁移 400+ 场景，提示词工程

10-15 个黄金样本 AI 生成 400+
🖥️
P4 · 前端与发布
前端 + DevOps

AI 助手面板、Skill 管理后台、测试框架、CI/CD 流水线、双平台打包

UI ~150 行

📐 基于开源 ZeroClaw 框架，84% 代码复用，仅需自研约 2250 行代码——高效务实，不重复造轮子

## 里程碑与排期 / 2 周开发计划 · 5 人协作

Day 1-2
环境搭建 · 5 人并行

P1a/P1b: Rust 环境 · P2: Chromium 编译 · P3: 场景调研 · P4: Vue 开发环境

Day 3
P1a Pipe 协议开发

实现 STDIO 双向通信，为 Day 4-5 联调做准备

Day 4-5 ⭐⭐⭐
关键路径 — P1a + P2 联调 Pipe 通信

极高风险：阻塞所有后续工作！互发 JSON 消息 → 调用 15 个 BrowserAction

🛡️ 预案：Day 4 晚没通 → P1b 全力支援 · Day 5 中午没通 → 启动 HTTP 降级方案

Day 5 晚 ★
W1 里程碑 — LLM → Pipe → Browser 全链路演示

Vue 输入"点击登录" → C++ → Rust → 大模型 → 浏览器真实点击

Day 6
三组并行集成

P1a+P1b Runtime · P1b+P3 Skill 加载 · P2+P4 UI 对接

Day 7
安全策略 + AI 翻译

P1a: MAC 策略 · P2: 人工确认弹窗 · P3: 批量 AI 翻译第 1 批 (100 个)

Day 8-9
E2E 测试 + Skill 翻译

6 个业务场景全流程测试 · P3 完成 400 个 Skill AI 翻译

Day 10 ★★
W2 里程碑 — 打包发布 · 内部演示

P4 打包 .deb + .exe · 完整测试报告 · 演示视频

#### 📦 最终交付物

银河麒麟 V10 .deb Windows .exe 400+ AI 生成 Skill 测试报告 6 场景演示视频

"嵌入浏览器内核的 AI Agent"

5MB
运行内存
|
<10ms
冷启动速度
|
2 周
完成交付
|
零侵入
现有系统

#### 🤝 需要的支持

- ◆ 测试环境（银河麒麟 V10 终端）
- ◆ AI 大模型调用额度
- ◆ 业务场景需求方对接人

#### 🚀 下一步行动

- ◆ 本周启动正式开发
- ◆ 两周后内部演示汇报
- ◆ 持续迭代，场景扩展

感谢关注 · 技术细节请留步后半场

# 第二部分 · 技术深潜

框架选型 → 详细架构 → 安全详解 → 模块设计 → 数据流 → Skill体系 → 工程实现

01
框架选型
ZeroClaw 介绍与对比
02
技术决策
Rust + STDIO Pipe
03
详细架构
进程模型与内存预算
04
安全详解
三层纵深防御
05
模块设计
Rust 端 & C++ 端
06
数据流
ReAct 循环详解
07
Skill 体系
定义 · 签名 · 沙箱
08
工程实现
构建 · 测试 · 部署

## ZeroClaw 框架 / Rust 生态的 AI Agent 引擎

### What is ZeroClaw?

Rust 实现的 AI Agent 框架 · GitHub ★ 17K Stars

Core: trait-driven architecture

⚙
Tool
工具抽象
`fn execute()`
◆
Provider
模型适配
`fn chat()`
☃
Memory
记忆接口
`fn search()`

Built-in: ReAct Loop MCP Client (rmcp) Streaming Output Multi-Provider

### Architecture & sgClaw 接入点

ZeroClaw Core
ReAct · Streaming · Config
trait impl
Tool trait
Provider trait
Memory trait
sgClaw plugs in
BrowserPipeTool
Custom Tool impl
Claude / GPT
Provider impl
CompositeMemory
Memory impl
💡 "我们不是从零开始, 而是站在 ZeroClaw 的肩膀上"

## 框架选型 / ZeroClaw vs 其他 Rust Agent 框架

维度 | ZeroClaw | Rig | Moltis | OpenFang
--- | --- | --- | --- | ---
Stars | 17K | 4.2K | 1.8K | 0.9K
Runtime Memory | ~5MB | ~12MB | ~20MB | ~15MB
Embeddability | Library | Library | Framework | Framework
Browser Replaceable | ✓ Tool trait | ✗ | ✗ | Partial
ReAct Loop | ✓ Built-in | ✓ | ✗ | ✓
MCP | ✓ rmcp | ✗ | ✗ | WIP
Key Advantage | Trait 可插拔 + 最小体积 | RAG 生态 | 多 Agent | 代码生成

### 复用分析

ZeroClaw 提供 84%
ReAct loop · Tool framework · Streaming output
MCP client (rmcp) · Provider abstraction · Memory interface
sgClaw 自研 16%
BrowserPipeTool · Pipe Protocol · MAC Policy
SkillLoader · Critic / CircuitBreaker

代码行数: 5000 行 → 1500 行 (-70%)

## 技术决策 / 为什么 Rust + STDIO Pipe

### Why Rust

Memory Safety 无 GC → 运行时 ~5MB

Cross-compile

银河麒麟 V10: `x86_64-unknown-linux-musl`
Windows: `x86_64-pc-windows-msvc`

Binary 8.8MB (Linux) / 9.0MB (Windows)
static linking, zero deps

Cold Start <10ms

vs | 内存 | 启动
--- | --- | ---
Node.js | 1/40 | 1/100
Python | 10x ↑ | 无运行时依赖

### Why STDIO Pipe

Method | Linux | Windows | Security | Latency
--- | --- | --- | --- | ---
STDIO Pipe | ✓ fd inherit | ✓ HANDLE | Highest process-private | ~0.1ms
Unix Socket | ✓ | ✗ | High | ~0.2ms
Named Pipe | ✗ | ✓ | High | ~0.2ms
TCP localhost | ✓ | ✓ | LOW any process | ~0.5ms

⚡ STDIO Pipe = Chromium `base::LaunchProcess` 原生支持 + 最高安全 + 最低延迟

## 详细架构 / 完整进程模型与模块关系

superrpa-chromium.sh (wrapper)
watchdog → node local_service
Existing, unchanged
chrome (main process)
SgClawProcessHost NEW Singleton
STDIO Pipe →
sgclaw (Rust binary)
AgentRuntime · LlmProvider · BrowserPipeTool
SkillLoader · MAC Policy · Critic · Memory · MCP
PipeListener NEW ~150 lines
MAC Whitelist Check NEW ~100 lines
→ CommandRouter EXISTING 40+ actions, ZERO modification
CdpBridgeManager
Existing
ZombiePageManager
Existing
SessionManager
Existing
RpaGlobalStorage
Existing

### 8GB Memory Budget

Component | Memory
--- | ---
OS + Desktop (Kylin V10) | ~2.0 GB
Browser (main) | ~0.2 GB
Foreground Tabs | ~0.3-0.9 GB
Side Panel | ~0.05 GB
Zombie Pool (max 5) | ~0.15-0.25 GB
local_service | ~0.1 GB
sgClaw | ~0.005 GB (5MB!)
Total | ~3.0-3.6 GB
Headroom | >50%

## 安全详解 / 三层纵深防御

L3 C++ 浏览器内核层
MAC 域白名单 Action 白名单 凭证隔离 速率限制 10/s
L2 Rust 中枢层
JSON Schema 校验 禁止 eval 类 Human-in-the-loop seq + HMAC 熔断器
L1 管道传输层
进程私有 fd 握手版本校验 递增 sequence_id 消息 ≤1MB

### Threat Model

Threat | Layer | Strategy
--- | --- | ---
Pipe 劫持
HTTP/TCP 劫持 | L1 | STDIO Pipe 无端口，规避网络劫持
L1 | 进程私有 fd
Prompt 注入 | L2 | JSON Schema + Action 白名单
Skill 投毒 | L2+L3 | Ed25519 签名 + 沙箱
凭证泄露 | L3 | credential_store 不暴露
重放攻击 | L2 | seq 递增 + HMAC
重试风暴 | L2 | 熔断器 (阈值 10)

✓ Allowed navigate, click, fill, getText, getAOM, screenshot

✗ Forbidden eval, deleteCookies, clearStorage, modifyHeaders

⚠ NeedConfirm download, upload, formSubmit, printPage

## 模块设计 · Rust 端 / 9 模块 · 依赖 DAG 无环

### Module Map

main.rs
入口 / pipe / tokio
AgentRuntime
ReAct 循环
BrowserPipeTool
Tool trait impl
Pipe Protocol
JSON Line 编解码
MAC Policy
域名 + Action 白名单
SkillLoader
JS 发现 + Ed25519 验签
CompositeMemory
Ring Buffer + SQLite
LlmProvider
Claude / OpenAI / Ollama
McpClientManager
rmcp

### Key Interfaces

// ZeroClaw 定义的核心 trait trait Tool { fn execute(input: &str) -> Result<String>; } trait Provider { fn chat(msgs: Vec<Message>) -> Result<Message>; } trait Memory { fn search(query: &str) -> Vec<Entry>; } // sgClaw 自定义实现 struct BrowserPipeTool { pipe: PipeWriter, mac: MacPolicy, } impl Tool for BrowserPipeTool { fn execute(input: &str) -> Result<String> { // MAC check → serialize → pipe write → await response } }

依赖原则:

· `Config` 是叶节点 → 所有模块依赖它

· `AgentRuntime` 是根 → 协调所有模块

· No circular deps

## 模块设计 · C++ 端 / 3 新增模块 · ~500 行 · 已有代码零修改

### 3 New Modules

SgClawProcessHost
~200-300 lines · Singleton
`Start() / Stop() / OnCrash()`
ProcessState enum: `Idle → Starting → Running → Stopping → Stopped → Crashed`
PipeListener
~150 lines · Async fd read loop
JSON Line parsing · 1MB limit
dispatch to `CommandRouter`
MacWhitelistCheck
~100 lines · domain/action whitelist
from `rules.json`
MacResult: `Allow | NeedConfirm | Deny`

### ProcessState State Machine

Idle
Start()
Starting
handshake OK
Running
Stop()
Stopping
exited
Stopped
unexpected exit
Crashed
auto-restart
Starting
✓ CommandRouter 零修改 — sgClaw 只是一个新的命令来源

## 数据流 & ReAct 循环 / 从自然语言到浏览器操作

### 端到端数据流

1
用户
自然语言指令
→
2
Vue
FunctionsUI
→
3
C++
MAC → Pipe
→
4
Rust
ReAct Engine
→
5
大模型
AI推理
→
6
回传
结果

### ReAct 循环

思考
大模型推理
选择动作+参数
→
执行
调用浏览器工具
执行操作
→
观察
读取页面
AOM/截图
→
评估
质量检查
成功?失败?
↺ loop

### Token 预算分配

System Prompt
~2,000 tokens
Long-term Memory
~1,000 tokens
Short-term Memory
50 条 / 8,000 tokens
Generation Budget
~4,096 tokens

## Skill 体系 / 定义 · 签名 · 沙箱 · 迁移

### Skill Definition

/** * @skill erp-monthly-report * @version 1.0.0 * @domains erp.example.com * @params { month: string, format: enum } */ async function execute(params, browserAction) { await browserAction('navigate', { url: 'https://erp.example.com/report' }); await browserAction('fill', { selector: '#month', value: params.month }); await browserAction('click', { selector: '#export' }); }

### 10 Built-in Skills

OA 审批 ERP 报表 财务合规 人资社保 法务合同 营销数据 风控监测 数据同步 系统巡检 批量录入

### Sandbox Constraints

✓ `browserAction` `console` `JSON` `Promise` `setTimeout`

✗ `fetch` `require` `process` `fs` `eval`

### 3-Phase Migration Path

Phase 1 直接复用
agent-vue 现有 JS 通过 `BrowserAction API` 直接调用
零改造, 即插即用
Phase 2 技能化封装
提取为 Skill + 元数据 + Ed25519 签名
结构化 · 可复用 · 可验证
Phase 3 LLM 增强
Skill 注册为 Agent 工具, LLM 自动选择
用户说意图 → Agent 选 Skill → 执行
手写 JS
→
Signed Skill
→
LLM-driven

## 记忆与自进化 / 三层记忆 · 越用越快

### Memory Stack

L0 即时记忆 LLM Context Window
范围: 单次调用
容量: `max_tokens 4096`
特点: 最快, 无持久化
L1 短期记忆 Ring Buffer
实现: `VecDeque<Message>`
范围: 单次任务
容量: 50 条 / 8000 tokens
策略: FIFO + 压缩摘要
L2 长期记忆 SQLite + 向量
范围: 跨任务持久化
容量: <100MB
检索: 语义相似度 + 关键词
索引: embedding (384-dim)

### Self-Evolution Path

首次
8-15 步
LLM 从零推理, 探索式执行
⬇ 经验沉淀 → L2 长期记忆
再次
4-6 步
检索历史经验, 跳过探索
⬇ 高频提炼 → Skill 封装
Skill
1-2 步
直接执行, 接近零推理
87%
步骤减少
10x
执行加速

## 工程实现 / 仓库 · 构建 · 测试 · 部署

### Repo Structure

# Rust crate sgClaw/ src/ main.rs agent/ # AgentRuntime pipe/ # Protocol skill/ # SkillLoader llm/ # Providers memory/ # Composite security/ # MAC + HMAC config/ # Settings Cargo.toml # C++ (in SuperRPA) src/chrome/browser/ superrpa/sgclaw/ sgclaw_process_host.cc pipe_listener.cc mac_whitelist_check.cc // ~500 lines total

### Build Commands

# Rust (Linux musl) cargo build --release \ --target x86_64-unknown-linux-musl # Rust (Windows MSVC) cargo build --release \ --target x86_64-pc-windows-msvc # C++ (Chromium) autoninja -j 24 \ -C out/Default chrome

### Binary Size

Linux musl
8.8 MB
Windows MSVC
9.0 MB

### Test Pyramid

70%

Rust unit tests (mock LLM + mock pipe)

15%

C++ unit tests (ProcessHost/Listener/MAC)

10%

Pipe integration (real sgclaw process)

5%

E2E acceptance (mock LLM, full scenario)

### Deployment

银河麒麟 V10 SP1 .deb

Windows 10/11

Package: 447 → 456MB +2%

# 技术讨论 · Q&A

Known Risks & Pending Decisions

⚠ LLM Provider 选择
外网 Claude / GPT vs 内网本地模型 (Ollama + Qwen)?
延迟、成本、数据合规
⚠ Skill 签名密钥管理
硬编码 vs HSM?
安全等级与运维复杂度平衡
⚠ AOM 覆盖率
部分业务系统可能需要视觉兜底
截图 + SoM (Set-of-Marks)
⚠ 性能基线
需要实际环境 benchmarking
LLM latency · Pipe throughput · E2E time

各组接口人: 浏览器组 · AI 平台组 · 安全组 · 测试组

项目文档: `confluence/sgclaw` · 代码仓库: `gitlab/superrpa/sgclaw` · 看板: `jira/SGCLAW`