概述
ECHO_CLAW 是一个游戏智能体框架,核心设计理念是:全靠上下文 + Skill 调用。项目从 Minecraft AI 伙伴切入,但架构设计支持扩展到任何游戏——只要提供对应的 Plugin。
与其他 ECHO 路径的对比
| 项目 | 实现思路 |
|---|
| ECHO_feeling | 认知科学架构(七层认知、PAD/OCC情感、BDI),部分硬编码 |
| ECHO_loop | React Agent Loop 工程化 |
| ECHO_CLAW | 上下文 + Skill 调用,类似 Claude Code CLI(本项目) |
核心架构
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ECHO_CLAW 核心架构 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 快速反射层 → LLM 编排层 → 执行引擎 │
│ (规则匹配) (上下文驱动) (Plugin池) │
│ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ 紧急响应 Skill编排 游戏操作 │
│ 如:躲避攻击 并行/串行 如:移动/挖掘 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 上下文管理器 │
│ • 当前窗口(智能压缩) • 记忆系统(持久化查询) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 工具注册中心 │
│ Skills(决策) │ Plugins(执行) │ MCP(外部资源) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
三层调度
1. 快速反射层(Reflection Layer)
- 硬编码规则匹配(血量 < 20%触发逃跑)
- 跳过 LLM 直接执行
- 执行后通知 LLM 编排层
2. LLM 编排层(Orchestration Layer)
- 接收游戏状态、对话历史、可用工具
- 选择并编排 Skills(并行/串行/分支/循环)
- 处理执行结果,更新上下文
3. 执行引擎(Execution Engine)
- 管理 Plugin 池
- 执行 Skill 返回的操作指令
- 收集执行结果反馈
工具体系
三分设计
| 类型 | 职责 | 示例 |
|---|
| Skill | AI 决策逻辑 | explore-nearby, craft-item |
| Plugin | 游戏交互实现 | minecraft-plugin, stardew-plugin |
| MCP | 外部资源接入 | wiki-mcp, recipe-mcp |
Skill 声明规范
interface SkillDeclaration {
name: string
description: string
input: JSONSchema
output: JSONSchema
triggers: {
keywords?: string[]
events?: string[]
conditions?: Condition[]
}
capabilities: {
applicableScenes: string[]
collaborationWith: string[]
}
execution: {
costEstimate: number
reliability: number
timeout: number
}
dependencies: {
requires: string[]
conflicts: string[]
}
recovery: {
retryable: boolean
fallbackSkill?: string
}
}
游戏扩展包
渐进式支持
| 级别 | 内容 | 体验 |
|---|
| 最小 | 仅 Plugin | 可运行,基础交互 |
| 标准 | Plugin + 游戏知识 | 理解游戏规则 |
| 完整 | Plugin + 知识 + 专用Skills | 游戏特定决策 |
| 最佳 | 完整包 + 上下文模板 + 压缩配置 | 深度沉浸体验 |
当前状态
设计阶段,架构文档已完成,等待实现。