通过OpenClaw钩子实现自然语言情绪追踪与智能注入，支持跨会话情感状态持久化与衰减趋势分析。
说明：
## 核心用法
Emotion State 是一款面向 OpenClaw 网关的**系统级钩子技能**，旨在为 AI 代理添加自然语言情绪感知能力。其核心机制分为三层：
1. **情绪评估层**：调用外部分类器（默认 OpenAI gpt-4o-mini）将用户输入和代理回复转化为简短自然语言情绪短语（如 “frustrated/seeking clarity”）。
2. **状态持久层**：按用户维度存储情绪历史至 `~/.openclaw/agents//agent/emotion-state.json`，支持跨会话记忆，默认保留 100 条记录。
3. **智能注入层**：通过半衰期算法（默认 12 小时）计算衰减趋势，将最新情绪条目以结构化 `emotion_state` 块动态注入系统提示词，增强代理的情境感知响应能力。
### 显著优点
– **零侵入设计**：纯钩子架构，无需修改业务代码，通过 `openclaw hooks enable` 一键启用
– **隐私优先**：不存储原始用户文本，仅保留模型推断的情绪标签与原因摘要
– **灵活配置**：支持自定义分类器端点、置信度阈值（默认 0.35）、时区、历史窗口等 10+ 参数
– **容错降级**：分类器失效时自动回退至 “neutral/low/unsure”，保障服务连续性
### 潜在缺点与局限性
– **依赖外部 LLM**：核心功能绑定 OpenAI API 或自建分类器服务，存在供应商锁定风险
– **情绪推断黑箱**：模型判断过程不可解释，可能产生文化偏见或误读（如讽刺语气）
– **存储本地化**：状态文件仅存于单机目录，多实例部署需自行解决同步
– **提示注入攻击面**：动态注入用户衍生的情绪文本至系统提示，若分类器被绕过可能构成间接注入通道
### 适合人群
– 需要**长期情感记忆**的客户支持机器人开发者
– 追求**对话连贯性**的虚拟陪伴/心理健康类应用团队
– 已部署 OpenClaw 网关、希望**轻量扩展**系统能力的工程团队
### 常规风险
| 风险类型 | 说明 |
|———|——|
| 数据合规 | 情绪推断可能触及敏感心理特征，需评估 GDPR/CCPA 下的”推断数据”定性 |
| 模型滥用 | API Key 配置于本地明文 JSON，存在泄露与配额盗刷风险 |
| 情绪操纵 | 恶意用户可能通过精心构造输入”训练”代理对其情绪形成误判 |
| 版本漂移 | OpenAI 模型更新可能导致情绪标签语义变化，影响趋势准确性 |
会员专属
