MLNLP コミュニティは、国内外で著名な機械学習および自然言語処理のコミュニティであり、国内外の NLP 分野の大学院生、大学の教員、企業の研究者を網羅しています。
コミュニティのビジョンは、国内外の自然言語処理および機械学習の学界、産業界、そして広範な愛好家の間、特に初学者の皆さんの進歩を促進することです。
出典 | AI 科技評論
AI エージェントはかつてない勢いで私たちのワークフローに統合されつつあります。しかし、意気揚々と実務に投入しようとすると、現在のエージェントの利用形態には 3 つの顕著な問題が露呈しています。
▪ クラウドが「使いにくい」：顧客データの分析をエージェントに任せたい。素晴らしいアイデアですが、顧客の氏名、携帯電話番号、身分証番号……といった機微情報がコンテキストごとクラウド上の第三者サーバーに送信されてしまいます。一度のデータ分析が、深刻なプライバシー漏洩を意味する可能性があるのです。このリスクは負えません。
▪ クラウドが「高すぎる」：関数呼び出しの場所を grep で検索するだけ、あるいは簡単なテキスト要約を行うだけといった単純なタスクでさえ、エージェントは迷うことなく最も高価な最上位モデルを呼び出して処理してしまいます。トークン代の大部分が、安価なモデルで十分対処可能な単純なタスクに費やされ、「鶏を割くのに牛刀を使う」状態です。
▪ ローカルが「役立たず」：ローカルでモデルを動かすのは安全で安価ですが、性能は往々にして期待に届きません。エッジ側のモデルは演算能力とパラメータ規模が制限されているためです。フォーマット変換やデータ集約程度ならともかく、複数ファイルにまたがる分析や複雑な異常検知が必要となると、モデルは「ダウン」してしまい、難易度の高いタスクには対応しきれません。
クラウドは危険すぎるが、ローカルは頼りない――開発者に選択肢は二択しかないのでしょうか？
もちろん、道はあります。大人は二者択一などしません。最良の答えは「エッジとクラウドの連携（端雲協同）」です。
軽量なローカルモデルにプライバシーデータや単純なタスクを処理させ、複雑な「難関」は強力なクラウドモデルに任せる。その鍵を握るのが、各リクエストに最適な経路を見つけ出す「スマート交通指揮官」、すなわちルーティング機構です。
清華大学 THUNLP 研究所、中国人民大学、AI9Stars、面壁智能（ModelBest）、OpenBMB が共同で発表しオープンソース化したClawXRouterは、まさにこの問題解決のために誕生しました。
ClawXRouter は、OpenClaw エコシステムに容易に適応可能なエッジ・クラウド連携型 AI エージェント用ルーティングプラグインであり、エッジ・クラウド連携のエージェントフレームワークであるEdgeClawに由来します。
EdgeClaw は、3 段階のプライバシールーティング、コストパフォーマンス感知ルーティング、インテリジェントなマスキング転送、デュアルトラックメモリなど、エッジ・クラウド連携に必要な機能を最初から備えています。ClawXRouter はその中核となるルーティング機能を独立したプラグインとしてパッケージ化したもので、OpenClaw エコシステムに容易に組み込むことができます。
開発者は業務コードを一行も変更することなく、AI エージェントに以下の機能を自動的に実装できます。
▪ 公開データのクラウド分析
▪ 機密データのマスキング処理後のクラウド送信
▪ プライベートデータのローカル処理
このプラグイン 1 つで、エッジとクラウドの連携を滑らかに実現し、開発者が抱える「使いにくい、高すぎる、役立たず」という 3 大課題を解決します。
GitHub オープンソースリンク：https://github.com/OpenBMB/ClawXRouter
ClawHub リンク：https://clawhub.ai/plugins/clawxrouter
ClawXRouter：全てのリクエストに「最適解」を自動提供
3 段階プライバシールーティングで「使いにくい」を解決
コードレビューのような日常タスクでさえ、うっかり API キーやデータベースのパスワードをクラウドモデルに渡してしまう可能性があります。ClawXRouter はフック（Hook）を組み込むことで、セキュリティチェックのように全てのメッセージ、ツール呼び出し、エージェントの出力を自動的にスキャンし、3 つのレベルに分類します。
▪ S3（極秘）：SSH 秘密鍵、ハードコードされたパスワード、給与明細など。これらのデータは物理的に分離され、リクエストは完全にローカルモデルによってオフラインで処理され、クラウドには一切通知されません。極秘情報は、決して自機外に出しません。
▪ S2（機密）：社内 IP を含むアラートログや、携帯電話番号が含まれる連絡先リストなど。ClawXRouter はこれを自動的に識別し、インテリジェントなマスキング（例：「王小明」を「[REDACTED:NAME]」に置換）を行ってから、クラウドモデルに転送します。
▪ S1（安全）：「HTTP 403 と 401 の違いは何か？」といった一般的な質問は、そのままクラウドに送信し、その最強の能力を発揮させます。
この裏側では、ルール＋モデルの二重チェックエンジンが護衛しており、迅速かつ正確に、万全を期しています。
コストパフォーマンス感知ルーティングで「高すぎる」を解決
「宇宙開発レベル」のモデルに「ネジ止め」の作業をさせてはいけません！ClawXRouter には、ローカルの小規模モデルが「タスク評価係（LLM-as-Judge）」として内蔵されています。これがタスクの複雑さを瞬時に判断し、リクエストを最適なモデルに振り分けます。
その効果はいかに。OpenClaw Agent のベンチマークテスト 23 項を含む「PinchBench」で検証した結果は以下の通りです。
結論は明白です。コストは 58% 削減され、それどころか性能は 6.3% 向上しました。
デュアルトラックメモリとインテリジェントなマスキングで「役立たず」を解決
機密情報を含みながら、クラウドモデルの強力な推論能力も必要なタスクはどうすればよいでしょうか。そのような場合、ClawXRouter のインテリジェントなマスキング機構が活躍します。
機密情報を含む複雑なタスクで、ローカルモデルの能力が不足している場合に無理をする必要はありません。ClawXRouter が機密情報を自動的に識別してマスキング处理后、そのタスクを安全にクラウドへ引き渡します。
同時に、ClawXRouter は巧みにデュアルトラックメモリおよびデュアルトラックセッションのメカニズムを維持します。クラウドモデルが見ることができるのはマスキング済みの会話履歴（MEMORY.md）のみであり、ローカル側には完全な情報（MEMORY-FULL.md）が保持されます。これによりプライバシーを保護しつつ、ローカルモデルのボトルネックによってワークフローが停滞することを防ぎ、コンテキストウィンドウを通じた第三者サービスへのプライバシーデータ漏洩リスクを根本的に絶っています。
構成可能なパイプラインと可視化ダッシュボード
開発者やチームごとにニーズは異なります。そのため、ClawXRouter は以下を提供します。
▪ 構成可能なルーティングパイプライン：プライバシールーティングとコストパフォーマンス感知ルーティングを同一パイプライン上で動作させ、セキュリティ優先の原則に従います。プライバシールーターが高優先度で先に実行され、機密データを検知すると即座にショートカット処理を行います。安全が確認されて初めて、コスト最適化のためのコストパフォーマンスルーティングが起動します。このパイプライン全体は、モデル選択からセッション終了までの完全なライフサイクルをカバーする 10 のフック（Hook）によって、OpenClaw の既存フローをノンインシブに引き継ぎます。
▪ 可視化ダッシュボード：日中バイリンガルに対応し、利用状況の概要、セッション記録、検出ログ、ルーティングルール設定、モデル設定の 5 つのパネルを備えています。全ての変更は即時反映され、再起動の必要がありません。ユーザーは自身のニーズに応じて柔軟に調整できます。
クイックスタート
Bash
# 前提条件：OpenClaw がインストール済みであること
# npm によるインストール（推奨）
pnpm add -w @openbmb/clawxrouter
# または ClawHub からインストール
openclaw plugins install clawhub:clawxrouter
# （任意）ローカル推論バックエンドのインストール
ollama pull openbmb/minicpm4.1
ollama serve
# 起動
openclaw gateway
# Dashboard → http://127.0.0.1:18789/plugins/clawxrouter/stats
クラウドは「使いにくく、高すぎる」。ローカルは「役立たず」――ClawXRouter が出す答えは、二者択一ではなく、エッジ側とクラウド側にそれぞれの持ち味を発揮させることです。本プロジェクトは継続的にオープンソースでのイテレーションを行い、開発者や業界パートナーの皆様の貢献を歓迎し、安全かつ効率的なエッジ・クラウド連携のエージェントエコシステムを共に構築してまいります。