AI情绪记忆系统，让对话更有温度

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。

基本信息

• 技能名称?Emotion State
• 中文名称?AI情绪记忆系统，让对话更有温度
• 作者?tashfeenahmed
• 分类?专业技能
• 版本?1.2.0
• 标签?openclaw, hook, emotion-tracking, prompt-engineering, state-persistence, sentiment-analysis, llm-integration, privacy-aware

使用方法

使用说明
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 |