# OpenClaw 插件 for AgentEvalTool

本目录提供 OpenClaw 调用 AgentEvalTool 的标准接入方式，使 OpenClaw（AI 助手）能够自闭环完成评测。

## 设计原则

- AgentEvalTool 负责：
  - 评测对象管理
  - 评测场景管理
  - 评测执行与原始数据收集
  - 评估分析与报告生成
- OpenClaw 负责：
  - 评测策略编排（选择对象、场景、触发时机）
  - 定时调度（OpenClaw 自身的 cron + skill 机制）
  - 结果通知与后续动作

## 唯一标准接入方式：HTTP API

**所有 OpenClaw 触发的评测必须走 AgentEvalTool 的 HTTP API**（`POST /api/runs` 等），
并在启动评测时携带 `"triggered_by": "ai_assistant"`，以便平台区分手动触发与 AI 助手触发。

> ⚠️ 禁止在 OpenClaw 中通过 subprocess 调用 `agenteval` CLI。
> CLI 直接写入其运行环境下的本地 SQLite（路径硬编码），与 Web 后台的数据库不共享，
> 会导致评测记录"消失"——Web 页面永远查不到。CLI 仅用于开发者在 agenteval
> 服务同一环境下的手工调试。

### 方式一：agenteval-run 技能（推荐）

`skills/agenteval-run/SKILL.md` 是标准技能文件，指导 AI 助手用 `curl` 走 API 全流程
（列对象/场景 → 启动评测 → 轮询状态 → 取报告）。

部署脚本（`scripts/deploy-t480.sh`）会自动把它同步到 OpenClaw 工作区：
`data/openclaw/workspace/skills/agenteval-run/SKILL.md`。

### 方式二：Python Skill 封装

参考 `agenteval_skill.py`（httpx 调 API），在 OpenClaw 中注册技能时传入配置：

```json
{
  "api_base_url": "http://agenteval:8000",
  "api_key": "<可选，对应 AGENTEVAL_API_KEY>",
  "target_id": "<target-id>",
  "scenario_id": "<scenario-id>",
  "report_format": "json"
}
```

## OpenClaw 定时评测示例

OpenClaw 的 cron 配置（具体格式以 OpenClaw 平台为准）：

```yaml
skill: agenteval_skill
schedule: "0 9 * * *"  # 每天早上 9 点执行
config:
  api_base_url: "http://agenteval:8000"
  target_id: "<target-id>"
  scenario_id: "<scenario-id>"
  report_format: "json"
```

## API 速查

| 操作 | 请求 |
|---|---|
| 启动评测 | `POST /api/runs` body: `{"target_id", "scenario_id", "triggered_by": "ai_assistant"}` |
| 查询状态 | `GET /api/runs/{run_id}`（轮询至 completed/failed） |
| 获取报告 | `GET /api/reports/{run_id}` |

如果平台设置了 `AGENTEVAL_API_KEY`，所有请求需带 `X-API-Key` 头。

## 扩展建议

- 可以在 OpenClaw Skill 中根据报告结果触发告警、创建工单或通知相关人员。
- 可以将报告推送到企业微信、钉钉、邮件等通道。
