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智能评分 67
OpenSquilla 开源
AI 推荐理由
适合关注 agent 路由、上下文裁剪和安全隔离实现的人直接看仓库与测试结果，重点可复用的是本地分诊、按语义注入 Skill 和沙箱化执行这三层设计。核心解读
国内团队开源了 OpenSquilla，用 Python 重写了“小龙虾”相关能力，重点解决 agent 太费 token、不按规则执行和安全问题。项目内置本地小模型做请求分诊：先把每个请求在本地向量化，判断是简单任务还是复杂任务，再分别路由到便宜模型或顶级模型；官方测试中，25 个任务纯用 Claude Opus 4.7 的总成本为 6.2 美元，而用 OpenSquilla 路由 Opus 4.7、GLM 5.1、DS4 Flash 混合执行后，分数几乎相同，成本降到 0.68 美元。文章还提到，若像作者一样装了 90 多个 Skill、每轮约消耗 9000 Tokens，OpenSquilla 会只注入匹配度最高的 Skill，按其规模估算 100 次对话可节省 100 万 Token；安全上，它会拒绝不可信来源的高风险指令、对不确定请求要求用户确认，并把高风险工具调用放入受限沙箱，限制 CPU、内存、时长和网络访问。