身份代理通信助手

技能简介

Agent Doppelgänger（ADG）是一个基于策略约束的身份代理系统，用于代用户处理各类通信消息。它通过声明式权限策略和意图分析，在保持用户身份特征的同时，确保代理行为不越界。

业务背景

解决高管、客服负责人等高频通信人员的消息过载问题。ADG以用户身份代处理多平台消息，通过策略约束确保回复风格一致、权限合规，既释放人工时间，又避免代理越权带来的品牌与法律风险。

落地案例：某运营负责人每日需处理200+条跨渠道咨询。配置ADG后，系统识别产品FAQ类询问并自动回复；遇投诉升级或价格谈判请求，因触发策略门控转人工草稿审核。负责人仅需早晚各审一次待办，既保持个人沟通风格，又杜绝了敏感话题的误回复。

能做什么

• 统一接入多通道消息（邮件、Discord、Slack、WhatsApp）
• 分析消息意图并按策略评估处理权限
• 生成符合用户风格的回复草稿或自动发送
• 对违规请求自动触发人工复核或拦截

使用说明

安装部署

当前原始文档未提供具体安装指令，需从源码仓库获取后根据环境配置依赖。建议步骤：

1. 克隆仓库：git clone https://github.com/openclaw/skills.git
2. 进入目录：cd skills/sieershafilone/agent-doppelganger
3. 根据项目要求安装Python/Node依赖（具体版本见requirements/package文件）
4. 配置身份模型层（Style/Heuristics/Preferences/Constraints）
5. 编写声明式策略规则（DSL格式）

运行流程

系统按Adapter → Intent Analysis → Policy Gate → Confidence Engine → Response Generation → Verifier六阶段执行，任一环节触发阈值即进入Draft或Block状态。

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 禁止建模或处理：机密信息、金融授权、法律事务、政治观点、情绪创伤类内容
• 策略配置错误可能导致越权回复或过度拦截
• 置信度阈值设置不当会影响自动化率与安全性平衡
• 提示注入攻击可能尝试绕过策略门控，需定期审计Verifier日志

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/sieershafilone/agent-doppelganger/SKILL.md
来源类型：GitHub开源项目