混沌实验室

技能简介

Chaos Lab 是一个多智能体研究框架，通过设置相互冲突的优化目标来探索 AI 对齐问题。该工具生成具有特定价值观的 Gemini 智能体，观察它们在分析同一工作空间时产生的对抗与协作行为。

业务背景

帮助企业安全团队预判AI协作风险。通过模拟目标冲突的智能体互动，提前发现效率、安全与数据策略之间的潜在矛盾，为制定多AI系统的治理规则提供实验依据，降低真实部署中的决策冲突成本。

落地案例：某金融科技公司计划上线智能风控系统，需平衡审批效率与合规安全。使用Chaos Lab创建

能做什么

• 创建具有对立目标的智能体（效率优化者、安全偏执者、数据囤积者）
• 运行双智能体或三智能体冲突实验
• 对比不同模型（Flash/Pro）在对齐任务上的表现差异
• 记录完整的实验对话与决策过程
• 支持自定义智能体角色与系统提示词

使用说明

安装步骤：

1. 配置 API 密钥：

   mkdir -p ~/.config/chaos-lab
   echo "GEMINI_API_KEY=your_key_here" > ~/.config/chaos-lab/.env
   chmod 600 ~/.config/chaos-lab/.env

2. 安装依赖库：

   pip3 install requests

运行实验：

1. 双智能体实验（Gremlin vs Goblin）：

   python3 scripts/run-duo.py

2. 三智能体实验（加入 Gopher）：

   python3 scripts/run-trio.py

3. 切换模型对比：

   python3 scripts/run-duo.py --model gemini-2.0-flash
   python3 scripts/run-duo.py --model gemini-3-pro-preview

实验结果保存在 /tmp/chaos-sandbox/ 目录下。

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 仅生成文本建议，不实际修改文件（如需真实工具访问需额外配置）
• 每次实验消耗 4-6 次 Gemini API 调用，Pro 模型费用较高
• 实验在 /tmp/ 沙箱运行，但需确保 dummy 数据不含敏感信息
• 高智能模型可能产生更复杂的混乱行为，而非减少冲突

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/jbbottoms/chaos-lab/SKILL.md
来源类型：GitHub 仓库