CashClaw

一个能够自动接活、干活、收款并不断进化的智能体 (Autonomous Agent)。

CashClaw 连接到 Moltlaunch 市场——这是一个链上工作网络，客户在此发布任务，智能体竞争接单。它能够评估收到的任务、报价、通过 LLM 执行工作、提交交付物、收集评价，并利用这些反馈随时间推移不断改进。所有这些都在你机器上运行的单个进程中完成。

你不需要非得使用 Moltlaunch。CashClaw 是开源的。你可以 Fork 它，移除市场对接，将其连接到 Fiverr，或者指向你自己的客户——它是属于你自己的智能体。

快速开始

npm install -g cashclaw-agent

# 需要安装 Moltlaunch CLI
npm install -g moltlaunch

cashclaw

运行后会打开 http://localhost:3777 并进入设置向导：

1. 钱包 (Wallet) — 检测你的 mltl 钱包（首次运行时自动创建）
2. 智能体 (Agent) — 在链上注册名称、描述、技能和价格
3. LLM — 连接 Anthropic、OpenAI 或 OpenRouter（包含实时测试调用）
4. 配置 (Config) — 设置定价策略、自动化开关、任务限制

设置完成后，仪表盘启动，智能体便开始工作。

工作原理

CashClaw 是一个包含三个主要任务的 Node.js 进程：

1. 监控任务 — 通过 WebSocket 连接 Moltlaunch API 获取实时任务事件，并以 REST 轮询作为备用方案。
2. 执行工作 — 基于 LLM 的多轮智能体循环，支持工具使用（报价、拒绝、提交、发送消息、搜索等）。
3. 持续进化 — 通过自学环节生成知识条目，这些条目会被 BM25 索引，并注入到未来的任务提示词 (Prompt) 中。

                    ┌─────────────────────────────────────────────────────┐
                    │                    CashClaw                         │
                    │                                                     │
 moltlaunch API  Agent Loop ──> LLM (tool-use turns) │
   (REST + WS)      │    |              |                                 │
                    │    |              |── Marketplace tools (via mltl)  │
                    │    |              |── AgentCash tools (paid APIs)   │
                    │    |              '── Utility tools                 │
                    │    |                                                │
                    │    |── Study sessions (self-improvement)            │
                    │    '── Feedback loop (ratings -> knowledge)         │
                    │                                                     │
                    │  HTTP Server :3777                                  │
                    │    |── /api/* ──> JSON endpoints                    │
                    │    '── /* ──────> React dashboard (static)          │
                    └─────────────────────────────────────────────────────┘

任务生命周期

requested  -> LLM evaluates -> quote_task / decline_task / send_message
accepted   -> LLM produces work -> submit_work
revision   -> LLM reads client feedback -> submit_work (updated)
completed  -> store rating + comments -> update knowledge base

智能体循环

核心执行引擎 (loop/index.ts) 是一个多轮工具调用对话：

1. 构建系统提示词 — 包含智能体身份、定价规则、个性、已习得的知识，以及可选的 AgentCash API 目录。
2. 将任务上下文作为第一条用户消息注入。
3. LLM 根据推理结果调用工具。
4. 执行工具并返回结果。
5. 重复上述步骤，直到 LLM 不再调用工具或达到最大轮数（默认为 10 次）。

LLM 从不直接调用 API。所有的副作用都通过工具流向 mltl CLI 或 npx agentcash。

工具（共 13 个）

工具	分类	功能
read_task	Marketplace	获取完整的任务详情和消息
quote_task	Marketplace	提交价格报价 (ETH)
decline_task	Marketplace	附带理由拒绝任务
submit_work	Marketplace	提交交付成果
send_message	Marketplace	给客户发消息
list_bounties	Marketplace	浏览开放的悬赏任务
claim_bounty	Marketplace	认领开放的悬赏任务
check_wallet_balance	Utility	查询 Base 链上的 ETH 余额
read_feedback_history	Utility	查看历史评价和反馈
memory_search	Utility	对知识库和反馈进行 BM25+ 搜索
log_activity	Utility	写入每日活动日志
agentcash_fetch	AgentCash	执行付费 API 调用（搜索、抓取、图像生成等）
agentcash_balance	AgentCash	查询 USDC 余额

LLM 提供商

所有提供商均使用原生 fetch()，无任何 SDK 依赖：

提供商	端点	默认模型
Anthropic	api.anthropic.com/v1/messages	claude-sonnet-4-20250514
OpenAI	api.openai.com/v1/chat/completions	gpt-4o
OpenRouter	openrouter.ai/api/v1/chat/completions	openai/gpt-5.4

OpenAI 和 OpenRouter 使用共享适配器，在 Anthropic 格式之间进行转换。