核心用法
Emotion State 是一个 OpenClaw 工作空间钩子，用于在对话系统中实现自然语言情绪追踪。安装后，它会将 emotion_state 代码块注入系统提示，包含用户和 AI 的最新情绪状态及衰减趋势线。
部署流程：复制钩子到工作目录 → 启用钩子 → 重启网关 → 配置环境变量。支持自定义情绪分类器端点、OpenAI 模型（默认 gpt-4o-mini）、置信度阈值（默认 0.35）、历史记录容量（100 条）及半衰期衰减（12 小时）。
数据存储：情绪状态持久化存储于 ~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/emotion-state.json，跨会话保持；失败时回退到 neutral/low/unsure。
显著优点
- 轻量化设计：不存储原始用户文本，仅保留模型推断结果，降低隐私风险
- 灵活配置：支持自定义分类器、模型、时区及各类窗口参数
- 趋势感知：半衰期衰减与 24 小时趋势窗口，让 AI 感知情绪变化节奏
- 提示注入：直接嵌入系统提示，无需修改应用层代码
潜在局限
- 依赖外部 LLM 进行情绪推断，存在成本与延迟
- 单点故障：分类器失败时质量降级为中性标签
- 缺乏内置的可视化或分析仪表盘
- 情绪推断的准确性与文化语境敏感度高
适合人群
需要为 AI 助手添加情感记忆功能的开发者，尤其是构建长期陪伴型、心理健康支持或高共情交互场景的 OpenClaw 用户。
常规风险
- API 密钥泄露风险
- 情绪标签可能被滥用做用户画像分析
- LLM 推断偏见可能导致情绪误判
- 跨会话数据累积的合规性需自行评估