核心用法
Sage Router 是一个 HTTP 服务（:8790），充当智能路由层，自动将聊天补全请求分发到配置的最优 AI 提供商。用户只需将客户端（Cursor、Aider、Claude Code 等）指向 http://localhost:8790，无需关心底层调用的是 Ollama、OpenAI、Anthropic 还是其他兼容端点。
关键特性
- 协议兼容：支持 OpenAI
/v1/chat/completions和/v1/responses、Anthropic/v1/messages，内部自动转换格式 - 智能路由：基于意图检测（关键词匹配）、复杂度估算（词数）、经验延迟统计，对全局 (provider, model) 对进行评分排序
- 本地优先模式：
local-first配置可强制拒绝中心化互联网 API，仅允许本地/LAN/Tailnet 端点及批准的分布式提供商（如 Darkbloom） - 故障转移：顺序尝试 top N 候选提供商，失败后自动降级，但不支持流式中断切换
- 可配置 profiles：通过
router-profiles.json定义fast、balanced、best、local-first等路由策略，支持细粒度能力约束（reasoning、tools、vision 等）
安装与部署
- 本地 systemd：复制服务单元，配置
~/.config/sage-router/sage-router.env，设置SAGE_ROUTER_HOME - Docker：内置 Node、Python、Dario，支持 llama.cpp 分类器 sidecar，通过 compose profile 启用
- Anthropic 兼容：自动启动 Dario 本地代理（
localhost:3456），将 Anthropic 请求转为本地处理
显著优点
1. 供应商解耦：单端点统一访问多提供商，避免客户端配置碎片化
2. 隐私友好：local-first 模式确保敏感数据不流向公有云
3. 渐进式优化：基于实际延迟数据持续学习，自动优化路由决策
4. 生态兼容：主流 AI 客户端工具开箱即用
潜在局限
- 无流式热切换：一旦开始响应，无法在中途更换提供商；失败后才重试
- 意图检测较粗：仅依赖关键词匹配和词数估算，对复杂语义理解有限
- 经验数据冷启动：新部署时缺乏延迟统计，依赖静态启发式
- Anthropic 依赖 Dario：需额外组件实现协议转换，增加架构复杂度
适合人群
- 本地 AI 重度用户（Ollama、llama.cpp 等）希望无缝扩展至云端能力
- 隐私敏感场景，需要明确控制数据流向的技术团队
- 多模型评测/AB 测试需求的开发者
- 自托管基础设施爱好者（Umbrel、Home Assistant 等生态系统用户）
常规风险
- 配置漂移：
openclaw.json和 provider 配置分散在多个位置（repo、Docker mount、用户目录），易出现不一致 - 递归风险：
sage-router自身作为 provider 被配置时可能引发循环调用，需显式跳过 - Dario 单点：Anthropic 兼容层若故障，整个 Anthropic 路由路径失效
- 环境变量覆盖：
SAGE_ROUTER_DISABLED_PROVIDERS等变量若被意外设置，会导致静默功能降级 - 延迟数据持久化：
~/.cache/sage-router/latency-stats.json若损坏或权限异常，可能影响路由质量