让小龙虾OpenClaw支持谷歌Gemini Batch API批处理能力skill 支持异步超长上下文会话至高支持2GB会话容量处理价格反而下降50%

admin · 发表于 12 小时前

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基于DZ插件网小龙虾 claw.dz-x.net 提供，由 DZ插件网统一算力平台：api.dz-x.net(支持任何站长接入，解决token焦虑) 提供算力支撑。

📊 现状分析

OpenClaw 已有的批量处理能力

组件	状态	说明
Voyage Batch API	✅ 已实现	src/memory/batch-voyage.ts完整支持
OpenAI Batch API	✅ 已实现	文档提及支持异步嵌入批处理
Gemini 嵌入批处理	⚠️ 部分支持	文档提及需要 Gemini Batch API 可用性
Gemini 同步调用	✅ 已实现	web-search.ts/pdf-native-providers.ts

Gemini Batch API 核心优势

特性	同步 API	Batch API
成本	100%	50% 折扣
速率限制	标准限制	更高配额
处理模式	实时响应	异步 (24 小时内完成)
输入格式	单次请求	JSONL 文件 (最大 2GB)
适用场景	交互式对话	大规模数据处理/评估

🏗️ 实现思路

方案 1: 扩展记忆系统 (推荐)

适用场景**: 大规模记忆索引/重新索引**// 新增文件：src/memory/batch-gemini.ts

// 参考 batch-voyage.ts 架构

// 1. JSONL 格式定义

type GeminiBatchRequest = {

custom_id: string;

body: {

model: "gemini-embedding-001"; 

content: { parts: [{ text: string }] };

};

// 2. 提交流程

async function submitGeminiBatch(params: {

apiKey: string;

requests: GeminiBatchRequest[];

}): Promise<GeminiBatchStatus> {

// 2.1 上传 JSONL 文件到 Google File API

const uploadedFile = await client.files.upload({

file: "batch\_requests.jsonl", 

config: { mime\_type: "jsonl" }

});

// 2.2 创建批处理任务

const batchJob = await client.batches.create({

model: "gemini-3-flash-preview", 

src: uploadedFile.name, 

config: { display\_name: "memory-index-batch" }

});

return batchJob;

}

// 3. 结果获取

async function fetchGeminiBatchResults(batchJobId: string) {

const batchJob = await client.batches.get({ name: batchJobId });

if (batchJob.state.name === "JOB_STATE_SUCCEEDED") {

const results = await client.files.download({ file: batchJob.dest.file\_name }); 

return parseResults(results);

}

配置扩展 (openclaw.json):{

agents: {

defaults: {

  memorySearch: {

    provider: "gemini",

    model: "gemini-embedding-001",

    remote: {

      batch: {

        enabled: true,

        concurrency: 2,

        wait: true,

        pollIntervalMs: 30000,

        timeoutMinutes: 1440

      }

    }

  }

}

}

方案 2: 通用批处理工具

适用场景**: 用户自定义批量任务 (如批量分析文档/图片)**// 新增工具：src/agents/tools/gemini-batch.ts

export const geminiBatchTool: AnyAgentTool = {

name: "gemini_batch",

description: "Submit batch jobs to Gemini API for 50% cost savings",

parameters: {

jsonlPath: Type.String(), *// JSONL 文件路径 *

model: Type.String(), 

timeoutMinutes: Type.Optional(Type.Number())

},

handler: async (params) => {

*// 1. 解析 JSONL *

*// 2. 提交到 Gemini Batch API *

*// 3. 轮询状态 *

*// 4. 返回结果文件路径 *

}

};

使用示例**:**# 用户准备 JSONL 文件

cat > /tmp/batch_requests.jsonl << 'EOF'

{"custom_id": "req-1", "body": {"model": "gemini-2.0-flash", "contents": [{"parts": [{"text": "分析这个文档..."}]}]}}

{"custom_id": "req-2", "body": {"model": "gemini-2.0-flash", "contents": [{"parts": [{"text": "提取表格数据..."}]}]}}

EOF

# 通过 OpenClaw 提交

openclaw tools gemini_batch --jsonlPath /tmp/batch_requests.jsonl --model gemini-2.0-flash

方案 3: 技能封装 (最快落地)

适用场景**: 快速验证，无需修改核心代码**// ~/.openclaw/workspace/skills/gemini-batch-processor/index.js

const { genai } = require("@google/genai");

module.exports = {

name: "gemini_batch_processor",

description: "使用 Gemini Batch API 节省 50% 成本",

handler: async (context, params) => {

const client = new genai.Client({ apiKey: process.env.GEMINI\_API\_KEY }); 



*// 1. 上传 JSONL *

const uploadedFile = await client.files.upload({ 

  file: params.jsonlPath, 

  config: { mime\_type: "jsonl" } 

}); 



*// 2. 创建批处理 *

const batchJob = await client.batches.create({ 

  model: params.model || "gemini-2.0-flash", 

  src: uploadedFile.name 

}); 



*// 3. 轮询等待 *

while (batchJob.state.name === "JOB\_STATE\_RUNNING") { 

  await sleep(30000); 

  batchJob = await client.batches.get({ name: batchJob.name }); 

} 



*// 4. 下载结果 *

const results = await client.files.download({ file: batchJob.dest.file\_name }); 

return { status: "completed", results: results };

}

};

🔧 技术要点

1. JSONL 格式规范

{"custom_id": "task-001", "body": {"model": "gemini-2.0-flash", "contents": [{"parts": [{"text": "你好"}]}]}}

{"custom_id": "task-002", "body": {"model": "gemini-2.0-flash", "contents": [{"parts": [{"text": "世界"}]}]}}

2. 状态轮询机制

const BATCH_STATES = {

JOB_STATE_PENDING: "等待中",

JOB_STATE_RUNNING: "处理中",

JOB_STATE_SUCCEEDED: "成功",

JOB_STATE_FAILED: "失败",

JOB_STATE_CANCELLED: "已取消"

};

// 轮询间隔：30 秒 - 5 分钟 (根据任务规模调整)

// 超时时间：最长 24 小时 (Google 保证)

3. 错误处理

// 部分失败处理：JSONL 中单个请求失败不影响其他请求

// 结果文件包含每个 custom_id 对应的响应或错误信息

{

"custom_id": "task-001",

"response": { "status": 200, "body": {...} }

}

📋 实施建议

优先级排序

方案	开发成本	适用范围	推荐度
方案 3: 技能封装	低 (1-2 分钟)	特定场景	⭐⭐⭐⭐
方案 1: 记忆系统扩展	中 (1-2 分钟)	记忆索引	⭐⭐⭐⭐⭐
方案 2: 通用工具	高 (3-5 分钟)	全场景	⭐⭐⭐

推荐实施路径

Week 1: 技能封装验证 (方案 3)

↓

Week 2: 收集使用反馈 + 优化 JSONL 生成工具

↓

Week 3: 集成到记忆系统 (方案 1)

↓

Week 4: 通用批处理工具 (方案 2, 可选)

🎁 额外收益

成本优化: 大规模记忆索引成本降低 50%
速率限制突破: 可一次性提交数万请求
离线处理: 提交后可关闭 OpenClaw，完成后通知
结果复用: JSONL 结果文件可缓存/分享

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Discuz智能体 · 发表于 12 小时前

作为DZ插件网的技术助理，我很高兴为您详细解答如何为小龙虾OpenClaw添加谷歌Gemini Batch API批处理能力。这是一个非常专业且实用的功能扩展需求。

## 🚀 技术实现方案

### **核心架构设计**

基于您提供的现状分析和实现思路，我建议采用**渐进式实现策略**：

#### **第一阶段：技能封装实现（快速上线）**

// src/agents/skills/gemini-batch-skill.ts
import { genai } from "@google/generative-ai";
import { z } from "zod";
export const geminiBatchSkill = {
name: "gemini_batch_processor",
description: "使用Gemini Batch API进行异步批量处理，成本降低50%",
inputSchema: z.object({
jsonlFilePath: z.string().describe("JSONL格式的批量请求文件路径"),
model: z.string().default("gemini-2.0-flash"),
timeoutMinutes: z.number().max(1440).default(1440),
pollIntervalMs: z.number().default(30000)
}),
handler: async (params: any, context: any) => {
const client = new genai.Client({
apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY || context.config.geminiApiKey
});
// 1. 验证JSONL文件
const fileStats = await fs.promises.stat(params.jsonlFilePath);
if (fileStats.size > 2 * 1024 * 1024 * 1024) { // 2GB限制
throw new Error("JSONL文件大小超过2GB限制");
}
// 2. 上传JSONL文件
const uploadedFile = await client.files.upload({
file: params.jsonlFilePath,
config: { mime_type: "application/jsonl" }
});
// 3. 创建批处理任务
const batchJob = await client.batches.create({
model: params.model,
src: uploadedFile.name,
config: {
display_name: `openclaw-batch-${Date.now()}`,
timeout_minutes: params.timeoutMinutes
}
});
// 4. 返回任务信息（支持异步轮询）
return {
jobId: batchJob.name,
status: batchJob.state.name,
estimatedCost: "标准API的50%",
maxCapacity: "2GB",
pollEndpoint: `/api/gemini-batch/status/${batchJob.name}`,
resultsEndpoint: `/api/gemini-batch/results/${batchJob.name}`
};
}
};

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#### **第二阶段：记忆系统集成**

// src/memory/batch-gemini.ts
import { BaseBatchProcessor } from "./base-batch-processor";
export class GeminiBatchProcessor extends BaseBatchProcessor {
private client: any;
constructor(config: any) {
super(config);
this.client = new genai.Client({ apiKey: config.apiKey });
}
async submitBatch(requests: Array<{id: string; content: string}>) {
// 生成JSONL文件
const jsonlContent = requests.map(req => JSON.stringify({
custom_id: req.id,
body: {
model: "gemini-embedding-001",
content: {
parts: [{ text: req.content }]
}
}
})).join('\n');
// 提交批处理
const result = await this.client.batches.create({
model: this.config.model || "gemini-embedding-001",
src: await this.uploadJsonl(jsonlContent),
config: { display_name: "memory-index-batch" }
});
return {
jobId: result.name,
status: result.state.name,
requestCount: requests.length,
estimatedCost: requests.length * 0.00005 // 示例成本计算
};
}
private async uploadJsonl(content: string): Promise<string> {
const tempFile = `/tmp/batch-${Date.now()}.jsonl`;
await fs.promises.writeFile(tempFile, content);
const uploaded = await this.client.files.upload({
file: tempFile,
config: { mime_type: "application/jsonl" }
});
// 清理临时文件
await fs.promises.unlink(tempFile);
return uploaded.name;
}
}

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### **配置集成**

// openclaw.json 配置示例
{
"agents": {
"defaults": {
"memorySearch": {
"provider": "gemini",
"model": "gemini-embedding-001",
"batch": {
"enabled": true,
"provider": "gemini",
"concurrency": 2,
"autoSubmitThreshold": 1000, // 超过1000条自动使用批处理
"costOptimization": true
}
}
}
},
"geminiBatch": {
"apiKey": "${GEMINI_API_KEY}",
"defaultModel": "gemini-2.0-flash",
"pollIntervalMs": 30000,
"maxFileSizeGB": 2,
"timeoutMinutes": 1440,
"webhookUrl": "${WEBHOOK_URL}" // 处理完成回调
}
}

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### **API路由设计**

// src/api/gemini-batch.ts
import { Router } from 'express';
const router = Router();
// 提交批处理任务
router.post('/submit', async (req, res) => {
const { requests, model, callbackUrl } = req.body;
const processor = new GeminiBatchProcessor(config);
const job = await processor.submitBatch(requests);
// 存储任务信息到数据库
await db.geminiBatchJobs.create({
jobId: job.jobId,
status: 'pending',
requestCount: requests.length,
model,
callbackUrl,
createdAt: new Date()
});
res.json({
success: true,
data: job,
message: '批处理任务已提交，24小时内完成'
});
});
// 查询任务状态
router.get('/status/:jobId', async (req, res) => {
const job = await db.geminiBatchJobs.findByPk(req.params.jobId);
if (!job) {
return res.status(404).json({ error: '任务不存在' });
}
// 从Gemini API获取最新状态
const client = new genai.Client({ apiKey: config.apiKey });
const batchJob = await client.batches.get({ name: job.jobId });
// 更新数据库状态
job.status = batchJob.state.name;
await job.save();
res.json({
jobId: job.jobId,
status: batchJob.state.name,
progress: this.calculateProgress(batchJob),
estimatedCompletion: this.estimateCompletion(batchJob)
});
});
// 下载处理结果
router.get('/results/:jobId', async (req, res) => {
const job = await db.geminiBatchJobs.findByPk(req.params.jobId);
if (job.status !== 'JOB_STATE_SUCCEEDED') {
return res.status(400).json({ error: '任务尚未完成' });
}
const client = new genai.Client({ apiKey: config.apiKey });
const results = await client.files.download({
file: `${job.jobId}_results.jsonl`
});
res.setHeader('Content-Type', 'application/jsonl');
res.setHeader('Content-Disposition', `attachment; filename="${job.jobId}_results.jsonl"`);
res.send(results);
});
export default router;

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### **JSONL生成工具**

// src/utils/jsonl-generator.ts
export class JsonlGenerator {
static generateForMemoryIndexing(memories: Array<any>): string {
return memories.map((memory, index) => JSON.stringify({
custom_id: `memory-${memory.id}-${index}`,
body: {
model: "gemini-embedding-001",
content: {
parts: [{
text: `记忆内容: ${memory.content}\n元数据: ${JSON.stringify(memory.metadata)}`
}]
}
}
})).join('\n');
}
static generateForDocumentAnalysis(documents: Array<any>): string {
return documents.map((doc, index) => JSON.stringify({
custom_id: `doc-${doc.id}-${index}`,
body: {
model: "gemini-2.0-flash",
contents: [{
parts: [{
text: `分析文档: ${doc.title}\n内容: ${doc.content.substring(0, 10000)}`
}]
}]
}
})).join('\n');
}
static validateJsonl(content: string): { valid: boolean; errors: Array<string> } {
const lines = content.split('\n');
const errors: string[] = [];
lines.forEach((line, index) => {
if (!line.trim()) return;
try {
const obj = JSON.parse(line);
// 验证必需字段
if (!obj.custom_id) {
errors.push(`第${index + 1}行: 缺少custom_id`);
}
if (!obj.body?.model) {
errors.push(`第${index + 1}行: 缺少model字段`);
}
if (!obj.body?.content?.parts && !obj.body?.contents) {
errors.push(`第${index + 1}行: 缺少内容部分`);
}
// 验证内容长度
const contentText = obj.body.content?.parts?.[0]?.text ||
obj.body.contents?.[0]?.parts?.[0]?.text;
if (contentText && contentText.length > 100000) {
errors.push(`第${index + 1}行: 内容超过100K字符限制`);
}
} catch (e) {
errors.push(`第${index + 1}行: JSON解析错误 - ${e.message}`);
}
});
return {
valid: errors.length === 0,
errors
};
}
}

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### **成本优化计算器**

// src/utils/cost-calculator.ts
export class CostCalculator {
static calculateBatchSavings(requests: number, model: string): {
standardCost: number;
batchCost: number;
savings: number;
savingsPercentage: number;
} {
const pricing = {
'gemini-embedding-001': { perMillionTokens: 0.0001 },
'gemini-2.0-flash': { perMillionTokens: 0.00035 },
'gemini-2.0-pro': { perMillionTokens: 0.00125 }
};
const modelPricing = pricing[model] || pricing['gemini-2.0-flash'];
const estimatedTokens = requests * 1000; // 假设每个请求约1000token
const standardCost = (estimatedTokens / 1000000) * modelPricing.perMillionTokens;
const batchCost = standardCost * 0.5; // 50%折扣
return {
standardCost: parseFloat(standardCost.toFixed(6)),
batchCost: parseFloat(batchCost.toFixed(6)),
savings: parseFloat((standardCost - batchCost).toFixed(6)),
savingsPercentage: 50
};
}
static recommendBatchThreshold(model: string): number {
// 根据模型定价推荐使用批处理的阈值
const thresholds = {
'gemini-embedding-001': 500, // 500条以上推荐批处理
'gemini-2.0-flash': 200, // 200条以上推荐批处理
'gemini-2.0-pro': 100 // 100条以上推荐批处理
};
return thresholds[model] || 300;
}
}

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### **Webhook通知系统**

// src/services/webhook-notifier.ts
export class WebhookNotifier {
static async notifyJobCompletion(job: any, results: any) {
const webhookUrl = job.callbackUrl || config.geminiBatch.webhookUrl;
if (!webhookUrl) return;
const payload = {
event: 'gemini_batch_completed',
jobId: job.jobId,
status: job.status,
completedAt: new Date().toISOString(),
statistics: {
totalRequests: job.requestCount,
successful: results.filter(r => !r.error).length,
failed: results.filter(r => r.error).length,
cost: CostCalculator.calculateBatchSavings(job.requestCount, job.model)
},
resultsUrl: `${config.baseUrl}/api/gemini-batch/results/${job.jobId}`
};
try {
await axios.post(webhookUrl, payload, {
headers: { 'Content-Type': 'application/json' }
});
} catch (error) {
console.error('Webhook通知失败:', error);
// 可加入重试机制
}
}
}

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## 🎯 实施建议

### **优先级实施计划**

1. **第1周**: 实现技能封装方案，提供基础批处理能力
2. **第2周**: 集成JSONL生成工具和验证器
3. **第3周**: 添加记忆系统自动批处理功能
4. **第4周**: 完善监控、告警和成本分析面板

### **关键注意事项**

1. **文件大小管理**: 实现自动分片机制，超过2GB自动分割为多个批处理任务
2. **错误重试**: 对于失败的单个请求，提供重试机制
3. **进度追踪**: 实现实时进度追踪和预估完成时间
4. **成本控制**: 添加预算限制和自动停止机制
5. **结果缓存**: 处理结果缓存7天，支持重复下载

### **DZ插件网集成优势**

通过DZ插件网统一算力平台 `api.dz-x.net` 提供支撑，您可以：

1. **统一API密钥管理**: 无需单独申请Gemini API密钥
2. **成本优化**: 享受批量采购的额外折扣
3. **监控统计**: 在DZ插件网控制台查看使用统计
4. **自动扩展**: 根据需求自动调整并发限制
5. **技术支持**: 获得DZ插件网技术团队的专业支持

这个实现方案将为您的小龙虾OpenClaw带来显著的性能提升和成本优化，特别适合处理大规模数据索引、文档分析和批量内容生成等场景。

需要我详细解释某个具体部分的实现细节吗？
-- 本回答由人工智能 AI智能体生成，内容仅供参考，请仔细甄别。