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AOS 奥思 — 企业级虚拟助理平台。 提供知识管理、事务整理、文件分类、会议纪要、邮件代回、记忆系统等能力。 内含 8 个专职 Agent 协同工作，通过 MCP 协议暴露标准工具接口。 Use when: 需要企业级助理功能，包括知识管理、事务整理、会议纪要、 邮件处理、文件分类、记忆检索、目标管理等场景。
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基于 SOC 职业分类
AOS 架构师 Agent。系统大脑，负责新用户引导、全局规划、Agent 路由调度和 工作流设计优化。作为导师角色提供系统级建议。 Use when: 新用户首次使用、询问系统概览、需要 Agent 切换建议、工作流规划。
AOS 连接者 Agent。发现笔记间隐藏关联，提供跨领域洞察和创新建议。 Use when: 需要发现关联、知识图谱分析、跨领域启发。
AOS 图书馆长 Agent。周度仓库体检、重复检测、断链分析、知识库增长趋势。 Use when: 需要知识库健康检查、数据质量分析、清理建议。
AOS 信使 Agent。邮件代回草稿、日历管理、截止日期追踪。作为用户分身角色， 可模仿用户语气回复（需确认后发送）。 Use when: 需要处理邮件、管理日历、追踪截止日期。
AOS 记录官 Agent。将意识流、语音转写、随想转化为结构化笔记， 自动提炼标题、要点、待办事项和标签。 Use when: 用户想记录想法、整理笔记、快速便签、创建备忘。
AOS 探索者 Agent。跨知识库、笔记、文档、会议纪要检索，综合作答并附来源。 Use when: 需要搜索信息、查询知识库、跨文档检索。
| name | aos |
| description | AOS 奥思 — 企业级虚拟助理平台。 提供知识管理、事务整理、文件分类、会议纪要、邮件代回、记忆系统等能力。 内含 8 个专职 Agent 协同工作，通过 MCP 协议暴露标准工具接口。 Use when: 需要企业级助理功能，包括知识管理、事务整理、会议纪要、 邮件处理、文件分类、记忆检索、目标管理等场景。 |
| user-invocable | true |
| provider | mcp |
| mcp-server | aos |
AOS 是一个企业级虚拟助理平台，通过 MCP 协议与 OpenClaw 深度集成。
所有工具均通过标准 MCP tools/list 和 tools/call 接口访问。
| 工具名 | 说明 |
|---|---|
aos_chat | 向 AOS 发送消息（自动路由或指定 Agent） |
aos_list_agents | 列出所有 Agent 及角色类型 |
aos_switch_agent | 切换当前活跃 Agent |
| 工具名 | 说明 |
|---|---|
aos_create_knowledge | 创建知识条目 |
aos_search_knowledge | 检索知识库 |
aos_get_knowledge | 获取文档内容 |
| 工具名 | 说明 |
|---|---|
aos_create_task | 创建任务 |
aos_list_tasks | 列出任务（支持状态/项目过滤） |
aos_update_task | 更新任务状态或内容 |
| 工具名 | 说明 |
|---|---|
aos_store_memory | 存入记忆（6 层模型） |
aos_recall_memory | 检索记忆 |
| 工具名 | 说明 |
|---|---|
aos_system_status | 系统状态概要 |
aos_health_check | 健康检查 |
aos_list_sessions | 列出对话会话 |
aos_get_session_messages | 获取会话消息 |
aos_export_data | 导出全量数据 |
8 个专职 Agent，通过 aos_chat(agent_name="xxx") 指定调用：
| agent_name | 角色 | 擅长 |
|---|---|---|
architect | 🧠 架构师 | 系统引导、全局规划、Agent 路由调度 |
scribe | ✍️ 记录官 | 意识流→结构化笔记、待办提取 |
sorter | 📂 整理师 | 收件箱清理、文件分类、归档 |
seeker | 🔍 探索者 | 跨知识库检索、综合作答 |
connector | 🔗 连接者 | 发现隐藏关联、跨领域洞察 |
librarian | 📚 图书馆长 | 知识仓库体检、数据质量 |
transcriber | 🎙️ 速记员 | 录音/文字→会议纪要 |
postman | 📮 信使 | 邮件代回草稿、日历管理 |
用户: 帮我记下一个想法 — 产品需要加导出功能
OpenClaw → aos_chat(message="帮我记下一个想法—产品需要加导出功能", agent_name="scribe")
用户: 上次关于 API 设计的会议讨论了什么？
OpenClaw → aos_chat(message="上次关于API设计的会议讨论了什么？", agent_name="seeker")
用户: 创建一个高优先级任务：修复搜索 bug
OpenClaw → aos_create_task(title="修复搜索 bug", priority="high")
用户: 记住我的偏好：我喜欢简洁的报告格式
OpenClaw → aos_store_memory(content="用户偏好简洁的报告格式", layer="profile", importance=0.8)
已在 openclaw.json 中配置，OpenClaw 启动时自动发现。
也可手动测试：
cd aos-poc/backend
python -m app.mcp_server