VetClaw：一种用于兽医疾病筛查的边缘-云端多模态代理系统

VetClaw是一种边缘-云端多模态代理系统，用于兽医早期疾病筛查。它使用边缘摄像头捕捉图像，并可选择附带症状描述，发送至服务器端的视觉语言模型（VLM）进行零样本疾病分类。系统通过OpenClaw（边缘）和LangGraph（云端）分离交互与工作流编排，实现输入验证、模型调用、安全检查、条件路由和失败处理。结果表明，症状引导和多模态输入能提升零样本分类性能，使静态预测模型转变为可协调工作流、使用工具并处理不确定案例的安全意识系统。

传统兽医疾病筛查多依赖静态图像分类或单模态模型，而VetClaw通过边缘-云端架构将静态预测转变为可交互、有状态的安全意识系统。它整合了工具调用、条件路由和失败处理，使得模型不仅能输出预测，还能在不确定时升级案例，显著提升了诊断支持系统的实用性和可靠性。

系统将代理交互与工作流编排分离：边缘端OpenClaw负责调度、工具访问、用户交互和通知；云端LangGraph管理状态化筛查流程，包括输入验证、图像传输、模型调用、安全检查、条件路由、失败处理和日志记录。这种设计允许VLM作为核心推理引擎，同时通过确定性规则和工具调用增强系统鲁棒性，实现从静态分类到多步骤诊断工作流的转变。

对兽医诊断产品或平台研发而言，VetClaw提供了一种可参考的架构：边缘设备（如摄像头）作为感知入口，云端托管VLM进行推理，并通过工作流引擎管理诊断流程。开发者可以复用OpenClaw与LangGraph的分离设计来构建类似的诊断助手，但需注意图像单独预测性能有限，必须结合症状文本或多模态输入。此外，失败处理和案例升级机制降低了诊断出错的风险。

• 开发基于边缘摄像头的宠物医疗诊断设备，集成VetClaw架构实现24小时初步筛查。
• 在现有兽医SaaS平台中嵌入症状输入接口，利用多模态VLM提升疾病分类准确率。
• 构建“不确定案例自动转人工专家”的升级工作流，增强诊断系统的安全性。
• 将VetClaw的工作流引擎LangGraph模块化为可复用组件，供其他医疗影像筛查场景使用。

• VetClaw在实际兽医诊所部署中的诊断准确率（如灵敏度、特异度）是否优于现有方法？
• 系统对边缘设备硬件（如摄像头分辨率、计算能力）的具体要求是什么？
• 当网络不稳定时，边缘端的降级策略或离线能力如何实现？
• 该架构在多病种、多物种场景下的泛化能力是否经过验证？