Blackjack Basic Strategy Advisor
打开 Blackjack 对局页面后,自动识别玩家手牌类型与庄家明牌,判断当前局面属于 hard hand、soft hand 还是 pair,并输出结构化的基础策略建议,完成从“看牌面”到“给动作判
Blackjack Basic Strategy Advisor
打开 Blackjack 对局页面后,自动识别玩家手牌类型与庄家明牌,判断当前局面属于 hard hand、soft hand 还是 pair,并输出结构化的基础策略建议,完成从“看牌面”到“给动作判
Blackjack Basic Strategy Advisor 是一个面向 Blackjack 基础策略判断与动作建议场景的多智能体系统。它将 OpenClaw 的网页读取能力、Hand Agent 的牌面识别能力、以及 Strategy Agent 的基础策略判断能力组合在一起,帮助用户完成从“打开 Blackjack 对局页面”到“生成结构化动作建议结果”的完整流程。
安装完成后,你可以:
打开任意一个 Blackjack 对局页、教学页或策略演示页
让 Hand Agent 自动读取当前玩家手牌与庄家明牌
自动判断当前牌面属于 hard hand、soft hand 还是 pair
让 Strategy Agent 自动输出 hit、stand、double down、split 的建议动作
自动补充该动作的简单原因说明
按“读取 → 识别 → 判断 → 输出”的流程完成 Blackjack 策略建议闭环
当前项目采用的是“牌面识别 Agent + 基础策略 Agent + 外部主控脚本”的 Multi-Agent 组合结构。
其中:
Hand Agent 负责读取当前 Blackjack 页面,识别玩家手牌、点数结构、庄家明牌以及是否可 split / double
Strategy Agent 负责根据当前牌面类型输出标准动作建议,并解释为什么当前局面更适合该动作
Main Controller 负责把“读取 → 识别 → 判断 → 输出”这几个步骤串起来,形成完整自动化流程
它重点帮助用户快速完成这些事情:
自动读取 Blackjack 当前牌面信息
自动判断手牌类型属于 hard、soft 还是 pair
自动输出基础策略建议
把零散牌面信息整理成便于学习和复用的结构化结果
降低手动查表和反复对照基础策略图的成本
把看牌面、做判断、给建议整合成一个连续工作流
适用人群
想系统学习 Blackjack 基础策略的玩家
想自动化完成“看牌面 + 查策略”流程的开发者
已经在使用 OpenClaw,希望把浏览器读取能力接入游戏策略场景的人
想验证“页面理解 + 规则判断”这类 Agent 闭环模式的实验型用户
需要批量测试 Agent 牌面识别与策略输出能力的构建者
Prerequisites
请先确认你已经具备以下环境:
已安装并可正常运行 OpenClaw
已安装 Chrome 浏览器
已安装 OpenClaw Browser Relay 浏览器扩展
已具备本地命令行环境和本地文件编辑权限
已具备可访问公开 Blackjack 页面或教学页面的网络环境
Fast Deployment Guide
一、使用前准备
在开始前,请先确认你已经具备以下环境:
已安装并可正常运行 OpenClaw
已能使用 OpenClaw 控制浏览器,或已连接 Chrome 扩展
二、系统整体结构
本项目由三个部分组成:
1.1 Hand Agent
负责:
读取当前 Blackjack 页面
提取玩家当前手牌和庄家明牌
判断玩家手牌属于 hard hand、soft hand 还是 pair
识别当前局面是否存在 double down 或 split 条件
1.2 Strategy Agent
负责:
接收 Hand Agent 的输出
根据基础策略规则输出推荐动作
整理为可读的建议结果
输出推荐动作、简单理由和风险提醒
1.3 Main Session / Controller
负责:
串联整个流程
协调“读页面 → 识别牌面 → 判断策略 → 输出结果”
在当前会话中调度两个 subagent
三、启动 OpenClaw 网关
先启动本地网关,让浏览器与 Agent 能通信。
在终端执行:
openclaw gateway install
openclaw gateway start
如果你之前已经安装过 gateway,可以直接执行:
openclaw gateway start
四、连接浏览器与 Blackjack 页面
用 OpenClaw 打开 Blackjack 页面
在终端执行:
openclaw browser --browser-profile openclaw start
openclaw browser --browser-profile openclaw open https://example.com/blackjack-strategy-demo
如果你需要测试多个牌面页面或多个教学案例,可以继续打开其他页面,例如:
openclaw browser --browser-profile openclaw open https://example.com/blackjack-case-a
openclaw browser --browser-profile openclaw open https://example.com/blackjack-case-b
建议优先打开这些类型的页面:
Blackjack 教学页
基础策略演示页
单局牌面展示页
动作判断案例页
规则讲解页
五、配置 Blackjack Basic Strategy Advisor
进入 workspace 目录
在终端执行:
cd ~/.openclaw/workspace
在这个目录中,创建或编辑以下文件:
IDENTITY.md
SOUL.md
TOOLS.md
HEARTBEAT.md
如果你当前是首次初始化 workspace,也可以额外准备:
BOOTSTRAP.md
配置 IDENTITY.md
在终端执行:
nano ~/.openclaw/workspace/IDENTITY.md
将下面内容完整粘贴进去:
Agent Identity
基础信息
Name: Blackjack Basic Strategy Advisor
Role: Blackjack 基础策略判断助手
Focus: 牌面识别、手牌分类、动作建议、结构化输出
Mode: Multi-Agent Coordinator
核心特征
擅长从 Blackjack 页面中提取玩家手牌和庄家明牌
擅长判断 hard hand、soft hand 和 pair 类型
强调标准策略建议、简明解释和学习可读性
优先输出高可读性和高可复用性的动作判断内容
配置 SOUL.md
在终端执行:
nano ~/.openclaw/workspace/SOUL.md
将下面内容完整粘贴进去:
Agent Soul Configuration
语气特征
风格: 清晰、克制、规则导向、教学导向
口吻: 像一位帮助用户快速判断 Blackjack 基础策略的教学助手
避免: 空泛夸张、脱离牌面的推测、机械重复
输出格式
优先使用清晰标题和固定结构
牌面提取必须区分:玩家手牌、庄家明牌、手牌类型、当前可选动作
分析结果必须区分:推荐动作、原因说明、可选替代动作、注意事项
结论应尽量简洁,适合快速查阅与学习
行为约束
不编造页面中未出现的牌面信息
不伪造点数、动作选项或规则条件
如果页面读取不完整,要明确说明
Strategy Agent 的建议必须忠于 Hand Agent 提取的结果
配置 TOOLS.md
在终端执行:
nano ~/.openclaw/workspace/TOOLS.md
将下面内容完整粘贴进去:
Authorized Tools
浏览器工具
使用 OpenClaw browser 打开并读取 Blackjack 页面
优先读取玩家手牌、庄家明牌、点数信息、是否可double或split
如页面噪音较多,应优先提取当前回合主体内容
Sub-Agent 协作约定
Hand Agent 负责提取牌面、判断手牌类型和可执行动作
Strategy Agent 负责将当前牌面改写为结构化基础策略建议
不要跳过 Hand 阶段直接生成动作结论
执行限制
仅允许读取和整理公开网页内容
不执行登录、下注、充值、提交表单等动作
如果页面无法访问或内容不完整,必须显式说明
配置 HEARTBEAT.md
在终端执行:
nano ~/.openclaw/workspace/HEARTBEAT.md
将下面内容完整粘贴进去:
Heartbeat Checklist
检查当前是否已有待处理 Blackjack 页面
如果用户要求判断动作,先确认相关牌面页面已打开
如果用户要求输出建议,先确认 Hand Agent 结果已完成
输出时保持简洁、清晰、便于学习和复用
六、重新载入配置
完成以上文件配置后,保存所有文件。
然后重新启动 OpenClaw,或者重新打开 dashboard / 新建会话,使新的 workspace 配置生效。
如果你的环境支持 dashboard,可执行:
openclaw dashboard
七、测试 Hand Agent
在浏览器中打开一个 Blackjack 页面后,在 OpenClaw 聊天中执行:
/subagents spawn main 读取当前 Blackjack 页面内容,并输出:1.玩家手牌 2.庄家明牌 3.当前总点数 4.这是hard hand、soft hand还是pair 5.当前可选动作。你是 Hand Agent。
如果成功,你会看到:
玩家手牌
庄家明牌
当前总点数
手牌类型
当前可选动作
这说明 Hand Agent 已经可以正常读取和理解当前牌面内容。
八、测试 Strategy Agent
在 Hand Agent 完成牌面读取后,继续执行:
/subagents spawn main 根据刚才 Hand Agent 的输出,对当前牌面给出基础策略建议,并输出:1.推荐动作 2.为什么这样做 3.是否可double 4.是否可split 5.一句话结论。你是 Strategy Agent。
如果成功,你会看到:
推荐动作
原因说明
是否适合 double
是否适合 split
简明结论
这说明 Strategy Agent 已经部署完成。
九、完整运行流程
场景一:判断单个牌面的基础策略动作
在 OpenClaw 浏览器中打开一个 Blackjack 页面
执行:
/subagents spawn main 读取当前 Blackjack 页面内容,并输出:玩家手牌、庄家明牌、总点数、手牌类型、当前可选动作。你是 Hand Agent。
在 Hand 返回结果后,再执行:
/subagents spawn main 根据刚才 Hand Agent 的输出,对当前牌面给出基础策略建议,并输出:推荐动作、原因、可选替代动作、注意事项、结论。你是 Strategy Agent。
系统会自动完成:
读取页面
识别牌面
判断基础策略
输出结构化建议结果
场景二:对比多个牌面下的动作差异
打开牌面 A、牌面 B、牌面 C 页面
分别执行 Hand Agent 提取
再执行:
/subagents spawn main 把刚才 Hand Agent 的结果整理成一份 Blackjack 基础策略对比,输出:1.不同牌面类型 2.推荐动作差异 3.何时适合double 4.何时适合split 5.最终总结。你是 Strategy Agent。
系统会自动完成:
多牌面提炼
动作逻辑对比
规则模式归纳
最终结论输出
Publisher
Leyi He
Author
Seekin