Task task-ai-datacenter — AI 算力中心地理分布与接入口研究

文件路径

task.md（本文件，创建后不再修改）：/root/.openclaw/workspace/tasks/task-ai-datacenter/task.md
session.md（执行日志，只追加）：/root/.openclaw/workspace/tasks/task-ai-datacenter/session.md

原始需求

研究 Claude（Anthropic）、ChatGPT（OpenAI）、Gemini（Google）三家的算力中心地理分布，重点关注：

算力中心位置：除美国之外是否有其他国家/地区的部署（欧洲、亚太、中东等）
最新模型可用性：最新旗舰模型（Claude Opus/Sonnet、GPT-4o、Gemini Ultra/1.5 Pro 等）是否只有从美国节点才能访问，还是其他区域节点也同步提供
API 接入点：各家 API 的区域端点（regional endpoints）分布，以及从不同地区访问时实际路由到哪里
实际影响：从 IP 地理位置角度看，访问 AI API 时连接到美国 vs 其他区域的实际差异（延迟、模型版本、功能限制等）

用户背景：正在分析 AI 服务的 IP 接入口，评估是否所有接入节点都等效（即是否在哪里连接都一样）。

执行链

researcher → 爱衣质检

各 Agent 职责

Ai.Res（session key: `agent:researcher:main`）

任务：
1. 广度搜索（≥20 条来源）围绕三家 AI 公司的数据中心地理分布
2. 重点搜索以下关键问题：
- Anthropic / OpenAI / Google AI 数据中心海外部署现状（2024-2025）
- 各家 API 是否有区域端点（regional endpoints），文档链接
- 最新模型在非美国区域的可用性时间差
- Google Cloud Vertex AI 区域 vs OpenAI Azure 区域 vs Anthropic 区域
3. 撰写结构化报告，保存至 report.md

搜索查询��参考）：

Anthropic Claude API data center locations regions 2024 2025
OpenAI ChatGPT data center locations outside US Europe Asia 2024
Google Gemini data center regions API endpoints
OpenAI Azure regions availability latest models
Anthropic Claude regional endpoints EU GDPR data residency
Google Vertex AI Gemini regions availability
ChatGPT enterprise data residency regions
Claude API latency regions routing
OpenAI API regional endpoints documentation
Gemini API regions latest model availability

Scratch 文件：/root/.openclaw/workspace/tasks/task-ai-datacenter/scratch.md
- 每搜索一轮后立即 append 关键结论到 scratch

Context 自检（每轮搜索后）：

bash /root/.openclaw/workspace/scripts/context-check.sh

报告须包含：
- 三家公司数据中心分布对比表（国家/地区、云服务商、是否有最新模型）
- 区域端点（API endpoints）对比
- 最新模型海外可用性结论
- 从 IP 接入角度的实际影响分析
- 参考来源列表（≥20条）

开始时：
1. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh researcher receive "AI算力中心分布研究" task-ai-datacenter

完成后：
1. 将执行日志追加到 session.md
2. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh researcher handoff "AI算力中心分布研究" main task-ai-datacenter
3. sessions_send 通知爱衣（agent:main:main，必须传 timeoutSeconds=0，禁止省略）：
task_id=task-ai-datacenter task=/root/.openclaw/workspace/tasks/task-ai-datacenter/task.md

⚠️ 爱衣质检 SOP（收到最终通知后执行）

Step 1：评估工作区大小

du -sb /root/.openclaw/workspace/tasks/task-ai-datacenter/

超过 80KB → 跳至「超限处理」
未超过 80KB → 继续 Step 2

Step 2：读取 session.md

若行数 N > 0，read session.md 全文。

Step 3：质检要点

通用检查（每次必须）：
- 产出是否符合原始需求？
- 执行过程是否有明显问题？

任务特定检查：
- [ ] 三家公司数据中心分布对比表（地区、云服务商、最新模型可用性）
- [ ] 各家 API 区域端点文档或实测信息
- [ ] 最新旗舰模型在美国以外是否同步可用（结论明确）
- [ ] 从 IP 接入角度的实际差异分析
- [ ] 来源 ≥ 20 条

Step 4：输出结论

通过 →
1. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh main done "AI算力中心分布研究" task-ai-datacenter
2. 用 message 工具发送给主人（telegram, 92763607），归纳任务结果
⚠️ 必须调用 message 工具，不能只在主对话回复

不通过（rejectCount == 0） →
1. 分析问题根因，设计新执行链
2. 创建新的 task.md（task_id 加后缀 -retry1），session.md 独立
3. 在原 session.md 末尾追加一行 rejectCount=1
4. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh main retry "AI算力中心分布研究" "<新执行链>" <起始role> 1 task-ai-datacenter

rejectCount >= 1（第二次仍失败） →
1. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh main fail "AI算力中心分布研究" task-ai-datacenter
2. message 主人，归纳问题和两次失败原因，请主人裁决

超限处理（工作区 > 80KB）

仅读 task.md（了解需求）
读 session.md 末尾 200 行
message 主人：任务已完成，但工作区内容繁多（XXkB），建议人工审计，附简单归纳