结构化任务规划与分步执行 V2（异步子代理架构）

SKILL.md

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name: stp
description: "结构化任务规划与分步执行 V2（异步子代理架构）。支持将每个步骤通过 session_spawn 创建子代理异步执行，主会话保持非阻塞。功能包括：步骤分解、子代理执行、子代理检验（LLM判断）、状态跟踪、Heartbeat 监控、任务中断。触发词：/stp、任务规划、步骤执行。"
description_en: "Structured Task Planning V2 with async subagent execution. Each step runs as an isolated subagent via session_spawn, keeping the main session non-blocking. Features: step decomposition, subagent execution, subagent verification (LLM), status tracking, heartbeat monitoring, task interruption. Triggers: /stp, 任务规划, 步骤执行."
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> **路径变量说明**（本文档通用）：
> - `<STP_ROOT>` = `~/.openclaw/workspace/skills/stp`
> - `<STP_SCRIPTS>` = `<STP_ROOT>/scripts`
> - `<STP_TASK_LIST>` = `~/.openclaw/workspace/task-list`
> - `<STP_TASKS>` = `~/.openclaw/workspace/tasks`

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# STP V2（异步子代理架构）

## 背景

**重大更新**：V2 采用子代理异步架构，每个步骤通过 `session_spawn` 创建独立的子代理执行，主会话保持非阻塞，彻底解决了 V1 长任务阻塞主会话的问题。

- **V1**：在主会话运行，长任务会阻塞整个会话
- **V2**：每个步骤通过 `session_spawn` 创建子代理执行，主会话非阻塞

## 核心概念

```
主会话 (非阻塞)
    │
    ├── session_spawn (步骤执行) → 执行子代理
    │                              │
    │                              └──→ announce 完成/失败
    │
    ├── session_spawn (步骤检验) → 检验子代理 (LLM)
    │                              │
    │                              └──→ 返回通过/不通过
    │
    └── heartbeat (定时检查) → 监控子代理状态
```

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## 一、计划书格式

### 1.1 标准格式（含检验标准）

```markdown
# 任务名称

## 任务描述
用户原始需求的简要描述

## 技术方案
- 使用的工具/库/API
- 关键技术约束

## 全局设置
- 步骤超时时间: [无超时 / N 分钟]
- 任务完成后删除目录: [是 / 否]（默认否，保留任务记录）

## 核心执行步骤
- [ ] 步骤 1：具体描述
    - **执行 Prompt**: 给执行子代理的具体指令
    - **检验标准**: 给检验子代理（LLM）的验证条件，用于判断步骤是否成功完成
- [ ] 步骤 2：具体描述
    - **执行 Prompt**: xxx
    - **检验标准**: xxx
...

## 预期产出
- 输出文件/结果说明
```

### 1.2 用户确认流程

```markdown
📋 任务计划书已生成

任务名称：xxx
文件位置：~/.openclaw/workspace/tasks/task-xxx/task_steps.md
步骤数：3

全局设置：
- 步骤超时时间：无超时
- 任务完成后删除目录：否（默认保留）

核心执行步骤：
- [ ] 步骤 1：编写股票查询脚本
    - 执行 Prompt：编写 Python 脚本，使用 AkShare 查询股票数据
    - 检验标准：脚本存在于 temp/scripts/stock_query.py，可执行无报错

- [ ] 步骤 2：查询贵州茅台收盘价
    - 执行 Prompt：运行脚本查询 600519.SH
    - 检验标准：输出包含"600519.SH"和收盘价数值
...

========================================
确认执行：
  输入 "ok" 或 "确认" → 开始执行
  输入 "取消" → 放弃此任务
  输入 "修改" → 调整计划
  输入 "超时 30" → 设置每个步骤超时 30 分钟
  输入 "删除" 或 "清理" → 任务完成后删除目录
========================================
```

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## 二、任务目录结构

```
~/.openclaw/workspace/tasks/
└── task-{ID}/
    ├── stp-plan-{ID}.md       # 计划书
    ├── task_steps.md          # 步骤文档（含状态、子代理ID、超时计数）
    └── temp/
        ├── scripts/
        └── downloads/
```

### task_steps.md 格式（含子代理追踪）

```markdown
## 任务基础信息
- 任务名称：xxx
- 任务ID：task-1
- 创建时间：2026-02-28 22:00:00
- 步骤超时时间：无超时

## 核心执行步骤

### 步骤 1：编写股票查询脚本
- **状态**: 执行中
- **执行子代理**: subagent:abc (runId: xyz)
- **检验子代理**: 待创建
- **超时计数**: 执行(0/2) | 检验(0/2)
- **执行 Prompt**: 编写 Python 脚本...
- **检验标准**: 脚本存在于 temp/scripts/stock_query.py

### 步骤 2：查询贵州茅台
- **状态**: 待执行
...
```

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## 三、执行流程

### 3.1 状态机

```
待执行 → 执行中 → 待检验 → 检验中 → (通过) → 待执行(下一步)
                                      ↓ (不通过)
                              等待用户决策（调整/重试/终止）
```

**⚠️ 注意：执行中 → 待检验 → 检验中 是必经步骤，禁止跳过！**

### 3.2 主会话编排逻辑

#### 启动任务

**⚠️ 重要：必须先展示计划书并确认，才能执行！**

**完整流程：**

1. **用户给任务** → AI 生成计划书内容（内存中）
2. **创建任务目录**：在 `~/.openclaw/workspace/tasks/` 下创建新的 `task-{ID}` 目录（ID 自增）
3. **保存计划书**：将计划书保存到 `task-{ID}/stp-plan-{ID}.md`
4. **展示计划书给用户**（包含文件位置）
5. **等待用户确认**（输入 "ok" / "确认" 等）
6. 用户确认后：
   - 调用 `stp_orchestrator.py start <plan_file>` 初始化任务
   - **读取 task_steps.md 获取步骤 1 的执行 Prompt**
   - **使用 sessions_spawn 启动执行子代理**：
     ```python
     sessions_spawn(
       task="<步骤 1 的执行 Prompt>",
       label="task-{ID}-step-1-exec",
       cleanup="keep"
     )
     ```
   - 更新 task_steps.md 中步骤 1 的状态为"执行中"，记录 exec_subagent
   - **回复用户时必须说明如何中断任务**，例如："如需终止请输入：中断 task-{ID}"
7. 用户取消 → **保留 task-{ID} 目录和计划书**（不删除）

**禁止跳过确认步骤！**

**⚠️ 重要：每个任务必须独立思考！**
- 生成计划书时，**禁止**读取或参考已有的任务计划书（如 tasks/ 目录下的 .md 文件）
- 即使任务内容相似，也必须从用户需求出发重新思考
- 不要复用旧计划的思路，每个任务都是全新的

#### 执行步骤

1. 主会话更新步骤状态为"执行中"
2. 创建执行子代理：
   ```bash
   sessions_spawn(
     task="<步骤的执行 Prompt>",
     label="task-{ID}-step-{N}-exec",
     cleanup="keep"
   )
   ```
3. 记录子代理信息到 task_steps.md：
   - 步骤状态改为"执行中"
   - 记录执行子代理 ID (subagent:xxx)
   - 记录 runId
   - 记录执行时间
4. 返回非阻塞响应

#### 检验步骤

**⚠️ 重要：执行子代理完成后，必须先检验才能执行下一步！禁止跳过检验步骤！禁止让主会话 LLM 直接判断检验结果！**

1. 收到执行子代理的 announce
2. **立即启动检验子代理**，不允许 LLM 自行判断
3. 创建检验子代理（LLM）：
   ```bash
   sessions_spawn(
     task="请根据以下检验标准判断步骤是否成功完成。
     
     检验标准：{步骤的检验标准}
     
     执行结果：{执行子代理的输出}
     
     请返回：通过 / 不通过，并说明原因",
     label="task-{ID}-step-{N}-verify",
     cleanup="keep"
   )
   ```
3. 记录检验子代理信息到 task_steps.md：
   - 步骤状态改为"检验中"
   - 记录检验子代理 ID
   - 记录 runId
4. 检验子代理返回结果
5. 检验通过 → 更新状态为"已完成"，执行下一步
6. 检验不通过 → 询问用户：调整方案 / 重试 / 终止

#### 失败处理

- 执行失败 → 询问用户：调整方案 / 重试 / 终止
- 检验不通过 → 询问用户：调整方案 / 重试 / 终止

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## 四、Heartbeat 监控

### 4.1 工作流程

1. **启动任务时**：`start` 命令自动创建 cron job（`stp-heartbeat-{task_id}`）
2. **Cron 触发**：每 10 分钟触发 isolated session，执行 `heartbeat <task_id>`
3. **检查状态**：对每个已知子代理调用 `sessions_history_sync` 获取实际状态
4. **基于实际状态判断**：
   - `tool_count == 0`：pending（等待开始）
   - `is_running == true`（正在等待工具返回或最近 5 分钟有活动）：running（执行中）
   - `is_running == false` 且超过 5 分钟无活动：completed（已完成）
   - 超过 30 分钟仍在工作中：stuck（卡住）

### 4.2 sessions_history_sync 返回状态

| 字段 | 说明 |
|------|------|
| tool_count | 工具调用次数 |
| tool_call_count | toolCall 数量 |
| tool_result_count | toolResult 数量 |
| is_waiting | 等待工具返回中（toolCall > toolResult） |
| is_running | 正在执行（is_waiting 或最近 5 分钟有活动） |
| is_recent | 最近 5 分钟有活动 |

### 4.2 状态判断规则

| 状态 | 条件 | 处理 |
|------|------|------|
| pending | tool_count == 0 | 等待 |
| running | 最近 5 分钟有活动 | 正常 |
| completed | 超过 5 分钟无活动 | 通知用户，更新状态 |
| stuck | 超过 30 分钟无活动 | 增加超时计数，>= 2 则告知用户 |

### 4.3 通知用户

- 如果 `completed_subagents` 有内容：通知用户子任务完成，需要继续检验
- 如果 `stuck_count > 0` 且超时计数 >= 2：提示用户决定是否重试或终止


### 4.4 挂起处理示例

```
⚠️ 步骤 2 可能已挂死

执行子代理已等待 30+ 分钟无响应
Tool: exec (git clone ...)

请选择：
- 继续等待 → 再次等待 10 分钟
- 重试 → 终止当前子代理，重新执行
- 终止 → 结束整个任务
```

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## 五、任务中断

### 5.1 触发方式

用户输入：`中断 {任务名称}` 或 `中断 task-{ID}`

### 5.2 中断流程

1. 解析中断命令，获取任务 ID（如 `task-23` → `23`）
2. 运行命令：`python3 <STP_SCRIPTS>/stp_orchestrator.py interrupt <task_id>`
3. 解析 JSON 输出，获取 `subagent_ids_for_kill` 列表
4. **在主会话中直接调用 subagents 工具杀掉每个子代理**：
   ```python
   subagents(action="kill", target="agent:main:subagent:xxx")
   ```
   （注意：target 需要完整的 session key，如 `agent:main:subagent:xxx`）
5. **杀掉子代理后，检查并杀掉残留进程**：
   - 对每个被杀的子代理，调用 `sessions_history` 获取其执行历史
   - 从历史中解析 exec 命令的返回结果，提取 `details.pid`（进程 PID）
   - 用 `kill <PID>` 杀掉进程
   - 如果解析不到 PID，再用关键词匹配作为后备方案
6. 自动删除对应的 cron job
7. 通知用户任务已中断（包括杀掉的残留进程 PID）

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## 六、脚本说明

### 6.1 stp_orchestrator.py（核心编排）

```bash
# 启动任务（自动创建 cron job 用于 heartbeat）
python3 <STP_SCRIPTS>/stp_orchestrator.py start <plan_file>

# 查看任务状态
python3 <STP_SCRIPTS>/stp_orchestrator.py status <task_id>

# 检查 heartbeat（需要传入 task_id）
python3 <STP_SCRIPTS>/stp_orchestrator.py heartbeat <task_id>

# 中断任务（自动删除对应的 cron job）
python3 <STP_SCRIPTS>/stp_orchestrator.py interrupt <task_id>
```

### Cron Job 自动管理

- **启动任务时**：`start` 命令自动创建 cron job（`stp-heartbeat-{task_id}`），每 10 分钟检查一次
- **Heartbeat 检查**：cron job 触发 isolated session，执行 `heartbeat <task_id>`
- **任务中断时**：`interrupt` 命令自动删除对应的 cron job
- **任务完成时**：heartbeat 检测到以下情况会自动清理 cron：
  - 没有活跃子代理
  - 所有子代理不在工作中（completed/idle）
  - 所有子代理会话不存在
  - 检验通过后，cron 会收到清理信号并删除自己

**无需配置 HEARTBEAT.md**，完全自动化。

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## 七、使用示例

### 7.1 自然语言模式

```bash
# 用户：帮我查三支股票价格
# AI 自动生成计划书，用户确认后：

python3 <STP_SCRIPTS>/stp_orchestrator.py start ~/.openclaw/workspace/tasks/task-xxx/stp-plan-xxx.md
```

### 7.3 主会话交互

```
用户: 帮我查三支股票价格

[AI 根据用户需求动态生成计划书]

📋 任务计划书已生成
文件：~/.openclaw/workspace/tasks/task-xxx/stp-plan-xxx.md
步骤数：3
...

用户: ok

✅ 任务已启动 (task-1)
你可以继续做其他事，我会定期汇报进度

⚠️ **如需终止任务**，请输入：中断 task-{ID}

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### 7.4 主会话中断任务示例

```
用户: 中断 task-23

[主会话执行:]
1. 运行: python3 <STP_SCRIPTS>/stp_orchestrator.py interrupt 23
2. 解析输出获取 subagent_ids_for_kill: ["agent:main:subagent:xxx", ...]
3. 对每个 ID 调用 subagents 工具杀掉子代理
4. 对每个被杀的子代理：
   - 调用 sessions_history 获取执行历史
   - 解析 exec 返回结果中的 details.pid
   - 用 kill <PID> 杀掉进程
   - 如果没有 PID，用关键词匹配作为后备
5. 通知用户任务已中断
```

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## 八、注意事项

1. **严格串行**：必须等上一步检验通过才能执行下一步
2. **子代理通信**：通过 announce 链通信，不使用 sessions_send
3. **状态持久化**：所有状态保存在 task_steps.md
4. **Heartbeat**：默认 10 分钟检查一次
5. **超时判定**：单个 tool 执行 30 分钟算超时，给 2 次机会（总共 60 分钟）

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## 意见反馈

欢迎提交 Issue 或 Pull Request！

🔗 GitHub：https://github.com/scotthuang/openclawSkills/tree/main/stp

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## Changelog

### 2026-03-02

#### 修复
- Cron Job 添加 `--channel webchat` 参数，避免执行时报错
- task_step 输出清理信息：任务完成或中断时，在 `task_steps.md` 中记录清理信息（时间、终止的子代理、删除的 cron、终止的进程）

### 2026-03-01

#### 新增
- 每个 STP 任务创建独立目录 `task-{ID}/`，用户取消后也保留
- 计划书保存在 `stp-plan-{ID}.md`
- 中断任务时自动杀掉子代理的残留进程（通过解析 sessions_history 获取 PID）
- 强制使用检验子代理验证结果，禁止主会话 LLM 直接判断

#### 优化
- 目录结构简化，移除 `result.txt` 和 `task_execution.log`
- 修正脚本命令说明，移除不存在的 `execute`、`verify`、`retry` 命令
- 添加"每个任务必须独立思考"的规则，禁止参考已有计划书
- 修正章节编号（7.3 交互、7.4 中断示例）

#### 修复
- 修复中断任务时只杀子代理、不杀残留进程的 bug
- 修复执行步骤后跳过检验子代理、直接启动下一步的 bug