scotthuang

结构化任务规划与分步执行 V2(异步子代理架构)

AI 智能体v1.0.7
作者:scotthuang更新于 2026-05-17共 8 个版本 · 最新版本发布于 2026-03-01stp@clawhub_scotthuang/stp
任务自动化多 Agent 协作工作流编排#会话

据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,结构化任务规划与分步执行 V2(异步子代理架构) 累计下载 3,758 次、获 5 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 2,837 位,在「AI 智能体」分类(969 个)中排名第 565 位。

累计安装
460
累计下载
3,758
星标
5
全站排名
#2,837
全站前 56% · 「AI 智能体」前 59%
平台累计安装累计下载星标评论
ClawHub ↗1093,2924-
SkillHub ↗4603,7585—

各平台的计数口径不同,统计时间不一致。

这个技能是做什么的

先展示含执行提示和检验标准的计划,获用户确认后启动。步骤严格串行推进,每步执行完成后由独立检验子代理判断,失败时交用户选择调整、重试或终止。状态与代理标识写入任务记录,心跳监测进展,并支持中断和清理相关定时监测;默认保留任务目录。

资料发布于 2026-10-27

可以用来做什么

  • 规划并跟踪跨步骤任务的执行与验收

什么时候用

  • 长任务需要明确计划、分步检验和中断机制时

示例提示词

以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。

把这个任务拆成含执行提示与检验标准的计划,先展示给我确认,暂不启动子代理。

月度数据趋势

累计下载3,758
2,4243,1413,8572026-03 · 累计下载 2,5232026-05 · 累计下载 2,8692026-06 · 累计下载 2,9032026-07 · 累计下载 3,1452026-08 · 累计下载 3,2292026-09 · 累计下载 3,75826-0326-09
星标5
4552026-03 · 星标 42026-05 · 星标 52026-06 · 星标 42026-07 · 星标 52026-08 · 星标 52026-09 · 星标 526-0326-09

2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。

月份累计下载环比星标
2026-093,758—5
2026-083,229+2.7%5
2026-073,145+8.3%5
2026-062,903+1.2%4
2026-052,869—5
2026-032,523—4

SKILL.md 原文

以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。

14 KB · ClawHub v1.0.7
---
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."
---

> **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`
展开全部(共 454 行)
> - `<STP_TASKS>` = `~/.openclaw/workspace/tasks`

---

# 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
```

---

## 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
========================================
```

---

## 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
...
```

---

## 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

---

## 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
```

---

## 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)

---

## 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。

---

## 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}

---

### 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
```

---

## 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)

---

## 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

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数据月份:2026-09 · 下载/星标/安装数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。