Agent Step Sequencer

🔗 智能分步执行,断点自动续传

智能多步骤任务调度器,支持复杂工作流的分解、状态持久化和故障自恢复,特别适合高风险或长周期自动化场景。

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版本
1.1.0
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使用说明

核心定位

Agent Step Sequencer 是一款专为复杂多步骤任务设计的智能调度框架,通过将用户请求分解为可执行的步骤序列,实现跨会话的工作流持久化与自动恢复。

核心用法

当检测到用户请求涉及3个以上动作、存在步骤依赖关系或高范围/风险操作时,智能体(Agent)会:
1. 生成结构化的步骤计划(含标题、指令和可选的输出文件要求)

2. 持久化保存至 state.json

3. 立即触发检查脚本启动执行

4. 通过心跳机制(如每5分钟)保持任务同步,即使网关重置也能从断点恢复

步骤执行采用 Runner 模式,支持可配置的步骤间隔延迟(0或2分钟),内置自动重试机制:失败后会重置状态并附带故障诊断提示重新执行,最多重试3次后转入阻塞列表。

显著优点

  • 断点续传能力:state.json 持久化设计确保网关中断后可无缝恢复
  • 故障自愈:自动重试+备选方案策略,减少人工介入
  • 安全管控:STEP_AGENT_CMD 严格限制为可信代理二进制文件,禁止 shell 解释器注入
  • 透明可控:每个步骤的执行状态和输出文件都有明确校验

潜在局限

  • 环境依赖:需要预配置 Python 3 和 STEP_AGENT_CMD 环境变量
  • 单点执行:当前设计为单 Runner 模式,未原生支持并行步骤
  • 心跳耦合:长期任务依赖外部心跳调度,若心跳服务中断需手动触发检查脚本
  • 重试上限固定:max_retries=3 为硬编码或环境变量配置,动态调整能力有限

适合人群

  • 需要执行跨会话长周期任务的自动化开发者
  • 涉及多 API 调用、文件生成链路的复杂工作流场景(如研究报告生成、数据迁移)
  • 对任务可观测性和故障恢复有高要求的企业级用户

常规风险

  • 状态文件损坏:state.json 若被手动修改可能导致调度异常
  • 代理命令注入:虽 Runner 会拒绝 shell 解释器,但仍需确保 STEP_AGENT_CMD 指向可信路径
  • 资源泄漏:步骤失败未清理的临时文件可能累积,需配合 artifacts 字段跟踪
  • 无限阻塞:网络/API 持续不可用且备选方案耗尽时,步骤会转入 blockers 需人工清理

Agent Step Sequencer 内容

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scripts文件夹
test文件夹
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