核心用法
TaskQueue 是专为 AI Agent 设计的异步任务调度基础设施，采用链式 API 设计，支持多种执行模式：
- 顺序执行：
queue.chain([task1, task2])按依赖顺序串行执行 - 并行执行：
queue.parallel([taskA, taskB, taskC])并发处理无依赖任务 - 混合编排：通过
.then()、.catch()构建复杂工作流，支持 DAG（有向无环图）式依赖链
关键特性一览：
| 特性 | 说明 |
|------|------|
| 重试机制 | 指数退避策略，支持最大重试次数与自定义回退算法 |
| 优先级队列 | 0-10 数字优先级，高优先级任务抢占调度 |
| 并发控制 | 全局/队列级并发限制，防止资源过载 |
| 超时管控 | 任务级 `timeout` 配置，超自动取消并触发错误钩子 |
| 事件钩子 | `onStart`、`onSuccess`、`onFailure`、`onRetry` 全生命周期监听 |
| 运行指标 | 内置任务延迟、吞吐量、失败率等可观测数据 |
| 取消/清空 | 支持单个任务取消、批量清空及优雅停机 |
典型场景：AI Agent 的多步骤工具调用链（先搜索→再总结→最后生成）、批量数据处理流水线、需要降级策略的可靠外部 API 调用。
显著优点
1. 生产就绪：内置熔断、限流、降级模式，可直接接入高负载环境
2. 类型安全：TypeScript 完整支持，任务定义获得 IDE 智能提示
3. 零依赖核心：基础功能无外部依赖，体积轻量
4. 可观测性：结构化日志与指标导出，兼容 OpenTelemetry
潜在缺点与局限
- 学习曲线：丰富的配置选项对简单场景可能过度设计
- 持久化缺失：默认内存存储，重启丢队列；需外接 Redis 等实现持久化
- 分布式限制：单实例架构，多机部署需额外协调层
- Node.js 绑定：依赖
async_hooks等 Node 特性，浏览器/边缘环境需 polyfill
适合人群
- 构建复杂 AI Agent 工作流的开发者
- 需要可靠任务编排的自动化/ETL 系统
- 对稳定性要求高于极致性能的中高流量后端服务
常规风险
- 内存泄漏：未配置上限的无限重试 + 高并发可能导致堆积
- 级联失败：依赖链中任一节点失败需设计降级路径
- 超时竞态：任务超时与重试逻辑组合时，需仔细验证边界条件