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ThinkForce 任务编排 API

ThinkForce 任务编排 API

AI Agent 更新于 2026.08.30

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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_15292d5a/yjkj-thinkforce。

技能介绍

要解决的问题

ThinkForce 是多 Agent 编排平台。AI Agent 直接调用其 REST API 时，容易卡在 companyId 发现、任务拆解后的 Agent 分配、依赖执行判断，以及把 done 误当成干净成功。

此技能把平台规则整理成操作约定，让模型在调用 Missions API 前理解状态机和执行边界。

技能如何工作

  • Bootstrap：先调用 GET /api/companies 解析并缓存 companyId，不向用户索要。
  • 任务模型：Mission 是项目，Subtask 是步骤；子任务通过 dependsOn[] 和 nextSubtaskIds[] 构成 DAG。
  • Agent 分配：拆解通常不自动分配 Agent；按 agentName、agentRole、enabledTools[] 选择，再 PATCH 写入 assignedAgentId。
  • 执行控制：只运行依赖全部完成的步骤；检查 completedWithErrors，避免忽略工具错误。

边界与注意点

  • 需要有效 X-TF-API-Key，且 Key 绑定固定公司，不能中途切换 companyId。
  • 不支持给单个步骤临时挂载工具，只能选择已启用对应 enabledTools[] 的 Agent。
  • needs_attention 需要人工或用户明确指示，不自动继续。

使用场景

  • 把市场调研目标拆成多个子任务，按名称和工具为每个步骤指派 Agent 并跟踪执行。
  • 创建 ThinkForce 任务后自动拆解，补齐 assignedAgentId 再运行已分配步骤。
  • 当子任务依赖未满足或 done 带工具错误时，检查状态并重试上游步骤。
  • 把客户交付目标写成 mission，分配专门 Agent，并暂停、恢复或取消子任务。

适合人员

  • 负责接入 ThinkForce 的任务编排平台的 Agent 工程师，需要按状态机调用 Missions API。
  • 需要在自动化流程中给子任务指派合适 Agent 的平台集成工程师。
  • 要跟踪 DAG 子任务依赖、失败重试和工具错误的应用开发者。
  • 希望用 API 创建、暂停、恢复 mission 的自动化负责人。