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执行态治理与轻量持久执行

执行态治理与轻量持久执行

AI Agent 更新于 2026.08.29

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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_d5cba958/execution-state。

技能介绍

要解决的问题

代理常把“我继续做”当礼貌结尾,但后续没有真正启动、没有阶段回报、没有 blocker 外显,用户只能反复追问。多步骤任务、巡检、排查、修复链路和研究任务尤其容易卡在“主会话既要推进任务,又要保持对话”的状态:任务太轻时不需要复杂编排,任务太重时如果仍留在主会话执行,又会造成假执行、状态丢失和难以恢复。execution-state 针对的是这条链路里的执行纪律和状态治理缺口。

工作方式

技能把“承诺 → 执行态 → 承载方式 → 推进/回报 → 收口”拆成可判断的步骤。先识别承诺词,如“我继续做”“我接着处理”“我来收尾”,在任务路径清晰且无需新增授权时进入执行态。再按复杂度路由:轻任务由主会话直接执行;中任务配合 longtask-reporting 做过程汇报;重任务优先 longtask-reporting 加子代理,避免主会话被长任务占满。

它维护一个最小状态模型:idle、executing、blocked、waiting-user、stale、completed。动作层围绕 action_queue 提供 advance_step、ask_user、mark_blocked、run_script、verify_artifact、spawn_subtask 等最小操作,要求每个阶段至少推进到状态变化、blocker 或完成点之一。通知层会做自动阶段回报、去重和节流;在缺少投递环境时安全跳过,而不是误发。对假执行的风险信号,例如只有口头进展、没有执行证据或没有合法 blocker,会要求立即修正。

适用边界

它适合多步骤任务、长任务回报、恢复与收口,以及小中型动作链编排;不适合被理解成 Airflow、Temporal 或通用 BPM 平台。它也不替代子代理执行、记忆召回或外部 hook 框架,更多是补齐“是否真的进入执行、如何承载、如何让用户看到推进”的治理层。接入时需要注意保留能力边界说明,避免把私人路径、账号 ID 和私有频道写死在配置中。

使用场景

  • 处理多步骤故障排查时,要求助手把已承诺的下一步继续推进,并输出阻塞点与完成状态。
  • 主会话要保持可对话时,把长周期巡检切到子代理,并用阶段回报记录状态变化与收口。
  • 任务中断后,根据状态模型判断是 blocked、stale 还是 waiting-user,再执行恢复和动作队列。
  • 发布给别人前,先跑最小闭环验收,确认脚本执行、产物校验和自动完成通过。

适合人员

  • 维护 AI Agent 工作流的工程师:希望助手说继续做后必须进入真实执行并留下状态。
  • 负责多步骤运维排查的 SRE:需要把巡检、日志检查、修复链路切成可见阶段。
  • 发布内部技能的团队负责人:要求先跑最小闭环验收,再移除私有配置后交付。
  • 需要长任务实时汇报的产品协作人员:希望代理在阻塞、等待用户和完成时主动外显。