Subagent 调用 SOP

两种模式

--func 纯函数模式

python agentmain.py --func prompt.txt [--llm_no N]（cwd=代码根）
读prompt文件→执行→结果写prompt.out.txt→退出，主agent读完可删
后台启动(print PID)，加--nobg前台同步等结果
适用：单次任务、并行map、不需要追问的场景

--task 持续协作模式

python agentmain.py --task {name} [--input "短文本"] [--llm_no N]（cwd=代码根）
--input自动建目录+清旧output+写input.txt；长文本先手动写input.txt再启动(不带--input)
不要--nobg（会卡在等reply循环），只能后台启动
通信：output.txt([ROUND END]=轮完成) → 写reply.txt继续 → 不写10min退出。reply后输出为output1/2/3.txt
干预文件：_stop(当轮结束) | _keyinfo(注入working memory) | _intervene(追加指令)
可选fork：将变量history(str)写入task目录下_history.json继承对话上下文
可选监察者：主agent空闲时读output观察进度，必要时干预文件纠偏。加--verbose可审查原始数据

共通规则

所有agent的cwd=temp，方便文件共享
input：目标+约束即可，subagent同等智能。禁写步骤/过度描述，大量数据给路径

场景1：测试模式 - 行为验证

用途：观察agent真实行为，修正RULES/L2/L3/SOP 流程：写prompt→启动subagent→轮询结果→验证→清理原则：只给目标，不提示位置/不诱导做法；Insight优先级>SOP；subagent的cwd=temp/ 两种测试：

测SOP质量：input指定SOP名，排除导航干扰，失败即SOP问题
测导航能力：input只写目标，验证能自主从insight找到正确SOP

场景2：Map模式 - 并行处理

用途：N个独立同构子任务分发，独立上下文避免交叉污染约束：文件系统共享(优点)；键鼠不可共享；浏览器避免同tab 流程：准备独立输入文件→每个启动subagent(--func优先)→收集输出汇总

subagent内部plan_mode使用

原则：subagent本身是完整agent，接收多步骤任务时应在内部创建plan管理执行 触发条件:任务包含3个以上子步骤、子步骤之间有依赖关系、需要checkpoint来恢复执行 实现方式：

主agent创建subagent时：在input.txt中说明任务包含多个步骤，建议使用plan_mode
subagent内部执行：检测到多步骤任务后，创建 ./subagent_plan.md 并使用plan_mode执行
主agent监控：只关注最终结果（output*.txt），不需要关心subagent内部如何执行
文件传递机制：主agent创建subagent时在task_dir中生成 context.json，包含所有文件的绝对路径 ⚠ subagent启动后第一步必须读取context.json ⚠ 所有文件操作必须使用context.json中的绝对路径 格式示例：

{
  "task": "任务描述",
  "work_dir": "/absolute/path/to/plan_dir/",
  "input_files": {
    "paper_info": "/absolute/path/to/paper_info.txt"
  },
  "output_files": {
    "pdf": "/absolute/path/to/paper.pdf",
    "report": "/absolute/path/to/paper_report.md"
  },
  "dependencies": ["paper_info.txt必须存在"]
}

3.2 KiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape