Long Task Manager

管理和调度长时间运行任务，支持实时进度跟踪、异步执行、任务取消和断点续传功能。

Long Task Manager Skill

版本: v1.0
作者: BI Alpha
创建时间: 2026-03-17
适用场景: AI Agent 长时间任务处理、进度追踪、异步执行

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🎯 Skill 简介

Long Task Manager 是一个专为 OpenClaw AI Agent 设计的长时间任务处理框架，解决 Agent 执行超时、状态不可见、无法取消等问题。

核心能力

能力	说明
🕐 无超时执行	支持任意时长任务（代码生成、数据处理等）
📊 实时进度	0-100% 进度可视化，执行过程透明
🔄 异步非阻塞	提交后立即返回任务ID，主流程不等待
❌ 任务取消	支持中途取消长时间任务
💾 断点续传	支持任务恢复和断点继续
📈 状态持久化	任务状态保存到文件，跨会话保持

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📦 安装与启用

1. 安装 Skill

bash

# 通过 clawhub 安装
clawhub install long-task-manager

# 或者手动复制到 skills 目录
cp -r long-task-manager ~/.openclaw/workspace/skills/

2. 在 AGENTS.md 中注册

yaml

# AGENTS.md

## Long Task Manager

| 属性 | 值 |
|------|-----|
| **名称** | 长时间任务管理器 |
| **ID** | `long_task_manager` |
| **运行时** | `subagent` |
| **模式** | `run` / `session` |
| **超时** | 无限制 (session模式) |
| **版本** | v1.0 |

**能力列表**:
- 长时间任务提交与调度
- 实时进度追踪与查询
- 任务取消与恢复
- 批量任务管理

**使用场景**:
- 代码生成 (大量API/文件)
- 数据处理 (大数据集)
- 批量文档生成
- 长时间计算任务

**记忆文件**: `memory/agents/long_task_manager.md`

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🚀 快速开始

基础用法

python

# 1. 导入 Long Task Manager
from skills.long_task_manager import LongTaskManager

# 2. 初始化管理器
task_manager = LongTaskManager(
    task_dir="/tmp/long_tasks",  # 任务存储目录
    max_concurrent=5              # 最大并发任务数
)

# 3. 提交长时间任务
task_id = task_manager.submit(
    agent_id="code_gen_ali",
    task_config={
        "name": "生成50个API接口",
        "type": "code_gen",
        "total_items": 50,  # 总工作量
        "params": {
            "module": "MyApp.Controllers",
            "output_dir": "/output/apis/"
        }
    }
)

print(f"✅ 任务已提交: {task_id}")

# 4. 轮询查询进度
import time
while True:
    status = task_manager.get_status(task_id)
    
    print(f"[{status['status']}] 进度: {status['progress']}")
    
    if status['status'] == 'completed':
        result = task_manager.get_result(task_id)
        print(f"✅ 完成！生成文件: {result['files']}")
        break
    
    if status['status'] == 'failed':
        print(f"❌ 失败: {status['error']}")
        break
    
    time.sleep(5)  # 每5秒查询一次

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📚 完整 API 文档

类: LongTaskManager

构造函数

python

LongTaskManager(
    task_dir: str = "/tmp/long_tasks",  # 任务存储目录
    max_concurrent: int = 5,            # 最大并发数
    default_timeout: int = None         # 默认超时(秒), None=无限制
)

方法: submit()

提交长时间任务。

python

def submit(
    self,
    agent_id: str,           # 执行Agent ID
    task_config: dict,       # 任务配置
    priority: str = "normal" # 优先级: high/normal/low
) -> str:
    """
    提交任务，返回任务ID
    
    Args:
        agent_id: 执行任务的Agent (如 "code_gen_ali")
        task_config: 任务配置字典
        priority: 任务优先级
        
    Returns:
        task_id: 唯一任务标识符
    """

task_config 配置项:

字段	类型	必需	说明
name	str	✅	任务名称
type	str	✅	任务类型 (code_gen/data_process/...)
total_items	int	✅	总工作量 (用于计算进度)
params	dict	⚪	任务参数
estimated_time	int	⚪	预估时间(秒)

方法: get_status()

查询任务状态。

python

def get_status(self, task_id: str) -> dict:
    """
    获取任务当前状态
    
    Returns:
        {
            "task_id": "xxx",
            "status": "running",      # pending/running/completed/failed/cancelled
            "progress": "45%",        # 进度百分比
            "current_item": "Api23",  # 当前执行项
            "completed": 23,          # 已完成数量
            "total": 50,              # 总数量
            "started_at": "...",
            "updated_at": "...",
            "detail": "生成Api23Controller..."
        }
    """

方法: get_result()

获取任务结果。

python

def get_result(self, task_id: str) -> dict:
    """
    获取已完成任务的结果
    
    Returns:
        {
            "task_id": "xxx",
            "status": "completed",
            "files": [...],           # 生成的文件列表
            "summary": "...",         # 执行摘要
            "elapsed_time": 300,      # 耗时(秒)
            "completed_at": "..."
        }
    """

方法: cancel()

取消任务。

python

def cancel(self, task_id: str) -> bool:
    """
    取消正在运行的任务
    
    Returns:
        True: 取消成功
        False: 任务已完成或不存在
    """

方法: list_tasks()

列出所有任务。

python

def list_tasks(
    self,
    status_filter: str = None,  # 状态过滤
    agent_id: str = None        # Agent过滤
) -> list:
    """
    列出任务
    
    Returns:
        [{"task_id": "...", "status": "...", ...}, ...]
    """

---

Agent内部进度上报

在长时间任务的Agent内部，需要定期上报进度：

python

# 在 code_gen_ali Agent 内部
from skills.long_task_manager import TaskWorker

class MyLongTask:
    def __init__(self, task_id, task_dir):
        self.worker = TaskWorker(task_id, task_dir)
    
    def run(self, params):
        total = params['total_items']
        
        for i in range(total):
            # 执行实际工作
            self.do_work(i)
            
            # 上报进度 (每10%或每30秒)
            if i % (total // 10) == 0:
                self.worker.update_progress(
                    progress=f"{i/total*100:.1f}%",
                    current_item=f"Item{i}",
                    detail=f"正在处理第{i}项..."
                )
        
        # 完成上报
        self.worker.complete(result={"files": [...]})

---

💡 使用示例

示例1: 代码生成

python

# 生成大量API代码
manager = LongTaskManager()

task_id = manager.submit(
    agent_id="code_gen_ali",
    task_config={
        "name": "生成BI4Sight后端API",
        "type": "code_gen",
        "total_items": 50,
        "params": {
            "module": "BI4Sight.API",
            "output_dir": "/projects/bi4sight/apis/"
        }
    }
)

# 监控进度
monitor_task(manager, task_id)

示例2: 数据处理

python

# 处理大数据集
manager = LongTaskManager()

task_id = manager.submit(
    agent_id="data_miner",
    task_config={
        "name": "分析用户行为数据",
        "type": "data_process",
        "total_items": 100000,  # 10万条数据
        "params": {
            "input_file": "/data/users.csv",
            "output_file": "/results/analysis.json"
        }
    }
)

示例3: 批量文档生成

python

# 批量生成文档
manager = LongTaskManager()

task_id = manager.submit(
    agent_id="product_agent",
    task_config={
        "name": "生成产品文档",
        "type": "doc_gen",
        "total_items": 20,
        "params": {
            "template": "product_doc",
            "output_dir": "/docs/products/"
        }
    }
)

---

🔧 高级配置

配置定时轮询 (HEARTBEAT)

yaml

# HEARTBEAT.md

## 长时间任务监控

- **任务**: 检查长时间任务进度
- **频率**: 每1分钟
- **动作**: 
  - 查询所有running任务状态
  - 更新进度显示
  - 完成时发送通知

自定义存储后端

python

# 使用数据库存储 (可选)
from skills.long_task_manager import LongTaskManager, DatabaseStorage

manager = LongTaskManager(
    storage=DatabaseStorage(
        url="sqlite:///tasks.db"
    )
)

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🐛 故障排查

常见问题

Q1: 任务状态不更新

• 检查Agent是否调用了 update_progress()
• 检查状态文件权限

Q2: 任务完成后无法获取结果

• 检查任务是否真的完成 (status == "completed")
• 检查 task_dir 路径是否正确

Q3: 并发任务过多

• 调整 max_concurrent 参数
• 使用任务队列排队

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📝 更新日志

版本	日期	变更
v1.0	2026-03-17	初始版本，基础功能完整

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📞 支持与反馈

• Issues: 提交到 GitHub Issues
• 讨论: OpenClaw Discord #skills 频道
• 文档: https://docs.openclaw.ai/skills/long-task-manager

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