Goal Decomposer

将高层自然语言目标拆解为可执行的多层级任务列表。 触发场景：用户给出模糊目标需要具体执行步骤、复杂任务需要拆解、需要生成任务树。

Goal Decomposer Skill

核心能力

将用户自然语言描述的目标，自动拆解为结构化的任务树：

text

用户目标："我想做个产品调研"
    ↓
任务树：
├─ Task 1: 确定调研范围
│  ├─ 1.1 明确产品类别
│  └─ 1.2 确定目标市场
├─ Task 2: 收集数据
│  ├─ 2.1 搜索竞品信息
│  └─ 2.2 整理市场数据
└─ Task 3: 生成报告
   ├─ 3.1 分析优劣势
   └─ 3.2 输出结论

设计原则

1. MECE原则：任务互斥完全穷尽
2. 可执行性：每个子任务可独立执行
3. 层级清晰：不超过3层深度
4. 优先级排序：标注P0/P1/P2

输入格式

json

{
  "goal": "用户自然语言目标",
  "context": "背景信息（可选）",
  "constraints": ["约束条件（可选）"]
}

输出格式

json

{
  "root_goal": "原目标",
  "tasks": [
    {
      "id": "T1",
      "title": "任务标题",
      "priority": "P0",
      "children": [
        {"id": "T1.1", "title": "子任务", "priority": "P0"}
      ],
      "spawn_hint": "建议spawn方式（可选）"
    }
  ],
  "execution_order": ["T1", "T2", "T3"]
}

使用方式

python

# 方式1：直接调用
import json
result = decompose_goal("做个产品调研")

# 方式2：通过sessions_spawn
sessions_spawn(agentId="goal-decomposer", task="拆解目标：做个产品调研")

与现有能力集成

能力	集成方式
RESOLVER	任务生成后路由到对应skill
sessions_spawn	子任务可独立spawn执行
AUTO-FIX	拆解失败触发修复
web-access	调研类任务联网获取数据

实现脚本

见 scripts/decompose.py

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⚠️ 常见坑

症状	原因	解决办法
拆解层级不清	目标表述模糊	明确"做什么+为什么做"
任务过于碎片	缺少MECE检查	启用MECE验证开关
依赖关系缺失	未标注前提任务	检查是否需要前置条件
执行顺序混乱	依赖标注遗漏	补充"depends_on"字段