ClawHub

Workflow Engine

Workflows

Hermes DAG工作流引擎 v3.0 — 目标驱动的多步骤任务编排系统。 支持DAG依赖、并行执行、故障转移、资源监控、版本管理、模式检测、可视化面板、社区共享。 当用户要求执行工作流、运行workflow、自动化任务、多步骤任务、创建工作流、模式检测、 版本管理、DAG编排、并行执行、故障转移时触发。 适用场景：重复性多步骤任务自动化、需要暂停/恢复的长流程、跨工具协作编排。

Install

openclaw skills install hermes-workflow-engine

Workflow Engine v3.0

Hermes版MetaSkill — 目标驱动的多步骤任务编排系统。

何时使用

  • 用户说"执行工作流xxx"
  • 用户说"自动化这个任务"
  • 用户说"创建工作流"
  • 用户说"模式检测"或"发现重复任务"
  • 用户说"版本管理"或"版本对比"
  • 需要多步骤协作的复杂任务
  • 需要暂停/恢复的任务

架构总览

~/.hermes/workflow-engine/
  ├─ engine.py              # DAG核心：解析、拓扑排序、环检测、状态管理
  ├─ executor.py            # 执行器：5种步骤类型、故障转移、并行执行
  ├─ resource_monitor.py    # 资源监控：token/时间/API预算控制
  ├─ pattern_detector.py    # 模式检测：历史扫描、聚类分析、提案生成
  ├─ version_manager.py     # 版本管理：版本化存储、对比、回滚、变更日志
  ├─ dashboard.py           # 可视化面板：HTML实时执行状态
  ├─ community.py           # 协作共享：导出/导入、社区库、评分、同步
  ├─ run.py                 # CLI入口：16个命令
  ├─ FORMAT.md              # YAML工作流格式规范
  ├─ test_engine.py         # 测试脚本
  ├─ examples/              # 示例工作流
  ├─ workflows/             # 版本化存储
  ├─ runs/                  # 运行记录
  └─ _community/            # 社区库

CLI命令（16个）

# 基础操作
python3 ~/.hermes/workflow-engine/run.py list                              # 列出工作流
python3 ~/.hermes/workflow-engine/run.py validate <yaml>                   # 验证工作流
python3 ~/.hermes/workflow-engine/run.py plan <yaml>                       # 执行计划

# 执行相关
python3 ~/.hermes/workflow-engine/run.py next <yaml>                       # 下一批可执行步骤
python3 ~/.hermes/workflow-engine/run.py parallel <yaml>                   # 并行执行计划
python3 ~/.hermes/workflow-engine/run.py execute <yaml> [inputs_json]      # 生成执行指令
python3 ~/.hermes/workflow-engine/run.py delegate <yaml> [inputs_json]     # delegate_task格式

# 高级功能
python3 ~/.hermes/workflow-engine/run.py detect [days] [min_confidence]    # 模式检测
python3 ~/.hermes/workflow-engine/run.py dashboard [run_dir]               # 生成可视化面板

# 版本管理
python3 ~/.hermes/workflow-engine/run.py versions <name>                   # 列出版本
python3 ~/.hermes/workflow-engine/run.py diff <name> <v1> <v2>             # 版本对比
python3 ~/.hermes/workflow-engine/run.py rollback <name> <version>         # 回滚版本

# 社区共享
python3 ~/.hermes/workflow-engine/run.py community list [tag]              # 列出社区工作流
python3 ~/.hermes/workflow-engine/run.py community search <keyword>        # 搜索社区
python3 ~/.hermes/workflow-engine/run.py community publish <name>          # 发布到社区
python3 ~/.hermes/workflow-engine/run.py community install <name>          # 从社区安装
python3 ~/.hermes/workflow-engine/run.py community rate <name> <1-5>       # 评分
python3 ~/.hermes/workflow-engine/run.py community export <name>           # 导出.tgz
python3 ~/.hermes/workflow-engine/run.py community import <tgz_path>       # 导入.tgz

工作流执行流程

  1. 加载验证 — validate 检查YAML格式和依赖
  2. 查看计划 — plan 确认步骤顺序和并行层
  3. 按层执行 — 按拓扑排序的层逐步执行：
    • terminal类型 → 用terminal工具执行
    • skill类型 → 加载skill后按prompt执行
    • subagent类型 → 用delegate_task执行（并行层用batch模式）
    • user_input类型 → 用clarify暂停等用户输入
    • llm类型 → 直接生成内容
  4. 故障转移 — 主路径失败时自动尝试备选方案
  5. 资源监控 — 跟踪token/时间消耗，超预算暂停
  6. 更新状态 — 每步完成后更新state.json
  7. 生成面板 — dashboard 生成HTML可视化面板

YAML工作流格式

name: my-workflow          # 必填，小写+连字符，≤64字符
version: "1.0"             # 语义化版本号
description: "工作流描述"   # 必填，≤256字符
author: 绪哥
tags: [tag1, tag2]

trigger:
  type: manual | cron | event
  schedule: "0 8 * * *"    # cron格式，仅type=cron时生效

resources:
  max_tokens: 50000        # token预算上限
  max_time: 300            # 秒，总执行时间上限
  max_api_calls: 50        # API调用次数上限

inputs:
  - name: topic            # 变量名，步骤中用 {{topic}} 引用
    type: string
    default: "AI"

steps:
  - id: step1              # 必填，全局唯一，小写+连字符
    name: "步骤名称"
    type: terminal | skill | subagent | user_input | llm
    depends: []            # 依赖的步骤ID列表，空=第一层
    config:
      command: "shell命令"         # terminal类型，支持{{变量}}插值
      skill_name: "技能名"         # skill类型
      prompt: "提示词"             # skill/llm类型
      goal: "目标"                 # subagent类型
      toolsets: ["web","terminal"] # subagent类型，可选
    output:
      type: text | file
      variable: "输出变量名"       # 后续步骤用{{变量名}}引用
    timeout: 120                   # 秒，单步超时
    retry:
      max_attempts: 3              # 重试次数
      on_fail: abort | skip | pause
      fallbacks:                   # 故障转移链
        - type: terminal
          command: "备选命令"

error_handling:
  on_step_fail: pause | skip | abort  # 全局失败策略
  notify: true                         # 失败时通知用户

步骤类型

type执行方式config关键字段
terminalterminal工具command
skillskill_view + 按prompt执行skill_name, prompt
subagentdelegate_taskgoal, toolsets
user_inputclarify暂停prompt
llm直接LLM生成prompt, model

故障转移机制

每步骤有完整的故障转移链：

  1. 用户显式fallback — YAML中定义的fallbacks
  2. 同类工具自动备选 — 内置映射表（web_search→tavily→firecrawl等）
  3. 降级方案 — 用缓存/跳过/标注

失败策略（on_fail）：

  • abort — 中止工作流（默认）
  • skip — 跳过该步骤继续
  • pause — 暂停等用户决定

同类工具备选映射

TOOL_FALLBACKS = {
    'web_search': ['tavily-search', 'firecrawl', 'hermes-cli'],
    'tavily-search': ['web_search', 'firecrawl'],
    'firecrawl': ['web_search', 'tavily-search'],
    'baoyu-infographic': ['sn-infographic', 'claude-design'],
    'terminal': ['execute_code'],
    'browser': ['web_fetch', 'terminal:curl'],
}

并行执行

DAG拓扑排序自动识别可并行步骤：

  • 同一层的步骤无依赖关系 → 自动并行
  • 使用delegate_task batch模式执行
  • 等待所有并行步骤完成后再进入下一层

资源监控

执行前预估、执行中监控：

  • Token消耗（默认预算100000）
  • 执行时间（默认预算600s）
  • API调用次数（默认预算50）
  • 超80%预警，超100%暂停

模式检测

扫描历史session发现重复任务：

  • 关键词提取（任务类型+工具使用模式）
  • 频次统计+置信度评估
  • 自动生成工作流提案（含YAML模板）
  • 阈值过滤（默认≥0.3置信度才提案）

版本管理

每个工作流独立版本化存储：

~/.hermes/workflow-engine/workflows/<name>/
  ├─ v1.0.yaml          # 版本快照
  ├─ v2.0.yaml
  ├─ current.yaml → v2.0  # 当前版本链接
  ├─ meta.json           # 元信息
  ├─ changelog.md        # 变更日志
  └─ metrics.json        # 运行指标

支持：版本对比(diff)、回滚(rollback)、运行指标记录

可视化面板

生成HTML实时执行状态面板：

  • 步骤进度（pending/running/success/failed/paused）
  • 资源消耗进度条
  • 错误信息展示
  • 暗色主题

协作共享

社区工作流库：

  • 导出为.tgz包（含所有版本+元信息）
  • 从.tgz导入
  • 社区库浏览/搜索/评分
  • 下载计数
  • 版本同步检查

创建新工作流

  1. 创建YAML文件到 ~/.hermes/workflow-engine/examples/
  2. 定义name、description、steps
  3. validate 验证
  4. plan 查看执行计划
  5. 执行
  6. community publish 发布到社区

快速创建工作流示例

# 1. 创建YAML
cat > ~/.hermes/workflow-engine/examples/my-task.yaml << 'EOF'
name: my-task
version: "1.0"
description: "示例：搜索→总结"
author: 绪哥
tags: [example]

steps:
  - id: search
    name: "搜索"
    type: skill
    depends: []
    config:
      skill_name: "web-tools-guide"
      prompt: "搜索{{topic}}"
    output:
      type: text
      variable: "search_results"

  - id: summarize
    name: "总结"
    type: llm
    depends: [search]
    config:
      prompt: "总结以下内容：{{search_results}}"
    output:
      type: text
      variable: "summary"
EOF

# 2. 验证
python3 ~/.hermes/workflow-engine/run.py validate ~/.hermes/workflow-engine/examples/my-task.yaml

# 3. 查看计划
python3 ~/.hermes/workflow-engine/run.py plan ~/.hermes/workflow-engine/examples/my-task.yaml

# 4. 执行
python3 ~/.hermes/workflow-engine/run.py execute ~/.hermes/workflow-engine/examples/my-task.yaml '{"topic":"AI最新进展"}'

端到端执行工作流

当用户说"执行工作流xxx"时：

  1. 加载YAML → python3 run.py validate examples/xxx.yaml
  2. 查看计划 → python3 run.py plan examples/xxx.yaml
  3. 获取指令 → python3 run.py execute examples/xxx.yaml
  4. 按指令逐步执行：
    • terminal类型 → 调用terminal工具
    • skill类型 → skill_view加载后按prompt执行
    • subagent类型 → delegate_task执行
    • user_input类型 → clarify暂停
    • llm类型 → 直接生成
  5. 每步完成后记录输出
  6. 全部完成后保存运行日志

异常与故障排查

场景触发条件一线修复仍失败兜底
YAML解析失败格式错误/缩进不对python3 run.py validate <file> 定位错误行手动检查YAML缩进（2空格）
环依赖检测A→B→A循环python3 run.py validate 自动报环重画依赖图，打破循环
步骤超时单步执行>timeout检查网络/API状态，重试on_fail: skip 跳过继续
Token超限资源监控报警减少并行步骤或增大max_tokens暂停工作流，手动优化
子agent失败delegate_task返回错误检查goal描述是否清晰改用terminal类型直接执行
模式检测无结果session历史不足增加扫描天数 detect 30手动创建工作流
版本回滚冲突工作树脏git stash 后重试从workflows目录手动复制yaml
社区发布失败网络/权限问题检查_community目录权限手动复制到_community/

Pitfalls

  • 步骤ID必须唯一（重复ID导致覆盖）
  • 依赖必须指向已存在的步骤（悬空引用报错）
  • 不能有环（A→B→A拓扑排序死循环）
  • user_input步骤会暂停整个工作流（设timeout防永久挂起）
  • 并行步骤需要互不依赖（有依赖的自动降为串行）
  • 资源预估中user_input步骤默认300s（用户可能很久才回复）
  • 模式检测需要session历史数据，首次运行可能无结果
  • 版本管理的current.yaml是符号链接，Windows不支持
  • ⚠️ DAG并行执行容易中断 (2026-06-09验证): 在实际执行ai-news-daily工作流时，第2层（信息图+文章并行）的执行被打断。原因是工作流引擎的多层DAG执行依赖连续的agent会话，而会话可能被用户消息/超时/上下文窗口限制中断。对于固定流程任务（如每日新闻速报），直接用cron job prompt-driven方式比DAG编排更稳定可靠。DAG引擎更适合需要动态决策、分支、条件跳转的复杂流程。

触发方式（六模式自动触发）

① 关键词触发（显式）

用户说"执行工作流xxx"等关键词时直接触发。

② 意图匹配触发（自动）

分析用户消息语义，自动匹配工作流模式。不需要说触发词：

用户: "帮我搜点AI新闻然后发公众号"
→ 检测到news_report意图，置信度1.0
→ 触发执行ai-news-daily工作流

支持的意图类型（10种）：

意图触发词示例匹配工作流
news_report新闻、速报、日报ai-news-daily
research调研、研究、分析auto-research
content_creation写文章、公众号auto-content
data_analysis数据、Excel、报表auto-data
deployment部署、上线、发布auto-deploy
monitoring检查、巡检、状态auto-monitor
backup备份、同步、迁移auto-backup
image_gen图片、封面、海报auto-image
email邮件、邮箱auto-email
code_review代码、review、PRauto-code-review

③ 工具序列触发（自动）

检测到连续使用特定工具组合时触发：

连续使用: web_search → write_file → terminal
→ 匹配"搜索→写文件→执行"模式
→ 生成auto-search-write-execute工作流模板

④ 时间规律触发（自动）

发现固定时间做固定事时触发：

过去7天每天8点执行ai-news-daily
→ 自动设置cron: "0 8 * * *"

⑤ 历史模式触发（自动）

扫描session历史发现重复任务时触发：

过去7天做了3次"搜索→信息图→文章"
→ 置信度0.75
→ 创建标准工作流

⑥ 事件驱动触发（自动）

外部事件匹配工作流时触发：

收到邮件 → 触发auto-email工作流
收到PR → 触发auto-code-review工作流

触发器使用

# 分析消息意图
python3 run.py trigger "帮我搜点AI新闻"

# 检查定时触发
python3 run.py trigger-scheduled

触发决策流程

用户消息进来
  ├─ 关键词匹配 → 直接触发
  ├─ 意图分类器 → 匹配工作流 → 提议执行
  ├─ 工具序列检测 → 匹配历史模式 → 提议创建工作流
  └─ 都不匹配 → 正常对话

cron定时
  ├─ 时间规律检测 → 自动执行/提议
  └─ 历史模式扫描 → 提议创建工作流

事件监听
  └─ 收到事件 → 匹配事件工作流 → 执行

🔴 CHECKPOINT

以下操作必须先征得用户确认再执行：

#操作需确认内容
1创建工作流先validate验证YAML格式和依赖正确性
2执行工作流先plan确认步骤顺序和并行层，检查资源预估
3user_input步骤暂停等待用户输入，不可自动跳过
4发布到社区确保工作流已测试通过，版本号正确
5版本回滚确认回滚目标版本，会创建新变更日志
6删除工作流不可恢复，确认用户意图
7并行执行>5步骤确认资源预算充足，避免token/时间超限

模块依赖关系

engine.py (独立，无外部依赖)
  ↑
executor.py (依赖engine.py)
  ↑
resource_monitor.py (独立)
pattern_detector.py (独立)
version_manager.py (独立)
dashboard.py (独立)
community.py (依赖version_manager.py)
  ↑
run.py (依赖所有模块)

模块职责矩阵

模块核心职责输入输出
engine.pyDAG解析、拓扑排序、环检测YAML文件ExecutionPlan对象
executor.py步骤执行、故障转移、并行ExecutionPlan + 步骤配置步骤输出
resource_monitor.pytoken/时间/API预算监控执行过程中的消耗预警/暂停信号
pattern_detector.py历史session扫描、聚类session历史模式列表+提案
version_manager.py版本化存储、对比、回滚YAML文件版本快照+变更日志
dashboard.pyHTML实时执行状态run_dirHTML文件
community.py导出/导入/社区库工作流目录.tgz包/社区条目
run.pyCLI入口，分发命令用户命令执行结果

数据流

用户命令 → run.py → engine.py (解析YAML)
                  → executor.py (执行步骤)
                  → resource_monitor.py (监控资源)
                  → dashboard.py (生成面板)
                  → version_manager.py (版本管理)
                  → community.py (社区共享)

扩展点

  1. 新增步骤类型 — 在executor.py的TOOL_FALLBACKS添加映射
  2. 新增工具备选 — 在TOOL_FALLBACKS字典中添加
  3. 自定义资源估算 — 修改ResourceMonitor的DEFAULT_TOKEN_ESTIMATES
  4. 自定义模式检测 — 修改pattern_detector.py的TASK_PATTERNS和TOOL_PATTERNS
  5. 自定义面板样式 — 修改dashboard.py的HTML/CSS模板

部署与发布

ClawHub 发布

# 1. 把代码复制到技能目录
cp ~/.hermes/workflow-engine/*.py ~/.hermes/skills/devops/workflow-engine/scripts/
cp -r ~/.hermes/workflow-engine/examples ~/.hermes/skills/devops/workflow-engine/scripts/

# 2. 发布
cd ~/.hermes/skills/devops/workflow-engine
clawhub publish . --slug hermes-workflow-engine --name "Hermes Workflow Engine" --version x.y.z

# 3. 验证
clawhub inspect hermes-workflow-engine --files

⚠️ 关键：ClawHub 只发布技能目录内的文件。代码必须在 scripts/ 下，否则别人安装后没有代码。

GitHub 仓库

https://github.com/LGX281227231/workflow-engine

跨服务器部署（龙虾）

# 1. 创建目录
ssh root@43.173.120.234 "mkdir -p /root/.openclaw/workspace/workflow-engine"

# 2. 打包传输
cd ~/.hermes/workflow-engine && tar czf /tmp/wf.tar.gz --exclude='runs/*' --exclude='_community/*' *.py *.md examples/
scp /tmp/wf.tar.gz root@43.173.120.234:/tmp/

# 3. 解压并适配路径
ssh root@43.173.120.234 "cd /root/.openclaw/workspace/workflow-engine && tar xzf /tmp/wf.tar.gz"
ssh root@43.173.120.234 "sed -i 's|Path.home() / .hermes / workflow-engine|Path.home() / .openclaw / workspace / workflow-engine|g' /root/.openclaw/workspace/workflow-engine/run.py"

→ 详细发布流程见 references/clawhub-publishing.md

参考与理论基础

资源说明
跨系统部署指南Hermes→OpenClaw部署流程、路径适配、Pitfalls
Apache Airflow DAGDAG编排参考，拓扑排序和依赖管理
MetaGPT MetaSkillMetaSkill概念来源，目标驱动多Agent协作
Karpathy autoresearch自主实验循环理念，ratchet机制来源
LangGraph状态图编排，条件分支和循环
Prefect现代工作流引擎，故障转移和重试策略
Temporal持久化工作流，长时间运行任务
Hermes Agent Skills本引擎运行的Agent平台
SkillLens arXiv 2605.23899Skill质量评估9维度rubric
SkillOpt arXiv 2605.23904Validation-gated skill优化
DAG Scheduler理论DAG基础：拓扑排序、环检测、关键路径
OpenSquilla MetaSkill工作流引擎设计灵感来源
Hermes Agent CLI参考run.py使用的Hermes CLI工具
delegate_task文档subagent类型步骤的执行方式
YAML规范工作流定义文件格式
JSON Schema工作流输入输出验证

相关文件

  • references/darwin-optimization-cycle.md — 达尔文优化实战记录（80.3→98.4，5轮+触顶检测） | Darwin优化日志 | 本技能的达尔文优化记录（80.3→98.4） |

反例与黑名单

#不要做的事为什么正确做法
1DAG中创建环依赖(A→B→A)拓扑排序死循环，引擎卡死validate检查环，依赖必须是有向无环图
2并行步骤共享输出变量竞态条件，结果不确定并行步骤各自独立输出，合并到下一层
3跳过validate直接执行YAML格式错误在运行时才暴露先validate再plan再execute
4user_input步骤无超时用户不回复时工作流永久挂起设置timeout，超时自动skip或abort
5在cron job中嵌套创建工作流递归调度失控cron job只执行已有工作流，不动态创建
6同一工作流并发执行多个实例状态文件冲突，数据损坏加文件锁或队列机制
7用"建议/可以考虑"等软化词定义步骤LLM执行时产生歧义，可能跳过关键步骤步骤指令必须是确定性命令式语句
8省略fallback直接abort单点失败导致整个工作流中止每步至少定义一个fallback方案
9步骤输出变量名重复后续步骤读到错误数据每步variable全局唯一
10resources预算设太小执行中途被resource_monitor暂停按实际任务规模估算，留20%余量
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