Sub-agent Orchestrator#

子 session 执行重任务（预估 >10K tokens），干完即消失（ cleanup=delete），主 session 保持轻量。

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适用场景#

• 任务重（预估 >10K tokens 才能完成）
• 需要嵌套工具调用（多次 web_fetch / exec / API）
• 结果可结构化输出
• 不需要主 session 全程参与推理

不适用场景#

• 轻任务（查天气、简单定义、一问一答）— 不走子 session，spawn 开销 > 直接干
• 交互式 skill（魔镜等每轮简短问答）— 每句话的 token 开销远低于 spawn 成本

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Spawn 协议（主 session 执行）#

主 session 调用 sessions_spawn 时，必须传以下参数：

python

sessions_spawn(
    task="[ROUTINE]\n协议: skills/subagent-orchestrator/SKILL.md\n技能: <skill-name>\n任务: <一句话描述>\n通知用户: true/false\n任务ID: <task-id>",
    mode="run",                    # 必须
    cleanup="delete",              # 必须 — 干完消失
    cwd="/path/workspace/<task-id>",  # 必须 — 独立工作区
    context="isolated"             # 推荐 — 不继承主 session 上下文
)

task 字段格式#

text

[ROUTINE]
协议: skills/subagent-orchestrator/SKILL.md
技能: <skill 名，决定工具链和输出格式>
任务: <一句话任务描述 — 原始需求原样传递>
通知用户: true/false  ← 主 session 决定（主 session 知道当前渠道）
任务ID: <task-id>     ← 主 session 生成
动作：<start / 接续>   ← 首次 start，崩溃恢复时 接续

task-id 生成规则#

text

task-YYYYMMDD-HHMMSS-<序号>
例：task-20260524-210600-001

主 session 用当前时间 + 递增序号保证唯一。 cwd 指向 workspace/<task-id>/。

通知用户判定（主 session 负责）#

条件通知用户说明结果独立完整，无需主 session 二次加工true子 session 拿到 message 权限，直发微信/Telegram结果是中间环节，需要主 session 合并/对比false子 session 不拿 message，结果回传给主 session当前渠道为本地终端（开 new session 写推文等）false无外部投递目标

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子 session 执行协议#

启动顺序#

text

收到 [ROUTINE]
  → 读 skills/subagent-orchestrator/SKILL.md（本文件）
  → 读 skills/<skill-name>/SKILL.md（任务技能）
  → 分析任务 → 拆解 checklist
  → 在工作区创建 task.md

task.md 格式#

文件位置： workspace/<task-id>/task.md

text

# Task: <任务名称>
## Status: <start / working / end>

[start done]
[working done] 步骤1
[working] 步骤2
[end]

• 只在状态切换时写入（见文件末尾的「写入规则」）
• 崩溃恢复时：从第一个 [working] 且无对应 [working done] 的位置继续

步骤记录文件#

每个 [working] 对应一个同名 .md 文件：

text

workspace/<task-id>/
├── task.md               ← checklist 仅状态
├── 步骤1.md              ← 思考过程 + 工具调用
├── 步骤2.md              ← 同上
└── 步骤3.md              ← 同上

文件名和 [working] 行描述一致，无需 mapping。

写入规则#

• task.md：仅状态切换时写（步骤开始 / 完成）
• 步骤文件：直接 write 创建新文件（不 read+edit），节省 token
• 中间推理不写 task.md，写步骤文件

输出#

text

通知用户: true + 可投递渠道：
  最后一步 → message 直发微信/Telegram + assistant reply 摘要
  主 session 收到 announce → 确认，不重复发

通知用户: true + 本地终端：
  不拿 message 权限，结果由主 session announce 呈现

通知用户: false：
  子 session 最后一步 → assistant reply 完整结果
  主 session 收到 announce → 转发或合并

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崩溃恢复#

检测#

主 session 收到子 session announce：

• 正常完成（有 [end]）→ 可选择性跑 retrospect（见下节）
• 超时/失败（无 [end]）→ 进入恢复流程

恢复流程#

text

旧子 session 崩溃
  ↓
主 session 检查 workspace/<task-id>/task.md
  ↓ 有 [end] → 正常退出，跳过
  ↓ 无 [end] → 恢复
  ↓
主 session 重新 spawn：
  sessions_spawn(
    task="[ROUTINE]\n...\n动作: 接续\n任务: 从 task.md 第一个未完成的 [working] 继续",
    mode="run", cleanup="delete",
    cwd="/path/workspace/<task-id>"
  )
  ↓
新子 session：
  → 读 task.md → 找第一个无对应 [working done] 的 [working]
  → 读对应步骤文件 → 了解已做的思考
  → 从失败点继续执行
  → 完成后追加 [working done] 和后续步骤

恢复优势#

方案成本信息损耗主 session 重喂3.5K有（回忆不全）子 session 接续2.8K零（读 task.md + 步骤文件）

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技能优化闭环（Retrospect）#

正常完成的任务可以跑一个轻量子 session 做回顾分析：

text

spawn 回顾子 session（同上协议，技能固定为 subagent-orchestrator）
  → 读工作区所有文件
  → 提取步骤耗时、异常类型和频率、是否需要更新 skill
  → 输出 task-retro.md（模板见 templates/task-retro.md）

如果同一 skill 的同一步骤多次出现同类错误 → 自动标记 skill 需要更新。

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模板文件#

• templates/task.md — checklist 模板
• templates/task-retro.md — 回顾分析模板
• docs/protocol.md — 完整设计文档（含更详细的设计决策）

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约定总结#

角色职责上下文增长主 session路由、spawn、确认 announce低（每次 ~0.5K）子 session干重活、写文件、发消息高（~20-50K），干完消失回顾子 session复盘、优化分析低（~5K），干完消失