智能分步执行，断点自动续传

智能多步骤任务调度器，支持复杂工作流的分解、状态持久化和故障自恢复，特别适合高风险或长周期自动化场景。

基本信息

• 技能名称?Agent Step Sequencer
• 中文名称?智能分步执行，断点自动续传
• 作者?gostlightai
• 分类?专业技能
• 版本?1.1.0
• 标签?workflow-automation, task-scheduler, state-persistence, heartbeat-sync, fault-recovery, multi-step-agent

使用方法

使用说明
核心定位
Agent Step Sequencer 是一款专为复杂多步骤任务设计的智能调度框架，通过将用户请求分解为可执行的步骤序列，实现跨会话的工作流持久化与自动恢复。
核心用法
当检测到用户请求涉及3个以上动作、存在步骤依赖关系或高范围/风险操作时，智能体（Agent）会：

1. 生成结构化的步骤计划（含标题、指令和可选的输出文件要求）
2. 持久化保存至 state.json
3. 立即触发检查脚本启动执行
4. 通过心跳机制（如每5分钟）保持任务同步，即使网关重置也能从断点恢复
   步骤执行采用 Runner 模式，支持可配置的步骤间隔延迟（0或2分钟），内置自动重试机制：失败后会重置状态并附带故障诊断提示重新执行，最多重试3次后转入阻塞列表。
   显著优点
   断点续传能力 ：state.json 持久化设计确保网关中断后可无缝恢复
   故障自愈 ：自动重试+备选方案策略，减少人工介入
   安全管控 ：STEP_AGENT_CMD 严格限制为可信代理二进制文件，禁止 shell 解释器注入
   透明可控 ：每个步骤的执行状态和输出文件都有明确校验
   潜在局限
   环境依赖 ：需要预配置 Python 3 和 STEP_AGENT_CMD 环境变量
   单点执行 ：当前设计为单 Runner 模式，未原生支持并行步骤
   心跳耦合 ：长期任务依赖外部心跳调度，若心跳服务中断需手动触发检查脚本
   重试上限固定 ：max_retries=3 为硬编码或环境变量配置，动态调整能力有限
   适合人群
   需要执行跨会话长周期任务的自动化开发者
   涉及多 API 调用、文件生成链路的复杂工作流场景（如研究报告生成、数据迁移）
   对任务可观测性和故障恢复有高要求的企业级用户
   常规风险
   状态文件损坏 ：state.json 若被手动修改可能导致调度异常
   代理命令注入 ：虽 Runner 会拒绝 shell 解释器，但仍需确保 STEP_AGENT_CMD 指向可信路径
   资源泄漏 ：步骤失败未清理的临时文件可能累积，需配合 artifacts 字段跟踪
   无限阻塞 ：网络/API 持续不可用且备选方案耗尽时，步骤会转入 blockers 需人工清理