更新plan_sop.md和subagent_sop.md文档

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liaoying
2026-03-12 18:09:32 +08:00
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# Subagent 调用 SOP
## 何时调用(调用原则)
## Task Mode 文件IO协议
唯一适用场景:**map模式**——将N个独立同构子任务分发给各自的subagent处理。
- 目录:`temp/{task_name}/`相对代码根GenericAgent/主agent cwd在temp/时即 `./{task_name}/`
- 启动:`python agentmain.py --task {task_name} [--llm_no N]`cwd=代码根其中agentmain.py位于代码根目录
- 流程:写 input.txt → 启动 → 轮询 output.txt → 读回复 → 写 reply.txt 继续 → 不写则5min自动退出
- input.txt原则写目标+约束可指定SOP名。禁写具体实现步骤——除非主agent已读过该SOP确认正确。凭印象猜的步骤会误导subagent
- output.txt首轮对话的流式输出持续append用mtime/size判断更新
- output1.txt, output2.txt...reply后各轮的流式输出递增编号同样持续append
- 核心优势独立上下文。避免处理文档A的长上下文污染处理文档B的质量
- 文件系统共享是优点不同agent处理不同输入文件产生不同输出文件
- 共享资源冲突:键鼠/浏览器主体不可共享浏览器可分tab但需谨慎subagent任务应限于文件处理
- 不满足map模式的任务 → 主agent顺序执行即可别用subagent
## 后台调用要点
**额外场景SOP dry-run验证**——启动单个subagent执行目标SOP通过output日志发现SOP缺陷缺参数/选择器不准/步骤模糊主agent据此patch优化SOP。单subagent不存在资源冲突。
```python
task_dir = os.path.join(agent_root, 'temp', task_name)
creation_flags = 0x08000000 if platform.system() == 'Windows' else 0
proc = subprocess.Popen(
[sys.executable, 'agentmain.py', '--task', task_name],
cwd=agent_root, creationflags=creation_flags,
stdout=open(os.path.join(task_dir, 'stdout.log'), 'w', encoding='utf-8'),
stderr=open(os.path.join(task_dir, 'stderr.log'), 'w', encoding='utf-8'))
```
- 必须 Popen禁止 subprocess.run会阻塞
- stdout.log/stderr.log 用于调试subagent卡死、LLM调用失败等问题
- 文件统一 UTF-8subagent 无 reply 5min 自动退出无需清理
- **禁止合并启动+轮询到同一个code_run**——会阻塞自己。启动Popen立即返回下一轮再poll output.txt。这是并行的前提
- 新建/复用任务目录时,先删除旧 output*.txt否则会读到上次结果误判完成
## 场景1测试模式 - 行为验证
**用途**观察agent真实行为修正RULES/L2/L3/SOP
**流程**创建test_path/写input.txt→启动subagent→轮询output.txt(2秒间隔)→验证→清理重复
**测试原则**:只给目标,不提示位置/不诱导做法,观察自主选择
**修正闭环**:发现问题→设计测试→定位根源(RULES/L2/L3/SOP)→patch修正→验证
**技术要点**Insight优先级>SOPsubagent的cwd=temp/
**两种测试**
- 测SOP质量input指定SOP名如"用ezgmail_sop查看最近3封未读邮件"排除导航干扰失败即SOP问题
- 测导航能力input只写目标验证subagent能自主从insight找到正确SOP。禁止内联SOP内容
## 场景2Map模式 - 并行处理
**用途**将N个独立同构子任务分发给各自的subagent处理
**核心优势**独立上下文。避免处理文档A的长上下文污染处理文档B的质量
**约束**
- 文件系统共享是优点不同agent处理不同输入文件产生不同输出文件
- 共享资源冲突:键鼠不可共享;浏览器暂时不可并行使用,避免同时操作同一标签页
- 不满足map模式的任务 → 主agent顺序执行即可别用subagent
**标准流程map-reduce**
1. 主agent准备阶段爬取/dump数据存为多个独立输入文件
2. 分发对每个文件启动一个subagent处理主agent自己也可以处理其中一个
3. 收集等所有subagent完成主agent读取各输出文件汇总结果
## Task Mode 文件IO协议
- 目录:`temp/{task_name}/`相对代码根GenericAgent/主agent cwd在temp/时即 `./{task_name}/`
- 启动:`python agentmain.py --task {task_name} [--llm_no N]`cwd=代码根)
- 流程:写 input.txt → 启动 → 轮询 output.txt → 读回复 → 写 reply.txt 继续 → 不写则5min自动退出
- input.txt原则写目标+约束可指定SOP名。禁写具体实现步骤——除非主agent已读过该SOP确认正确。凭印象猜的步骤会误导subagent
- reply后subagent的后续输出在 output1.txt, output2.txt ... 中递增编号主agent需轮询这些文件
- output.txt 每轮覆盖写,用 mtime/size 判断新轮次
## 后台调用要点
```python
task_dir = os.path.join(agent_root, 'temp', task_name)
proc = subprocess.Popen(
[sys.executable, 'agentmain.py', '--task', task_name],
cwd=agent_root, creationflags=0x08000000,
stdout=open(os.path.join(task_dir, 'stdout.log'), 'w', encoding='utf-8'),
stderr=open(os.path.join(task_dir, 'stderr.log'), 'w', encoding='utf-8'))
```
- 必须 Popen禁止 subprocess.run会阻塞
- stdout.log/stderr.log 用于调试subagent卡死、LLM调用失败等问题
- `--llm_no` 默认=sonnet 4.5`--llm_no 1`=opus 4.6
- 文件统一 UTF-8subagent 无 reply 5min 自动退出无需清理
## subagent内部plan_mode使用
**原则**subagent本身是完整agent接收多步骤任务时应在内部创建plan管理执行
**触发条件**:任务包含3个以上子步骤、子步骤之间有依赖关系、需要checkpoint来恢复执行
**实现方式**
1. **主agent创建subagent时**在input.txt中说明任务包含多个步骤建议使用plan_mode
2. **subagent内部执行**:检测到多步骤任务后,创建 `./subagent_plan.md` 并使用plan_mode执行
3. **主agent监控**:只关注最终结果(output*.txt不需要关心subagent内部如何执行
4. **文件传递机制**主agent创建subagent时在task_dir中生成 `context.json`,包含所有文件的**绝对路径**
**⚠ subagent启动后第一步必须读取context.json**
**⚠ 所有文件操作必须使用context.json中的绝对路径**
**格式示例**
```json
{
"task": "任务描述",
"work_dir": "/absolute/path/to/plan_dir/",
"input_files": {
"paper_info": "/absolute/path/to/paper_info.txt"
},
"output_files": {
"pdf": "/absolute/path/to/paper.pdf",
"report": "/absolute/path/to/paper_report.md"
},
"dependencies": ["paper_info.txt必须存在"]
}
```