更新plan_sop.md和subagent_sop.md文档

memory/plan_sop.md

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+# Plan Mode SOP
+**触发**：3步以上有依赖/多文件协同/条件分支/需并行 | **禁用**：1-2步简单任务直接做
+**工作目录**：`./plan_XXX/`（XXX=任务英文短名）
+## 规划态（按序执行）
+**步骤1：创建文件夹 + 存checkpoint**
+```
+[任务] 产出 ./plan_XXX/plan.md | [需求] 一句话 | [约束] 关键限制
+[进度] 即将读领域SOP | ⚡写完plan后必须重读本SOP步骤3切换执行态
+```
+**步骤2：读领域SOP → 写plan骨架**
+先读相关SOP，立即写骨架。允许"⚠待确认"，禁止以"没调研清楚"推迟。
+**骨架格式**：
+```
+# 任务标题
+需求：一句话 | 约束：关键限制
+1. [ ] 步骤1简述
+2. [P] 步骤2简述（并行，读subagent_sop.md执行Map模式）
+   依赖：1
+3. [?] 步骤3（条件分支）
+   条件：X成功→3.1，否则→3.2
+```
+**标记**：`[ ]`待做 | `[✓]`完成 | `[✗]`失败 | `[P]`并行 | `[?]`条件分支
+**[P]标记条件**（全YES才可标）：
+□ 2+步骤可同时？ □ 无数据依赖？ □ 产出不同文件？ □ 节省>20%时间？
+**子任务目录**：subagent产出放 `./plan_XXX/subtask_name/`
+**探索规则**：有⚠项→逐项探索，每轮更新plan+checkpoint | 连续3轮无进展→用当前最佳方案
+**⛔ 写完骨架后禁止执行。必须先完成步骤3。**
+
+**步骤3：转入执行态**
+```
+CALL update_working_checkpoint(
+    key_info='[执行] plan.md | 当前：1.1 | ⚡有[P]标记必须读subagent_sop.md执行Map模式'
+)
+```
+## 执行态循环
+1. 读plan.md → 定位当前`[ ]`项
+2. **检查并行**：
+   ```
+   IF has_mark('[P]'):
+       CALL file_read('subagent_sop.md')
+       # 按SOP创建context.json（含绝对路径）+ input.txt
+       # ⚠ subagent必须从context.json读取绝对路径写入文件
+   ELSE:
+       执行当前步骤
+   ```
+3. 执行该项
+4. **收尾（必须执行，不可跳过）**：
+   ```
+   # ⚠ 进度标记更新是强制要求，每步完成后必须执行
+   file_patch(plan, '[ ] 当前步骤' → '[✓] 当前步骤')
+   file_read(plan)  # 验证标记已更新 + 找下一步
+   update_working_checkpoint('[进度] 步骤N已完成 | 下一步：...')
+   ```
+5. **Checkpoint验证（每3步或关键节点）**：
+   ```
+   file_read(plan)  # 检查：所有已执行步骤是否标[✓]
+   IF 有遗漏标记:
+       立即补标 file_patch(...)
+   ```
+6. 全部完成 → 汇总结果 → 清理checkpoint
+## 失败处理
+1. **记录**：checkpoint中 `step_X: [FAILED] 原因 (retry: N/3)`
+2. **重试**：网络超时→自动重试3次(2s/4s/8s) | 配置错误→询问用户 | 其他→标[✗]跳过
+3. **subagent失败**：查stderr.log→明确错误主agent修正重启 | 未知错误重试1次 | 最多重启2次
+4. **依赖传播**：步骤失败后，后续依赖项标[SKIP]
+## 强制约束
+- 每项必须有独立完成判据
+- 禁止"处理所有文件"，必须展开具体条目
+- 一次只做一项；计划有误回规划态修正
+- 不可逆操作前多验证一步

memory/subagent_sop.md

@@ -1,41 +1,76 @@
 # 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-8，subagent 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>SOP；subagent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2：Map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'))
+## 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"]
+}
 ```
-- 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-8，subagent 无 reply 5min 自动退出无需清理