my-pi-agent--subagent与task委派

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功能设计

在初始设计中，委派执行逻辑（make_task_tool）曾放在 subagents.py 中。但在 2026-08-16 的设计迭代 （subagent-task-manager-design.md）中，架构进行了清晰分层：

  1. subagents.py（定义与仓储）：收窄职责，只负责 Subagent 声明与 SubagentManager 发现管理。
  2. tasks.py（任务生命周期，对标 OpenHands）：
    • 引入 Task（拥有 id、status、result、error）与 TaskStatus（RUNNING、COMPLETED、ERROR）；
    • TaskManager 负责任务生命周期的推进（创建任务 → 过滤工具并剔除 task → 装配子 System Prompt → 独立 Session 落盘到 subagents/ → 驱动子 Agent 运行 → 标记状态）。
  3. tools/builtin/task.py（工具桥）：
    • make_task_tool 移入内置工具包，仅作为连接大模型工具调用与 TaskManager 的轻量转换层。

子agent调用机制

调用机制：一个内建工具

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主 agent（allowedTools 里含 "Agent"）
  │ 模型根据 description 自动决定，或 prompt 里显式点名
  ▼
调 "Agent" 工具：{ subagent_type: "code-reviewer", prompt: "..." }
  │ -------------------------------
  ▼  运行时（harness）接管，模型看不到这层
查定义（程序式 agents dict / .claude/agents/*.md / 内置 general-purpose）
  │
spawn 子代理（新 context window，只收：自己的 prompt + Agent 工具的 prompt 字符串 + 项目 CLAUDE.md + 工具定义）
  │
父逐字收到子代理的【最终消息】作为 Agent 工具结果

关键点：对模型而言，这就是一个普通 tool_use——block.name == “Agent”，block.input.subagent_type 是代理名。模型根本不知道背后是”又起了一个 agent”，harness 负责创建子会话/执行/回收。

子agent包含的字段

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name（默认值：文件名主干名）

description

tools（默认值：[]）：单个工具名称或工具名称列表

skills（默认值：[]）：逗号分隔的字符串或技能名称列表

model（默认值：inherit）：inherit 表示复用父级 LLM；其他值将作为 LLM 配置方案（profile）名称从 profile_store_dir 或默认 profile 存储区加载

color（可选）

max_iteration_per_run（可选，正整数）

max_budget_per_run（可选，以美元计的正数）

hooks（可选的 hook 配置）

profile_store_dir（可选的自定义 LLM profile 目录）

mcp_config（可选的 MCP 服务器映射表）；mcp_servers 为已弃用的别名

permission_mode（可选）：always_confirm、never_confirm 或 confirm_risky；省略则继承父级的确认策略

condenser（可选）：省略则使用默认的摘要压缩器（summarizing condenser）；none 或 false 禁用压缩；传入字典映射则用于配置特定压缩器

流程

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agents/*.md ──发现──► SubagentManager ──get(name)──► Subagent 定义
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model 调 task(prompt, agent_type) ──────────────────► 子 Agent 实例
        ▲                                              │ run(prompt)
        └──────────── 只回最终文本 ◄────────────────────┘

subagents.py

数据模型 Subagent

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@dataclass(frozen=True)
class Subagent:
    name: str                           # 子代理唯一标识
    description: str                    # 描述：主模型根据此意图决定何时委派
    content: str                        # 正文：子代理独立的 System Prompt
    file_path: Path                     # 来源文件路径（内置则为 <builtin>）
    model: str | None = None            # 模型覆盖：None 表示继承父 Agent 的模型
    effort: str | None = None           # 推理深度（预留字段）
    max_turns: int | None = None        # 最大轮数限制（对应 maxTurns）
    tools: tuple[str, ...] | None = None       # 工具白名单：None 表示继承父级所有可用工具
    disallowed_tools: tuple[str, ...] = ()     # 工具黑名单
    skills: tuple[str, ...] | None = None      # 允许该子代理使用的 skill 名称列表

流程演示

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[启动阶段]
Agent.__init__(subagent_dirs=...)
  ├── SubagentManager 发现并解析所有 .agents/agents/*.md
  ├── format_prompt() 将 <available_agents> 拼入 Agent 的 system_prompt 尾部
  └── Agent 自动注册内置工具 make_task_tool (即 task 工具)

[运行阶段 - ReAct 循环]
1. 用户提问："帮我审查一下最新的提交"
2. 主 Agent 决定派发：
   -> tool_call: task(prompt="审查最新 commit", subagent_type="code-reviewer")
3. TaskManager.start_task():
   ├── 从 SubagentManager 中检索 "code-reviewer" 的 Subagent 实体
   ├── 工具过滤：按 tools/disallowed_tools 过滤，强制剔除 task 工具（硬防线：禁止子代理调 task）
   ├── System Prompt 装配：仅包含 Subagent.content + 声明的 skills 清单（不继承父 Prompt）
   ├── 会话隔离：在父会话目录下创建 subagents/agent-task_00000001.jsonl 独立存储子对话
   ├── 实例化子 Agent：
   │     Agent(
   │         llm=parent.llm,
   │         tools=filtered_tools,
   │         session=child_session,
   │         system_prompt=sub_system_prompt,
   │         model=sub.model or parent.model,
   │         max_iterations=sub.max_turns or parent.max_iterations,
   │         subagent_dirs=[],   # 禁用子代理再去扫描子代理
   │         skill_dirs=[],
   │     )
   └── 执行子 Agent.run()，将子 Agent 的最终总结字符串作为 tool_result 返回给主 Agent

SubagentManager

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[磁盘文件]
.agents/agents/
   ├── code-reviewer.md
   └── researcher.md
          │
          ▼ 扫描、过滤、解析 (utf-8-sig + parse_frontmatter)
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   SubagentManager                        │
│  - self.subagents: {"code-reviewer": Subagent(...), ...} │
└──────────────┬────────────────────────────┬──────────────┘
               │ 1. format_prompt()          │ 2. manager.get("code-reviewer")
               ▼                             ▼
   [Agent.system_prompt 拼装]         [TaskManager._run 委派派生]
   <available_agents>                - 拿到 Subagent 定义
     <agent>...</agent>               - 取 sub.content 作为子 Agent system_prompt
   </available_agents>               - 裁剪 tools / model / maxTurns 启动子 Agent

核心方法format_prompt

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def format_prompt(self) -> str:
    """全部 agents → XML 清单块（名字 + description）；空 → 空串（进 system）。"""
    if not self.subagents:
        return ""
    parts = ["<available_agents>"]
    for s in self.subagents.values():
        parts.append("  <agent>")
        parts.append(f"    <name>{s.name}</name>")
        parts.append(f"    <description>{s.description}</description>")
        parts.append("  </agent>")
    parts.append("</available_agents>")
    return "\n".join(parts)
  • 低 Token 占用设计： 格式化生成的 XML 仅包含 name 和 description 两个核心字段，不会将子代理的详细 System Prompt 正文塞入父 Agent。
  • 自动拼接进 System Prompt： 在 Agent.__init__ 中，如果 SubagentManager 包含有效子代理，format_prompt() 输出的内容会被用 自动拼接在父 Agent 的 system_prompt 尾部： 
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    <available_agents>
      <agent>
        <name>code-reviewer</name>
        <description>审查代码提交与潜在缺陷</description>
      </agent>
      <agent>
        <name>researcher</name>
        <description>只读模式调研技术文档和架构</description>
      </agent>
    </available_agents>
    父模型据此便能知道当前拥有哪些子代理可以委派。

subagent_tasks.py（子代理委派引擎）

架构命名解耦注记（阶段 8 演进）：为了彻底消除子代理运行时生命周期与项目工程待办看板（TaskItem / TaskStore）的命名撞车与概念歧义，本模块由早期的 tasks.py 全面重命名为 subagent_tasks.py，核心类统一命名为 SubagentTask / SubagentTaskStatus / SubagentTaskManager，界限分明。

核心数据结构：SubagentTaskStatus 与 SubagentTask

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class SubagentTaskStatus(StrEnum):
    """委派任务三态。"""
    RUNNING = "running"
    COMPLETED = "completed"
    ERROR = "error"

@dataclass
class SubagentTask:
    """一次子代理委派任务：有 id/状态/结果，可查询、可追踪、可动态干预。"""
    id: str
    status: SubagentTaskStatus
    result: str | None = None
    error: str | None = None

    def set_result(self, result: str) -> None:
        self.result = result
        self.error = None
        self.status = SubagentTaskStatus.COMPLETED

    def set_error(self, error: str) -> None:
        self.error = error
        self.result = None
        self.status = SubagentTaskStatus.ERROR

Prompt 与权限隔离

在实例化子 Agent 之前，必须对子代理的 Prompt 边界 与 工具权限 进行精准裁剪：

### 1. 子代理 System Prompt 装配（_system_for）

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def _system_for(sub: Subagent, parent: "Agent") -> str:
    """子代理 system = 正文 + （若有 skills）子集清单；不收父 system prompt（Claude 官方语义）。"""
    parts = [sub.content]
    if sub.skills:
        block = parent.skill_manager.format_prompt(sub.skills)
        if block:
            parts.append(block)
    return "\n\n".join(p for p in parts if p)

  • 正文即人设：子代理仅使用自身的 sub.content 作为基础人设，绝不继承父 Agent 的 system_prompt（遵循 Claude 官方语义，防 止父级复杂指令干扰子任务）。
  • 按需注入 Skill 清单：如果子代理定义了 skills: [“git-diff”, “python-eval”]，则利用父级 SkillManager 过滤出对应子集的 XML 清单并拼入 System Prompt 尾部。

### 2. 工具过滤与防递归硬防线（_filter_tools）

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def _filter_tools(parent: "Agent", sub: Subagent) -> list:
    """父工具集按白/黑名单过滤；task 永不出现（防递归）。"""
    tools = [t for t in parent.registry.list() if t.name != "task"]
    if sub.tools is not None:
        allowed = set(sub.tools)
        tools = [t for t in tools if t.name in allowed]
    black = set(sub.disallowed_tools)
    tools = [t for t in tools if t.name not in black]
    return tools

  • 权限裁剪：先支持白名单 tools 筛选，再进行黑名单 disallowed_tools 剔除。
  • 强制剔除 task 工具（硬防线）：无论配置文件的白名单写了什么，task 工具一律从子工具集中强制剥离，防止子 Agent 在运行中 再次委派产生死循环。

TaskManager

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class TaskManager:
   """委派任务的生命周期管理器（对标 OpenHands TaskManager）。"""

   def __init__(self, manager: SubagentManager, parent: "Agent"):
       self._manager = manager     # 查 agent 定义
       self._parent = parent       # 供 llm/工具集/skill_manager/max_iterations
       self._counter = 0

   def start_task(self, prompt: str, subagent_type: str = "default") -> Task:
       """同步阻塞：建 Task(RUNNING) → spawn → run → 更新状态 → 返回。"""
       task = self._create_task(subagent_type)
       try:
           task.set_result(self._run(prompt, subagent_type, task.id))
       except Exception as exc:
           task.set_error(str(exc))
       return task

start_task 是对外的核心方法，它通过 try…except 兜住整个派生与执行流程。无论是子代理找不到、大模型报错、还是子 Agent 抛出异常，都会被捕获并转换为 task.set_error(…)，返回包含错误描述的 Task 对象，绝不让未处理异常打崩父 ReAct 循环。

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  ┌────────────────────────────────────────────────────────┐
  │    TaskManager._run(prompt, subagent_type, task_id)    │
  └───────────────────────────┬────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
               ┌──────────────────────────────┐
               │ 1. 查阅子代理定义 (Lookup)   │
               │    sub = manager.get(type)   │
               └──────────────┬───────────────┘
                              │
           ┌──────────────────┴──────────────────┐
           │ 是否找到 Subagent 定义？             │
           └─────────┬───────────────────┬───────┘
        [未找到]     │                   │ [找到]
                     ▼                   │
        ┌─────────────────────────┐      │
        │ subagent_type=="default"│      │
        └────┬───────────────┬────┘      │
      [是]   │               │ [否]      │
             ▼               ▼           │
┌─────────────────┐   ┌────────────────┐ │
│使用内置默认定义 │   │抛出 ValueError │ │
│DEFAULT_SUBAGENT │   │列出可用 agents │ │
└────────────┬────┘   └───────┬────────┘ │
             │                │ (失败)   │
             └─────────┬──────┴──────────┘
                       │
                       ▼
    ┌──────────────────────────────────────┐
    │ 2. 创建子代理独立 Session            │
    │    - 路径: subagents/agent-{id}.jsonl│
    │    - 注入 Header 元数据:             │
    │      * agent_type                    │
    │      * parent_session_id             │
    │    - child_session.save()            │
    └──────────────────┬───────────────────┘
                       │
                       ▼
    ┌──────────────────────────────────────┐
    │ 3. 准备隔离环境与权限 (Sanitize)      │
    │    ├─ _system_for(sub, parent)       │
    │    │   正文 + (若有) 声明 skills 清单│
    │    └─ _filter_tools(parent, sub)     │
    │        按白/黑名单过滤，强制剔除 task│
    └──────────────────┬───────────────────┘
                       │
                       ▼
    ┌──────────────────────────────────────┐
    │ 4. 实例化子 Agent (Spawn)            │
    │    Agent(                            │
    │      llm = parent.llm,               │
    │      tools = 过滤后工具集,           │
    │      session = child_session,        │
    │      system_prompt = 子专属 Prompt,  │
    │      model = sub.model 覆盖/继承,    │
    │      max_iterations = 轮数覆盖/继承, │
    │      skill_dirs = [],                │
    │      subagent_dirs = []  <-- 防递归! │
    │    )                                 │
    └──────────────────┬───────────────────┘
                       │
                       ▼
    ┌──────────────────────────────────────┐
    │ 5. 驱动子 Agent 独立运行             │
    │    result = child.run(prompt)        │
    └──────────────────┬───────────────────┘
                       │
           ┌───────────┴───────────┐
           │ 执行是否发生未捕获异常?│
           └─────┬───────────┬─────┘
        [成功]   │           │ [抛出异常]
                 ▼           ▼
  ┌───────────────────────┐ ┌────────────────────────────┐
  │ 结果判空兜底:         │ │ 捕获并包装为:              │
  │ result or "(no summary│ │ RuntimeError("Subagent...  │
  └──────────────┬────────┘ │   failed: ...")            │
                 │          └─────────────┬──────────────┘
                 │                        │
                 ▼                        ▼
  ┌───────────────────────────────────────────────────────┐
  │   返回最终文本摘要字符串 / 异常冒泡给 start_task 捕获  │
  └───────────────────────────────────────────────────────┘

关键技术细节亮点：

  1. 循环导入解解（Circular Import Resolution）： Agent 在初始化时需要 import make_task_tool（依赖 TaskManager），而 TaskManager._run 需要实例化 Agent。 这里采用了 TYPE_CHECKING + _run 内部延迟 import Agent 的标准方案，优雅消解了循环依赖。
  2. 子代理独立持久化（对齐 Claude Code 目录规范）： 子代理拥有专属的 Session 文件，落盘在父 Session 所在目录下的 subagents/agent-task_00000001.jsonl 中，且在 Header 的 metadata 中记录了：
    • agent_type：子代理类型；
    • parent_session_id：关联的父会话 ID（通过父子会话拓扑指针关联，保证可溯源且不引入死状态）。 这使得子代理的交互全流程都可以溯源复盘，同时完全不污染父会话的消息历史。
  3. Fresh Context（全新上下文）： 子 Agent 拥有全新的消息队列，仅接收当前的 prompt 作为单条 user 消息输入，不携带父 Agent 之前的长历史，大幅节省 Token 并提升模型注意力。

task工具

在 tools/builtin/task.py 中，make_task_tool 充当了 Agent 与 TaskManager 之间的适配层：

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def make_task_tool(manager: SubagentManager, parent: "Agent") -> Tool:
    task_manager = TaskManager(manager, parent)

    def task(prompt: str, agent_type: str = "default") -> str:
        t = task_manager.start_task(prompt, agent_type)
        return t.result if t.status is TaskStatus.COMPLETED else (t.error or "(no summary)")

    return Tool(func=task, name="task")

  • 大模型发起工具调用 task(prompt=“…”, agent_type=“…”)；
  • 工具桥将调用转交给 task_manager.start_task；
  • 工具桥根据 Task.status 提取 t.result 或 t.error，作为字符串直接喂回父模型的 ReAct 观察管道（Observation）。

如何防止子代理中再次调用 task 委派导致无限递归

在框架设计中，防止子代理（Subagent）再次调用 task 委派导致无限递归死循环（Anti-Recursion Loop），采用的是 “切断继承 + 抑制自生成” 的双重硬防线设计，并辅以 认知层隔离。

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                 子代理派生请求 (TaskManager._run)
                                │
        ┌───────────────────────┴───────────────────────┐
        │                                               │
        ▼ 【第一道防线：防继承】                          ▼ 【第二道防线：防自生】
_filter_tools(parent, sub)                     Agent(..., subagent_dirs=[])
        │                                               │
        ▼                                               ▼
强制过滤 t.name != "task"                      SubagentManager 为空 (len == 0)
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        ▼                                               ▼
传入子 Agent 的 tools 参数无 task               bool(subagent_manager) == False
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        │                                               ▼
        │                                      Agent._register_tools
        │                                      跳过 make_task_tool 注册
        │                                               │
        └───────────────────────┬───────────────────────┘
                                │
                                ▼
                   【子 Agent ToolRegistry】
                   物理上彻底不存在 task 工具
                                │
                                ▼
                   【第三道防线：Prompt 认知隔离】
                   System Prompt 无 <available_agents>

1. 第一道防线：切断引用继承 —— _filter_tools 强制剔除 8 大内置敏感工具（对标 learn-claude-code）

在 subagent_tasks.py 中，当 SubagentTaskManager 从父 Agent 提取可用工具准备传递给子 Agent 时，在工具过滤的最源头就进行了物理级硬剥离：

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def _filter_tools(parent: "Agent", sub: Subagent) -> list[Tool]:
    """父工具集按白/黑名单过滤；内置敏感工具永不出现（防递归与脏写）。"""
    # 核心：必须同时剔除委派、长期记忆与 Todo 看板工具，防止子代理篡改全局状态或递归衍生
    builtins = (
        "task", "memory", "todo",
        "task_create", "task_update", "task_get", "task_list", "todo_write",
    )
    tools = [t for t in parent.registry.list() if t.name not in builtins]

    if sub.tools is not None:
        allowed = set(sub.tools)
        tools = [t for t in tools if t.name in allowed]

    black = set(sub.disallowed_tools)
    tools = [t for t in tools if t.name not in black]
    return tools
  • 无视白名单声明：即使开发者在 .agents/agents/xxx.md 的 Frontmatter 中写了 tools: read, bash, task，由于第一步 t.name not in builtins 已经把 task、memory、todo 从列表中彻底过滤掉，后续的白名单判定也绝不可能拿到它们。
  • 解决的问题：不仅防止子 Agent 拿到 task 工具发生递归委派，更防止子 Agent 误调用 memory 或 todo 污染全局项目状态。

2. 第二道防线：抑制自发生装配 —— 5 大隔离参数触发注册短路（对标 OpenHands 工厂隔离）

仅仅从父级工具列表中剔除敏感工具还不够，因为 Agent 自身在初始化时具备自动探测本地技能、插件、记忆、工单并自动装配的能力。

因此，在 SubagentTaskManager._run 中实例化子 Agent 时，显式传入了全套 5 大隔离参数（禁用态）：

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child = Agent(
    llm=self._parent.llm,
    tools=_filter_tools(self._parent, sub),
    session=child_session,
    system_prompt=_system_for(sub, self._parent),
    model=sub.model or self._parent.model,
    max_iterations=sub.max_iterations or self._parent.max_iterations,
    skill_dirs=[],       # 1. 禁用技能自探测 (仅按需继承声明的技能清单)
    subagent_dirs=[],    # 2. 禁用子代理自探测 (防递归衍生)
    plugin_dirs=[],      # 3. 禁用插件自探测 (防插件重新注册 task 工具)
    memory_dir=False,    # 4. 显式禁用长期记忆共享
    task_store=False,    # 5. 显式禁用项目看板工单共享
)

内部连锁反应机制： 1. 空仓储生成：SubagentManager([]) 收到空列表，不会扫描任何目录，self.subagents 为空字典 {}。 2. 利用 Python 容器协议 __len__ 实现布尔截断： 在 subagents.py 中，SubagentManager 实现了 __len__： 

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def __len__(self) -> int:
    return len(self.subagents)
当对象实现了 __len__ 时，bool(obj) 会依据 len(obj) > 0 来判定。因为 len == 0，所以 bool(subagent_manager) 严格为 False。 3. Agent._register_tools 自动短路： 
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def _register_tools(self, tools: list[Tool]) -> None:
    for t in tools:
        self.registry.register(t)

    # 因为 self.subagent_manager 为 False，以下整个代码块直接跳过！
    if self.subagent_manager:
        if self.registry.get("task") is not None:
            raise ValueError("Tool name 'task' conflicts...")
        self.registry.register(make_task_tool(self.subagent_manager, self))
- 解决的问题：防止子 Agent 在初始化时“自发生成”并注册一个新的 task 工具。

3. 第三道防线：认知层隔离 —— 抑制 <available_agents> 清单注入

大模型发起工具调用的前提是“知道存在这项能力”。

由于第二道防线中 SubagentManager 为空，在拼接子代理的 System Prompt 时： 

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def format_prompt(self) -> str:
    if not self.subagents:
        return ""  # 仓储为空时直接返回空字符串

  • 子 Agent 的 System Prompt 尾部不会被注入任何 <available_agents> XML 块；
  • 子模型在认知层面根本不知道系统具备“子代理委派”功能，从源头消除了产生“尝试调用子代理”的幻觉可能。

如何跟踪task状态

在设计任务跟踪与生命周期管理时，我们借鉴了 OpenHands（openhands/tools/task/manager.py） 的任务状态机体系与会话拓扑设计，实现了结构化、可落盘且零死状态的状态跟踪体系。

1. Task 状态机与生命周期模型

将传统的单次函数返回值升级为具备明确生命周期的 Task 实体与三态状态机：

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class TaskStatus(StrEnum):
    RUNNING = "running"      # 任务正在由子 Agent 独立执行
    COMPLETED = "completed"  # 任务执行成功并返回了有效的文本总结
    ERROR = "error"          # 任务因未知名 agent_type、异常或超轮数终止

@dataclass
class Task:
    id: str                  # 格式为 task_00000001 的递增唯一标识
    status: TaskStatus
    result: str | None = None
    error: str | None = None

    def set_result(self, result: str) -> None:
        self.result = result
        self.error = None
        self.status = TaskStatus.COMPLETED

    def set_error(self, error: str) -> None:
        self.error = error
        self.result = None
        self.status = TaskStatus.ERROR
  • 原子互斥更新：set_result 与 set_error 确保 result 与 error 状态严格互斥；
  • 同步与异步一致性：在当前的同步阻塞执行模式下，Task 从 RUNNING 启动，并在 TaskManager.start_task 返回时即确定为 COMPLETED 或 ERROR；同时为未来演进至 async / background 后台异步委派留出了统一接口。

2. 基于“会话拓扑指针”的溯源跟踪（对齐 OpenHands）

在追踪一个任务会话时，我们摒弃了容易造成冗余死状态的局部深度计数器（如 spawn_depth），改为采用与 OpenHands / Anthropic SDK 一致的 “父子拓扑指针（Parent Linkage）” 方案：

  1. 子会话独立物理隔离： 子会话保存在父会话目录下的 subagents/agent-{task_id}.jsonl 中，完全不污染父会话的对话历史。
  2. JSONL Header 元数据溯源： 
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    {
      "id": "20260816-220000-abcd1234",
      "created_at": "2026-08-16T22:00:00.000000",
      "cwd": "D:/code/project",
      "metadata": {
        "agent_type": "code-reviewer",
        "parent_session_id": "20260816-215000-efgh5678"
      }
    }
    • parent_session_id：天然标明当前会话是一个子代理任务，且精确指向派生它的父会话 ID；
    • agent_type：标明当前子代理执行时所使用的角色定义。

3. 全链路容错与结果回传

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主模型调 task 工具
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TaskManager.start_task
  ├── 创建 Task(id="task_00000001", status=RUNNING)
  ├── 尝试执行 _run(...)
  │     ├── 成功 ──► task.set_result(summary) ──► status = COMPLETED
  │     └── 失败 ──► task.set_error(err_msg)  ──► status = ERROR
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make_task_tool 工具桥
  ├── COMPLETED ──► 返回 task.result
  └── ERROR     ──► 返回 task.error
  │
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作为 Observation 喂回主模型 ReAct 循环（永不抛未捕获异常）

通过这一闭环，无论子代理成功完成还是中途遇到未知角色/运行报错，任务状态都能被完整捕获并平滑反馈给主模型，主模型据此可继续自我纠错或汇总最终答复。

4. 动态干预通道与异步生命周期追踪

在 SubagentTaskManager 内部维护了 _active_agents: dict[str, Agent] 字典，提供以下原生异步干预方法： - async def start_task(prompt: str, agent_type: str = "default") -> SubagentTask: 异步拉起子代理任务； - def steer_task(task_id: str, message: str) -> None: 对正在运行的子代理实例进行定向转向（Steer 即时插队）； - def follow_up_task(task_id: str, message: str) -> None: 对子代理追加排队消息（Follow-up 任务衔接）。

子agent的异常处理流程

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步骤 ①：子 Agent 运行崩溃
       │  child.run(prompt) 抛出底层异常 (例如: TimeoutError)
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步骤 ②：TaskManager._run 捕获并包装
       │  except Exception as exc:
       │      raise RuntimeError("Subagent 'code-reviewer' failed: TimeoutError") from exc
       ▼
步骤 ③：TaskManager.start_task 捕获并沉淀为状态（不再往上抛异常！）
       │  # tasks.py -> start_task
       │  task = self._create_task(...)
       │  try:
       │      task.set_result(self._run(...))
       │  except Exception as exc:
       │      task.set_error(str(exc))   <-- 错误字符串存入 task.error, status 切为 ERROR
       │  return task                   <-- 返回 Task 实体对象给工具桥
       ▼
步骤 ④：make_task_tool 工具桥解包为文本返回给大模型
       │  # tools/builtin/task.py -> make_task_tool
       │  t = task_manager.start_task(...)
       │  return t.result if t.status is COMPLETED else (t.error or "(no summary)")
       │  # 此处返回纯文本: "Subagent 'code-reviewer' failed: TimeoutError"
       ▼
步骤 ⑤：父 Agent 的 ReAct 循环接收为工具执行结果 (Observation)
       │  作为一条 role="tool" 的消息写进父 Agent 的 messages 历史，
       │  父模型看到这行报错，开始思考并自我修正（换工具重试或向用户报告）。