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└── README.md
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### 3.6.1 执行历史归档机制
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**目标**:每个步骤的完整执行过程都归档到任务目录,可追溯、可检索、可提炼经验。
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执行流程:
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1. Daemon 调度 Agent 执行步骤(sub-agent 或主 session)
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2. Agent 执行完毕,回报结果
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3. Daemon archiver 做以下事情:
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a. 读取 OpenClaw session transcript(.jsonl 文件)
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b. 提取与该步骤相关的部分(按时间范围裁剪)
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c. 写入 artifacts/task-{id}/steps/{step_id}/transcript.jsonl
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d. 如果是 sub-agent,transcript 包含完整对话历史
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e. 如果是主 session,只裁剪该步骤执行期间的对话
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4. 经验沉淀时,读取 transcript.jsonl 做 AI 分析
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**transcript.jsonl 包含什么**:
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- user 消息(用户的指令/反馈)
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- assistant 消息(Agent 的回复/决策)
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- tool 调用及结果(执行的命令、文件操作、API 调用)
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- token 消耗统计
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- 错误和异常信息
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**价值**:
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- 🔍 可追溯:每个步骤的每个决策都有据可查
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- 📚 可学习:经验提取时能看完整上下文,不只是结论
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- 🐛 可复盘:坑和踩坑过程一目了然
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- 🧹 可清理:归档后 OpenClaw 原始 session 文件可以安全删除
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### 3.6.2 Agent 调度混合方案
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简单步骤用主 session,复杂步骤用 sub-agent:
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| 步骤类型 | 调度方式 | 原因 |
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| 数据获取/文件操作 | 主 session + Gateway 发消息 | 简单快速,不需要隔离 |
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| 编码/文档/调研 | sessions_spawn + cleanup=delete | 复杂任务需要隔离,防上下文污染 |
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| 用户自己执行 | takeover,不调度 | 用户说"这部分我来" |
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sub-agent 完成后,archiver 自动把 transcript 归档到任务目录。
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### 3.7 关键交互流程
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#### 流程 1:完整任务生命周期
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