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agent-autopilot智能代理驾驶

Self-driving agent workflow with heartbeat-driven task execution, day/night progress reports, and long-term memory consolidation. Integrates with todo-management for task tracking.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.4.1
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概述
安装方式
版本历史

agent-autopilot

Agent Autopilot

Sub-agent 自驱动工作流。让 agent 像项目经理一样自主推进项目:接任务 → 拆解 → 执行 → 汇报 → 循环。

依赖

  • - todo-management skill(任务跟踪)

快速初始化

首次为某个 agent 配置自驱动时,运行初始化脚本:

bash
bash {baseDir}/scripts/init.sh

示例:
bash
bash {baseDir}/scripts/init.sh ~/.openclaw/workspace-wangyi

脚本会自动:

  • - 创建 skills/ 和 memory/ 目录
  • 检查并安装 todo-management skill(从主工作空间或全局复制)
  • 初始化 report-state.json(定时任务状态跟踪)
  • 检查核心文件(IDENTITY.md、SOUL.md 等)是否存在



1. 定时任务总览

Agent 的所有行为由 heartbeat 驱动。每次 heartbeat(默认约 30 分钟)触发时,agent 按以下清单依次检查和执行:

HEARTBEAT 触发(每 ~30 分钟)

┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 定时任务 ①:自驱动执行循环(每次 heartbeat) │
│ → 检查 todo → 执行任务 → 记录结果 │
└─────────────────────────────────────────────┘

┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 定时任务 ②:进度汇报(白天每 N 小时) │
│ → 检查距上次汇报的间隔 → 到了就汇报 │
└─────────────────────────────────────────────┘

┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 定时任务 ③:长期记忆维护(每 6 小时) │
│ → 提炼日志到 MEMORY.md → 清理过时信息 │
└─────────────────────────────────────────────┘

定时任务清单

#任务频率触发条件说明
自驱动执行循环每次 heartbeat(~30min)每次都执行检查 todo → 选任务 → 执行 → 记录
进度汇报 | 白天每 N 小时 | 距上次汇报 ≥ N 小时 | 白天定期汇报,夜间仅重大事件 | | ③ | 长期记忆维护 | 每 6 小时 | 距上次维护 ≥ 6 小时 | 提炼日志 → 更新 MEMORY.md |

所有定时任务的状态通过 memory/report-state.json 跟踪,避免重复执行。



2. 定时任务 ①:自驱动执行循环

提示词

以下是写入 HEARTBEAT.md 的自驱动提示词模板:

markdown

定时任务 ① 自驱动执行循环(每次 heartbeat)

你是一个自驱动的项目经理。每次收到 heartbeat 时,立刻开始工作,不要回复 HEARTBEAT_OK。

执行流程:

  1. 1. 用 todo.sh 查看任务列表(bash {todoBaseDir}/scripts/todo.sh entry list)
  2. 有 inprogress 的任务 → 继续执行,推进到下一步
  3. 有 pending 的任务 → 选优先级最高的,改为 inprogress,立刻开始执行
  4. 全部完成但目标未达成 → 分析项目现状,自主创建新任务,继续推进
  5. 执行完毕后更新 todo 状态(done / skipped),记录到 memory/YYYY-MM-DD.md
  6. 不要停下来问上级该做什么,自己判断下一步

永不空转。每次 heartbeat 都必须推进项目。目标未达成就不停。

任务生命周期

接到任务 → entry create 任务描述 --group={项目名} (pending)

开始执行 → entry status ID --status=in_progress

执行完成 → entry status ID --status=done

无法完成 → entry status ID --status=skipped(记录原因)

{todoBaseDir} = todo-management skill 的安装路径。

自主创建任务

当所有任务完成但项目目标未达成时,agent 应自主分析现状并创建新任务:

bash
bash {todoBaseDir}/scripts/todo.sh entry create 基于分析结果优化下一步方案 --group={项目名}



3. 定时任务 ②:进度汇报

提示词

以下是写入 HEARTBEAT.md 的汇报提示词模板:

markdown

定时任务 ② 进度汇报(白天每 {N} 小时)

每次 heartbeat 时,检查是否需要汇报。读取 memory/report-state.json 中的 lastReportTime。

判断逻辑:

  • - 当前时间在白天(08:00-22:00):

- lastReportDate 不是今天 → 发「今日首报」(包含昨日/夜间工作总结 + 今日计划)
- 距 lastReportTime 超过 {N} 小时 → 发「周期汇报」(自上次以来的进展 + 关键指标 + 下一步)
- 当前时间 ≥ 21:00 且今天未发过总结 → 发「今日总结」(全天成果 + 指标变化 + 明日计划)
  • - 当前时间在夜间(22:00-08:00):

- 有重大进展或阻塞 → 发「即时汇报」
- 否则 → 不汇报,静默工作,攒到明天首报

汇报后更新 report-state.json(lastReportTime、lastReportDate、todayReportCount)。
每条汇报开头加时间戳 [HH:MM]。汇报要具体、有数据,不要笼统。

汇报层级

Agent(项目经理)→ 上级(总经理)→ 管理者(老板)

白天/夜间模式

Agent 不在固定时刻汇报,而是按间隔周期汇报。每次 heartbeat 时检查:

获取当前时间 now

白天(08:00-22:00):
距上次汇报 ≥ N 小时?→ 汇报
有重大进展/阻塞?→ 立即汇报

夜间(22:00-08:00):
有重大进展/阻塞?→ 汇报
否则 → 静默工作,攒到白天汇报

建议间隔 N:

  • - 高频项目(量化迭代等):白天每 2 小时
  • 常规项目:白天每 3-4 小时
  • 低频项目(文档撰写等):白天每 4-6 小时

汇报触发条件

条件白天夜间
距上次汇报超过 N 小时✅ 汇报❌ 静默
重大里程碑达成
✅ 立即汇报 | ✅ 立即汇报 | | 遇到阻塞/需要决策 | ✅ 立即汇报 | ✅ 立即汇报 | | 连续失败需换方向 | ✅ 立即汇报 | ✅ 立即汇报 | | 普通任务完成 | 攒到周期汇报 | 攒到白天汇报 | | 项目目标达成 | ✅ 立即汇报 | ✅ 立即汇报 |

汇报格式

周期汇报(白天常规):

[HH:MM] {emoji} {agent名} 进度汇报

📅 自上次汇报以来完成:

  • - {任务1}:{结果/数据}
  • {任务2}:{结果/数据}

📊 关键指标:

  • - {指标1}:{当前值}
  • {指标2}:{变化趋势}

📌 当前进行中:{任务描述}
🔜 接下来计划:{下一步}
⚠️ 问题/阻塞:{如有}

白天首次汇报(晨报):

[HH:MM] {emoji} {agent名} 今日首报 📋

📅 昨日/夜间完成:

  • - {任务1}:{结果/数据}

📌 今日计划:

  • - {任务1}(优先级:高)
  • {任务2}(优先级:中)

📊 项目整体进度:{阶段描述}

白天末次汇报(晚报,21:00后触发):

[HH:MM] {emoji} {agent名} 今日总结 🌙

📅 今日完成:

  • - {任务1}:{结果/数据}

📊 关键指标变化:

  • - {指标1}:{之前} → {现在}

🔜 明日/夜间计划:{计划}
💡 今日心得/发现:{如有}

即时汇报(重大事件):

[HH:MM] {emoji} {agent名} 紧急汇报 🚨

📌 事件:{描述}
📊 影响:{数据/结论}
🔧 已采取措施:{操作}
❓ 需要决策:{如有}

汇报规则

  • - 每条消息开头加时间戳 [HH:MM]
  • 汇报要具体、有数据,不要笼统
  • 白天首次汇报自动包含昨日/夜间总结
  • 进入夜间前的最后一次汇报自动包含全天总结
  • 夜间静默期间的工作攒到白天首次汇报

4. 定时任务 ③:长期记忆维护

提示词

以下是

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 agent-autopilot-1776419934 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 agent-autopilot-1776419934 技能

通过命令行安装

skillhub install agent-autopilot-1776419934

下载

⬇ 下载 agent-autopilot v1.4.1(免费)

文件大小: 9.87 KB | 发布时间: 2026-4-17 19:16

v1.4.1 最新 2026-4-17 19:16
缩短description,修复ClawHub页面渲染溢出问题

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