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agent-self-recovery

agent-self-recovery

github.com/archieindianAgent 工作流7347 次安装26 周前更新
代码仓库

关于 agent-self-recovery

供 Agent 在陷入重复尝试或偏离目标时使用的恢复流程。它要求记录当前状态、识别卡住模式，再选择不同方法、请求协助或交接任务。

主要功能

  1. 01识别重复尝试与目标偏离
  2. 02将尝试和状态写入状态文件
  3. 03分类常见卡住模式
  4. 04根据问题类型选择恢复步骤
  5. 05受阻时升级并请求协助

适用场景

  1. 01多次尝试同一修复但结果未变
  2. 02连续修复引出新的依赖问题
  3. 03排查不清错误原因的任务
  4. 04Agent 偏离原始需求时重新定位

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/archieindian/openclaw-superpowers --skill agent-self-recovery

安装后在 Claude Code 中输入/agent-self-recovery确认已加载。

附带文件STATE_SCHEMA.yaml

详细介绍

Agent 自我恢复

状态文件：~/.openclaw/skill-state/agent-self-recovery/state.yaml

陷入困境的迹象

  • 用相同的方法尝试了 3 次以上，结果却相同
  • 做出的更改看起来是随意的，而非有针对性的
  • 忘记了最初的目标
  • 一个“简单”步骤花费的时间超出预期

恢复流程

步骤 1：停止

停止进行更改。不要再快速尝试。

步骤 2：写入状态

写入状态文件：

  • what_trying：你尝试做什么？
  • what_tried：将这次最新尝试追加到列表
  • loop_type：为该模式命名（见步骤 3）
  • attempts：加 1
  • status: recovering
  • started_at：当前时间戳（仅首次填写）
步骤 3：为循环命名

选择 loop_type：

  • same-fix-variations — 尝试同一种修复，只做细微改动
  • cascading-dependencies — 每次修复都会暴露出新的依赖
  • unclear-error — 不清楚实际错误是什么
  • lost-goal — 忘记了最初的要求
步骤 4：跳出循环

如果 loop_type: unclear-error → 首先使用 systematic-debugging。 如果 loop_type: lost-goal → 重新阅读最初的要求。 如果确实受阻 → 清楚地记录情况，并询问用户。将状态更新为 status: escalated。 如果上下文过大 → 使用 context-window-management。 如果确实迷失方向 → 使用 task-handoff，请用户指引方向。将状态更新为 status: escalated。

步骤 5：用新方法继续

选择一种真正不同的方法。更新状态 last_approach，并将其追加到 what_tried。 成功后：将状态更新为 status: recovered。

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