第 6 章 进阶功能

第 6 章 进阶功能

学完本章，你将掌握 GA 的五种进阶能力——自主行动、定时任务、反射模式、子代理和 Plan 模式。

学习目标

1. 学会让 GA 在你离开时自主执行任务，回来看报告
2. 掌握定时任务的创建与管理
3. 理解反射模式的三要素，能让 GA 创建自定义反射脚本
4. 学会用子代理并行处理独立任务
5. 知道 Plan 模式何时触发，能审查和跟踪执行计划

6.1 自主行动模式（Autonomous）

睡前给 GA 留一张任务清单，醒来报告就写好了——这就是自主行动模式。

三步上手

第一步：写任务清单

直接用自然语言告诉 GA：

你：帮我在自主行动的 TODO 里添加一条：整理桌面上所有的 PDF 文件，按年份分到不同文件夹。
​

GA 会把任务写入 temp/TODO.txt。你可以一次添加多条，但 GA 每次只做一条，按顺序从上往下取第一条未完成的。

任务描述写得越具体越好。"整理文件"太模糊，"把桌面 PDF 按年份分到 ~/Documents/PDF/2024、2025 子文件夹"才够清晰。

- [ ] 整理桌面上所有的 PDF 文件，按年份分到不同文件夹
- [ ] 把 Downloads 里超过 30 天的文件归档到 Archive
- [x] 清理 temp 目录下的过期缓存文件
​

第二步：离开电脑

不需要额外操作。GA 检测到超过 30 分钟没收到你的消息，就会自动从 TODO 取任务开始执行。

第三步：回来看报告

回来后直接问 GA "你刚才做了什么"，或者去 temp/autonomous_reports/ 看报告文件。报告自动编号，比如 R3_整理PDF文件.md，包含执行摘要、操作详情和遇到的问题。

权限边界

遇到拿不准的事，GA 会记在报告里等你回来决定，不会擅自做主。

6.2 定时任务（Scheduled Task）

每天早上 8 点自动抓新闻、每周五整理文件——设好时间，GA 准时开干。

创建一个定时任务

直接用自然语言告诉 GA：

帮我创建一个定时任务，每天早上 9 点整理 Downloads 文件夹里的新文件，按类型分类。
​

GA 会在 sche_tasks/ 目录下生成一个 JSON 配置文件。

{
  "schedule": "09:00",
  "repeat": "daily",
  "enabled": true,
  "prompt": "整理 Downloads 文件夹里的新文件，按文件类型分到对应子文件夹里",
  "max_delay_hours": 3
}
​

管理定时任务

问 GA "我的定时任务都什么情况？" 可以查看所有任务状态。

告诉 GA "暂停整理文件那个定时任务" 即可暂停，GA 会把 JSON 里的 enabled 改为 false。恢复、删除同理，直接说就行。

查看执行报告

每次定时任务执行完，报告会自动保存在 sche_tasks/done/ 目录下，文件名格式：

sche_tasks/done/2026-04-17_0900_整理文件.md
​

报告里包含本次执行了什么、结果如何。你可以直接去这个目录翻看，也可以问 GA "上次定时任务的报告呢？"。

注意事项

1. GA 必须在运行：关了 GA 或电脑关机，定时任务不会执行
2. 多窗口不冲突：开了多个 GA 窗口也只有一个调度器在工作
3. 任务 JSON 在 sche_tasks/，报告在 sche_tasks/done/，不要和 temp/autonomous_reports/ 搞混

6.3 反射模式（Reflect）

条件满足时自动触发任务，不用你盯着——这就是反射模式。

反射脚本的三个要素

所有反射脚本放在 reflect/ 文件夹下，每个都是一个 Python 文件。打开最简单的 reflect/autonomous.py：

# reflect/autonomous.py
INTERVAL = 1800   # 每 1800 秒（30 分钟）检查一次
ONCE = False      # 持续检查，不是只查一次

def check():
    return "[AUTO] 用户已经离开超过30分钟，作为自主智能体，请阅读自动化sop，执行自动任务。"
​

前面学的自主行动（6.1）和定时任务（6.2）本质上都是反射脚本——autonomous.py 和 scheduler.py 就在 reflect/ 目录里。你可以用 ls reflect/ 查看所有现有脚本。

创建自定义反射脚本

直接告诉 GA 你想监测什么：

你：帮我写一个反射脚本，每 10 分钟检查桌面有没有新的 .csv 文件，有的话自动做数据分析，然后启动它。
​

GA 会自动完成创建和启动，你不需要自己写代码或敲命令。脚本支持热更新：修改后不用重启，下次检查时自动加载新版本。

6.4 子代理模式（Subagent）

把任务分给独立的"分身"去做，主 GA 只管分配和收结果。

启动一个子代理

最简单的方式——直接告诉 GA：

你：帮我用子代理分析 ~/Documents/report.pdf，提取关键结论写成摘要。
​

GA 会自动创建工作目录、写入任务描述、启动子代理。你不需要手动操作。

python3 agentmain.py --task analyze_report --input "分析 report.pdf，提取关键结论" --bg
​

查看进度和干预

直接问 GA 就能查看子代理的进度，比如 "分析报告那个子代理做完了吗？"。

如果需要干预，也可以告诉 GA，比如 "让分析报告的子代理停下来" 或 "告诉那个子代理重点关注第三章"。

temp/analyze_report/
├── input.txt       # 任务描述（GA 自动生成）
├── output.txt      # 执行日志和结果（看到 [ROUND END] 表示完成）
├── context.json    # 文件路径清单（可选，用于复杂任务）
└── reply.txt       # 你可以写追加指令，子代理会继续执行
​

并行限制

多个子代理可以同时运行，但有一条硬约束：

• ✅ 纯文件处理（分析、生成、转换）→ 放心并行
• ❌ 需要浏览器或键鼠→ 必须排队，一个做完再做下一个

6.5 Plan 模式（复杂任务规划）

步骤多、有依赖、要并行——GA 会先写计划给你确认，再按步骤逐个执行。

什么时候会触发

你不需要手动开启 Plan 模式。当任务足够复杂时，GA 会自动进入。比如：

你：帮我把项目里所有 JavaScript 文件迁移到 TypeScript，保持功能不变，更新所有 import 路径。
​

这种任务涉及多文件、有依赖关系，GA 会自动走 Plan 模式。一般来说，满足以下任一条件就会触发：

• 步骤超过 3 个，且步骤之间有先后依赖
• 需要同时读取或修改多个文件
• 包含条件分支（"如果 X 就做 Y，否则做 Z"）

简单的 1-2 步任务，GA 会直接做，不走 Plan 模式。

Plan 模式的五个阶段

探索 → 规划 → 你确认 → 执行 → 验证
​

① 探索：GA 派一个子代理去摸底——有什么文件、缺什么条件、有什么风险。子代理只看不改，把结论写成一份探索报告。

② 规划：基于探索报告，GA 写出 plan.md，列出每一步做什么、用什么 SOP、依赖哪一步。

③ 你确认：GA 把计划展示给你，等你说"可以"才开始执行。你可以要求修改步骤、调整顺序、补充遗漏。

④ 执行：逐步执行，每完成一步打 [✓] 标记。搬砖量大的步骤会自动委托给子代理。

⑤ 验证：全部执行完后，GA 启动一个独立的验证子代理来"挑毛病"。验证通过才算完成；失败则自动修复后重新验证。

审查计划时看什么

GA 给你展示 plan.md 后，重点关注三件事：

1. 有没有遗漏？ 你想做的事是否都覆盖了
2. 顺序对不对？ 有依赖关系的步骤是否排在前面
3. 风险步骤有没有标出？ 不可逆操作是否有保护措施

觉得哪里不对，直接告诉 GA 你的想法：

你：第 3 步应该在第 2 步之前，而且缺少备份这一步。
​

GA 会修改计划后再次让你确认。

跟踪执行进度

执行过程中 GA 不会主动停下来汇报。想知道做到哪了，随时问：

你：现在执行到哪一步了？
​

GA 会读取 plan.md，告诉你哪些步骤已经打了 [✓]、当前在做哪一步。

小结

• 自主行动：写 TODO → 离开 30 分钟 → GA 自动干活 → 回来看报告
• 定时任务：一句话创建，JSON 配置，sche_tasks/done/ 看报告
• 反射模式：三要素（INTERVAL + ONCE + check()），自主行动和定时任务的底层机制
• 子代理：独立"分身"并行处理，纯文件任务可同时跑，浏览器任务要排队
• Plan 模式：复杂任务自动触发，探索 → 规划 → 确认 → 执行 → 验证

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