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sdsds2221月前
[实验Demo] 让Agent后台托管耗时CLI命令行任务 AsynCLI (实验项目,谨慎使用)#openclaw #Agent #CLI #AI #大模型 Github项目地址:https://github.com/sdsds222/AsynCLI 尝试实现Agent更好地同时管理多个耗时的异步命令行任务,正在运行的命令行任务可以主动发送定时心跳包 向Agent汇报状态摘要,方便Agent及时做出任务决策。 AsynCLI: 为 AI Agent 量身定制的异步命令行中间件 AsynCLI 是一款专为大模型(LLM)和 AI Agent(如 OpenClaw)设计的异步命令行任务管理器。它解决了传统命令行工具在 AI 自动化过程中的痛点:任务阻塞、交互丢失以及指令幻觉。 异步并发管理 支持同时启动多个耗时任务(如内核编译、深度学习训练、大规模数据扫描)。任务在后台运行,不阻塞 Agent 当前的对话流。 动态心跳机制 运行中的任务会根据设定周期主动推送“状态摘要”。Agent 无需盲目等待,即可随时掌握任务进度。 主动推送使用Playwright库在Chrome Debug模式下注入到Openclaw的Dashboard中,实现模拟主动拉起对话。 交互式阻塞拦截 内建启发式状态机,能够精准识别终端中的 [y/N]、密码输入或选项菜单。一旦检测到阻塞, AsynCLI 会立刻向 Agent 注入紧急干预请求。 控制接口 指令注入: 远程向后台进程发送输入。 频率调节: 动态修改心跳上报间隔,平衡 Token 消耗。 任务熔断: 随时终止异常任务,支持黑名单正则拦截。 消息队列 在高并发或系统繁忙时,心跳包会自动进入 OpenClaw 消息队列,确保每关键状态汇报都不会被遗漏。 拓展: 可以通过在CLI代理脚本中加入一个指令数据库,记录执行成功的所有指令的信息,为了缓解 LLM 的命令行参数幻觉问题。 模糊匹配: 执行前在数据库中搜索历史成功案例。 效果: 将正确的参数组合作为 Context 提供给 AI,显著提升指令生成的准确率
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