上一篇讲的是工具调用边界。
核心观点是：Agent 不是能调用越多工具越好，而是要知道哪些能力可以读，哪些能力只能生成建议，哪些写入必须经过业务命令、提案机制和版本校验。
工具边界拆清楚之后，接下来会遇到一个更工程的问题：
Agent 任务到底怎么跑？
很多 Agent Demo 会把执行过程写成一次函数调用：
text
用户点击按钮
后端 async 调模型
模型返回结果
页面展示这个模型适合 Demo。
但一旦进入真实业务系统，就不够了。
因为真实的 Agent 任务不是一次模型调用。
它可能要经历：
text
加载上下文
检查章节计划
推荐写作技能
生成草稿
创建提案
等待用户审核
继续下一批章节
失败后重试
取消运行中任务
服务重启后恢复状态
前端持续展示进度这些能力靠一个 async def run() 是撑不住的。
所以这一篇继续讲实战：我是怎么用 AgentTask 和 AgentStep 把 Agent 长任务做成可持久化、可观察、可恢复的状态机。
先说结论
在当前系统里，我把 Agent 执行状态拆成两层：
text
AgentTask：任务总账，记录这个 Agent 任务是什么、当前到哪、最终结果是什么
AgentStep：步骤明细，记录任务内部每一步的状态、输入、输出和错误如果只用一句话概括：
AgentTask 解决"这个任务是否还活着"，AgentStep 解决"这个任务具体卡在哪"。
这两个表配合后，系统才能回答这些问题：
text
任务是等待中、执行中、待审核、失败、取消，还是已中断？
任务执行到哪一步了？
当前步骤有没有输入输出？
任务失败后能不能继续？
服务重启后哪些任务需要标记中断？
页面刷新后用户还能不能看到进度？
同一个按钮重复点击会不会创建多条任务？这也是我觉得 Agent 从 Demo 进入产品时必须补上的一层。
模型负责推理，状态机负责让推理过程进入业务系统。
为什么不能只靠一次 async 调用
最开始做 AI 功能时，很容易写出这种代码：
python
async def write_chapter(req):
context = await build_context(req.novel_id)
content = await call_model(context)
await save_chapter(content)
return content这个写法最大的问题不是不能跑。
而是它跑起来之后，系统几乎回答不了任何工程问题。
比如：
text
模型调用 90 秒，前端怎么知道它还在跑？
用户点了取消，后端怎么安全停下？
生成草稿成功了，保存提案失败了，重试从哪里开始？
服务重启时，运行中的任务是什么状态？
任务失败了，错误发生在上下文、模型、保存还是审核？
用户刷新页面后，怎么恢复刚才的任务进度？
同一个请求因为网络重试打了两次，会不会重复执行？这些问题不是 prompt 能解决的。
它们需要任务状态。
所以这次项目里，我没有把 Agent 设计成"一个接口返回最终结果"，而是把它设计成"任务 + 步骤 + 命令 + worker"的结构。
大概是这样：
text
前端发起命令
↓
创建 AgentTask
↓
创建 AgentStep
↓
worker claim 任务
↓
每一步更新 AgentStep
↓
任务完成/失败/待审核/取消
↓
前端轮询任务和步骤这就是本篇要讲的任务状态机。
第一层：AgentTask 是任务总账
先看数据模型。
AgentTask 不是简单的任务表。
它承载了几个关键职责：
text
任务类型：这是写章节、自动写作、批量修复、质检循环，还是记忆提取
任务状态：pending/running/pending_review/completed/failed/cancelled/interrupted
业务输入：target_chapter、input、context_snapshot_id
执行结果：result、error
幂等控制：request_key、dedupe_key、retry_operation_key
长任务控制：lease_token、lease_expires_at、heartbeat_at、attempt
任务关系：parent_task_id、retry_of_task_id、retry_generation、batch_index
取消信号：cancel_requested_at项目里的模型大概是这样：
python
class AgentTask(Base):
"""Agent 编排任务"""
__tablename__ = "agent_tasks"
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
novel_id = Column(Integer, ForeignKey("novels.id"), nullable=False, index=True)
task_type = Column(String(50), default="write_chapter_loop", index=True)
status = Column(String(20), default="pending", index=True)
target_chapter = Column(Integer, default=0)
auto_fix = Column(Boolean, default=False)
input = Column(JSON, default=dict)
result = Column(JSON, default=dict)
error = Column(Text, default="")
created_at = Column(DateTime, default=datetime.utcnow)
started_at = Column(DateTime, nullable=True)
finished_at = Column(DateTime, nullable=True)
dedupe_key = Column(String(128), unique=True, nullable=True)
lease_token = Column(String(64), nullable=True)
lease_expires_at = Column(DateTime, nullable=True)
heartbeat_at = Column(DateTime, nullable=True)
attempt = Column(Integer, nullable=False, default=0)
context_snapshot_id = Column(
Integer,
ForeignKey("story_context_snapshots.id"),
nullable=True,
index=True,
)
origin_chapter_id = Column(Integer, nullable=True, index=True)
parent_task_id = Column(Integer, ForeignKey("agent_tasks.id"), nullable=True, index=True)
batch_index = Column(Integer, nullable=True)
retry_of_task_id = Column(Integer, ForeignKey("agent_tasks.id"), nullable=True, index=True)
request_key = Column(String(128), unique=True, nullable=True)
retry_operation_key = Column(String(128), unique=True, nullable=True)
retry_generation = Column(Integer, nullable=False, default=0)
cancel_requested_at = Column(DateTime, nullable=True)
__table_args__ = (
Index(
"uq_agent_tasks_parent_chapter_retry_generation",
"parent_task_id",
"target_chapter",
"retry_generation",
unique=True,
),
)这里最值得注意的不是字段多。
而是这些字段对应的是 Agent 落地时绕不开的工程问题。
status 让系统知道任务处在哪个阶段。
input 和 result 让任务可追溯。
context_snapshot_id 把任务和上下文快照绑定，避免重试时读取实时数据。
lease_token 和 heartbeat_at 让 worker 可以安全执行长任务。
request_key 和 dedupe_key 解决重复点击、网络重试和并发创建。
retry_of_task_id 和 retry_generation 让重试不是覆盖旧任务，而是形成链路。
这就是为什么我不建议只加一个 status 字段就结束。
Agent 任务的状态不是 UI 装饰，它是系统一致性的核心。
第二层：AgentStep 是过程明细
只有 AgentTask 还不够。
如果任务失败了，光知道它是 failed 没有太大帮助。
我们还需要知道：
text
失败发生在哪一步？
这一步开始了吗？
这一步输入是什么？
这一步输出了什么？
错误是什么？
前面哪些步骤已经完成？
重试时哪些步骤可以保留？所以系统里有 AgentStep。
python
class AgentStep(Base):
"""Agent 编排步骤日志"""
__tablename__ = "agent_steps"
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
task_id = Column(Integer, ForeignKey("agent_tasks.id"), nullable=False, index=True)
step_key = Column(String(50), nullable=False)
title = Column(String(100), default="")
status = Column(String(20), default="pending", index=True)
message = Column(Text, default="")
input = Column(JSON, default=dict)
output = Column(JSON, default=dict)
error = Column(Text, default="")
sort_order = Column(Integer, default=0)
started_at = Column(DateTime, nullable=True)
finished_at = Column(DateTime, nullable=True)任务状态和步骤状态的关系可以这样理解：
text
AgentTask.status = 任务整体状态
AgentStep.status = 某一步局部状态比如写章节任务的步骤定义是：
python
STEP_DEFINITIONS = [
("load_context", "加载上下文"),
("chapter_plan", "制定章节计划"),
("generate_draft", "生成章节草稿"),
("save_draft", "保存草稿"),
("review_chapter", "编辑审核"),
("fix_chapter", "自动修复"),
("extract_memory", "提取记忆"),
("finish_report", "生成报告"),
]
TASK_STEP_DEFINITIONS = {
"write_chapter_loop": STEP_DEFINITIONS,
"auto_write_pipeline": [
("plan_chapters", "规划章节"),
("write_chapters", "逐章写作"),
("finish_report", "生成报告"),
],
"batch_fix": [
("scan_chapters", "扫描问题章节"),
("fix_chapters", "批量修复"),
("finish_report", "生成报告"),
],
"quality_loop": [
("load_chapters", "加载章节"),
("loop_fix", "质检循环"),
("finish_report", "生成报告"),
],
"autopilot": [
("decide", "自主决策"),
("execute", "执行动作"),
("finish_report", "生成报告"),
],
}这段代码有一个好处：任务类型和步骤定义解耦。
同样是 Agent，不同任务可以有不同流程：
text
单章写作：上下文 -> 计划 -> 草稿 -> 提案 -> 报告
自动写作：规划章节 -> 逐章写作 -> 报告
质检循环：加载章节 -> 质检修复 -> 报告
自主驾驶：决策 -> 执行 -> 报告这样做不会把所有 Agent 都塞进一个巨大的 run_agent() 里。
前端也能基于步骤定义展示任务进度。
创建任务时，先创建步骤
当用户发起一个 Agent 任务时，系统不是直接开始跑模型。
而是先创建 AgentTask，再为它创建默认步骤。
python
async def create_default_steps(db: AsyncSession, task_id: int) -> None:
task = await db.get(AgentTask, task_id)
definitions = TASK_STEP_DEFINITIONS.get(
task.task_type if task else "",
STEP_DEFINITIONS,
)
result = await db.execute(select(AgentStep).where(AgentStep.task_id == task_id))
existing = {step.step_key: step for step in result.scalars().all()}
for index, (step_key, title) in enumerate(definitions, start=1):
if step_key in existing:
step = existing[step_key]
step.title = title
step.sort_order = index
continue
db.add(
AgentStep(
task_id=task_id,
step_key=step_key,
title=title,
sort_order=index,
)
)
await db.commit()这里有两个细节。
第一，步骤创建是幂等的。
如果步骤已经存在，就更新标题和排序，不重复插入。
第二，步骤先于执行存在。
这意味着任务还没开始跑，前端也可以展示完整的步骤骨架。
这对用户体验很重要。
用户点击"Agent 写下一章"之后，不应该只看到一个转圈。
他应该看到：
text
加载上下文：等待中
制定章节计划：等待中
生成章节草稿：等待中
保存草稿：等待中
生成报告：等待中这就是"可观察"的第一步。
状态更新要收口成方法
有了步骤表之后，不要在业务代码里到处手写：
python
step.status = "running"
step.finished_at = ...
await db.commit()否则一段时间后，状态字段会变得不一致。
所以项目里把步骤状态更新收口成几个方法：
python
async def mark_step_running(
db: AsyncSession,
step: AgentStep,
message: str = "",
input_data: dict[str, Any] | None = None,
) -> None:
step.status = "running"
step.message = message
step.error = ""
step.started_at = step.started_at or datetime.utcnow()
step.finished_at = None
if input_data is not None:
step.input = input_data
await db.commit()
async def mark_step_completed(
db: AsyncSession,
step: AgentStep,
message: str = "",
output: dict[str, Any] | None = None,
) -> None:
step.status = "completed"
step.message = message
step.error = ""
step.finished_at = datetime.utcnow()
if output is not None:
step.output = output
await db.commit()
async def mark_step_failed(db: AsyncSession, step: AgentStep, error: str) -> None:
step.status = "failed"
step.error = error
step.finished_at = datetime.utcnow()
await db.commit()
async def mark_step_skipped(db: AsyncSession, step: AgentStep, message: str = "") -> None:
step.status = "skipped"
step.message = message
step.error = ""
step.finished_at = datetime.utcnow()
await db.commit()这几个方法看起来普通，但它们让状态语义稳定下来。
text
running：开始执行，记录 started_at
completed：成功完成，记录 output
failed：执行失败，记录 error
skipped：业务上跳过，但也算这个步骤已处理skipped 很关键。
比如上一篇讲到，当前系统里写作结果先进入提案，不直接进入最终正文。
所以 review_chapter、fix_chapter、extract_memory 这些步骤会被跳过：
python
for step_key, message in (
("review_chapter", "等待作者应用提案后再进行编辑审核"),
("fix_chapter", "等待作者应用提案后再决定是否自动修复"),
("extract_memory", "等待作者应用并定稿后再提取章节记忆"),
):
current_step = await get_step(db, task_id, step_key)
if not is_step_done(current_step):
await mark_step_skipped(db, current_step, message)如果没有 skipped，前端会以为任务卡在后面几步。
所以状态机不是越简单越好，而是要能表达真实业务语义。
任务创建：幂等和并发先处理掉
再看任务创建。
真实系统里，用户点击按钮、前端重试、浏览器刷新、网络抖动，都可能导致同一个命令重复发送。
如果后端每次都插入一条 AgentTask，很快就会出现多个 Agent 同时写同一章。
所以任务创建不能只做 insert。
项目里创建任务时，会先处理：
text
operation_key 幂等回放
任务类型校验
章节目标校验
上下文快照绑定
active dedupe 锁
默认步骤创建核心代码如下：
python
async def create_agent_task_command(
db: AsyncSession,
*,
request: AgentTaskCreate,
operation_key: str | None,
) -> AgentTask:
"""Create a root task, replaying the original root for the same request key."""
request.target_chapter = canonical_batch_target(
request.task_type,
request.input or {},
request.target_chapter,
)
payload = _create_payload(request)
fingerprint = _fingerprint(payload)
replay = await _replay_receipt(
db,
command="create",
operation_key=operation_key,
fingerprint=fingerprint,
)
if replay is not None:
return replay
root = await _replay_root_request(
db,
operation_key=operation_key,
fingerprint=fingerprint,
)
if root is not None:
return root
if await db.get(Novel, request.novel_id) is None:
raise AgentTaskCommandNotFound("novel_not_found")
if request.task_type not in TASK_STEP_DEFINITIONS:
raise AgentTaskCommandValidationError(f"unsupported_task_type:{request.task_type}")
if request.task_type == "write_chapter_loop" and request.target_chapter <= 0:
raise AgentTaskCommandValidationError("target_chapter_required")
task_input = dict(request.input or {})
if request.prompt:
task_input["prompt"] = request.prompt
task = await build_agent_task(
db,
novel_id=request.novel_id,
task_type=request.task_type,
status="pending",
target_chapter=request.target_chapter,
auto_fix=request.auto_fix,
input=task_input,
result={"_create_request_fingerprint": fingerprint},
request_key=operation_key,
dedupe_key=_active_dedupe_key(request),
)
try:
db.add(task)
await db.flush()
await bind_task_context_snapshot(db, task, purpose="agent_task_create")
await db.commit()
except IntegrityError as error:
await db.rollback()
replay = await _replay_receipt(
db,
command="create",
operation_key=operation_key,
fingerprint=fingerprint,
)
if replay is not None:
return replay
raise AgentTaskCommandConflict("task_creation_conflict") from error
await db.refresh(task)
await create_default_steps(db, task.id)
await db.refresh(task)
return task这段代码的重点不是"创建了一条任务"。
重点是：任务创建本身就是一个命令。
命令要有幂等键。
命令要能回放。
命令要能拒绝重复 active 任务。
命令要在任务开始前绑定上下文快照。
很多 Agent 系统在 Demo 阶段不处理这些问题，是因为只有一个用户、一个按钮、一次请求。
但进入真实业务后，这些都是基本盘。
worker 执行：用 lease 而不是相信内存
如果任务只在当前进程内跑，系统会非常脆弱。
进程挂了，任务状态丢了。
多个 worker 同时启动，可能抢同一个任务。
服务重启后，运行中的任务不知道该怎么办。
所以这里引入了一个常见但很实用的设计：lease。
worker 不直接拿任务跑，而是先 claim。
claim 成功后，任务从 pending 变成 running，同时写入 lease_token 和 lease_expires_at。
python
@dataclass(frozen=True)
class TaskClaim:
task_id: int
lease_token: str
lease_expires_at: datetime
class AgentDispatcher:
def __init__(
self,
session_factory: async_sessionmaker[AsyncSession],
*,
lease_seconds: int = 30,
):
self._session_factory = session_factory
self._lease_seconds = lease_seconds
async def claim_next(
self,
worker_id: str,
*,
task_types: set[str] | frozenset[str] | None = None,
) -> TaskClaim | None:
del worker_id
async with self._session_factory() as session:
query = select(AgentTask).where(
AgentTask.status == "pending",
AgentTask.created_at <= datetime.utcnow(),
or_(
AgentTask.task_type.not_in(CHAPTER_MODEL_TASK_TYPES),
AgentTask.target_chapter <= 0,
AgentTask.context_snapshot_id.is_not(None),
),
)
if task_types is not None:
query = query.where(AgentTask.task_type.in_(task_types))
task = await session.scalar(query.order_by(AgentTask.id.asc()).limit(1))
if task is None:
return None
now = datetime.utcnow()
token = uuid4().hex
expires_at = now + timedelta(seconds=self._lease_seconds)
claimed = await session.execute(
update(AgentTask)
.where(AgentTask.id == task.id, AgentTask.status == "pending")
.values(
status="running",
lease_token=token,
lease_expires_at=expires_at,
heartbeat_at=now,
attempt=AgentTask.attempt + 1,
)
)
if claimed.rowcount != 1:
await session.rollback()
return None
await session.commit()
return TaskClaim(task.id, token, expires_at)这里有一个很重要的点：
python
.where(AgentTask.id == task.id, AgentTask.status == "pending")claim 不是先查再相信查询结果。
它要通过条件更新抢占任务。
如果两个 worker 同时查到同一条 pending 任务，只有一个 update 会成功。
这就是长任务执行里的第一道并发保护。
长任务要续租
Agent 任务经常会跑很久。
比如生成章节、质检多章、批量创建提案，都不是几百毫秒能结束的。
所以 worker claim 任务之后，还需要续租。
python
async def renew(self, task_id: int, lease_token: str) -> bool:
async with self._session_factory() as session:
now = datetime.utcnow()
renewed = await session.execute(
update(AgentTask)
.where(
AgentTask.id == task_id,
AgentTask.status == "running",
AgentTask.lease_token == lease_token,
)
.values(
heartbeat_at=now,
lease_expires_at=now + timedelta(seconds=self._lease_seconds),
)
)
if renewed.rowcount != 1:
await session.rollback()
return False
await session.commit()
return True续租必须带 lease_token。
否则一个旧 worker 即使已经失去执行权，也可能继续更新任务。
这就像告诉系统：
text
不是任何人都能说"我还活着"
必须是当前持有 lease 的 worker 才能续租后面完成任务、写入结果，也要带这个 token。
这对避免"旧 worker 写回旧结果"非常重要。
过期任务怎么恢复
有了 lease，就必须处理过期。
如果某个 worker 崩了，它不会再续租。
这时任务的 lease_expires_at 会过期。
系统可以把它恢复成可理解的状态。
python
async def recover_expired(self) -> int:
async with self._session_factory() as session:
expired_tasks = list(
await session.scalars(
select(AgentTask).where(
AgentTask.status == "running",
AgentTask.lease_expires_at < datetime.utcnow(),
)
)
)
for task in expired_tasks:
if task.task_type == "write_chapter_proposal":
task.status = "interrupted"
proposal_id = (task.result or {}).get("proposal_id")
if proposal_id is not None:
await session.execute(
update(WritingProposal)
.where(
WritingProposal.id == proposal_id,
WritingProposal.status == "generating",
)
.values(status="failed", error_code="lease_expired")
)
elif task.task_type == "memory_extract":
task.status = "pending"
else:
task.status = "interrupted"
task.error = "任务 lease 已过期，请重新发起"
task.finished_at = datetime.utcnow()
await session.execute(
update(AgentStep)
.where(AgentStep.task_id == task.id, AgentStep.status == "running")
.values(
status="failed",
error="lease_expired",
finished_at=datetime.utcnow(),
)
)
task.lease_token = None
task.lease_expires_at = None
await session.commit()
return len(expired_tasks)这里不同任务类型有不同恢复策略。
write_chapter_proposal 生成提案失败后，要把提案也标记失败。
memory_extract 可以重新回到 pending，因为它基于已定稿版本提取记忆，重试风险较低。
其他任务标记为 interrupted，让用户明确知道任务中断了。
这就是任务状态机的价值。
同样是"worker 没了"，不同业务任务可以有不同恢复策略，而不是全部变成一个模糊的"失败"。
执行过程中，状态要不断落库
下面看真实写作任务执行。
我截取其中一段：
python
async def run_write_chapter_loop(task_id: int) -> None:
current_step: AgentStep | None = None
warnings: list[str] = []
chapter_id = 0
final_content = ""
word_count = 0
chapter_plan: dict[str, Any] = {}
async with async_session() as db:
task = await db.get(AgentTask, task_id)
if not task:
return
try:
await ensure_not_cancelled(db, task_id)
plan_gate = await resolve_approved_plan_gate(
db,
novel_id=task.novel_id,
chapter_number=task.target_chapter,
)
approved_plan = plan_gate.chapter_plan
if plan_gate.outcome != "ready" or approved_plan is None:
task.status = "pending_review"
task.error = "缺少已批准的作品圣经或章节计划。"
task.result = {
**(task.result or {}),
"review_required": "story_plan",
"chapter_number": task.target_chapter,
"error_code": plan_gate.error_code,
}
await db.commit()
return
context = await _load_context(db, task)
current_step = await get_step(db, task_id, "load_context")
if not is_step_done(current_step):
await mark_step_running(db, current_step, "正在读取作品上下文")
await mark_step_completed(
db,
current_step,
"上下文已加载",
context["summary"],
)
await ensure_not_cancelled(db, task_id)
current_step = await get_step(db, task_id, "chapter_plan")
chapter_plan = approved_story_plan_payload(approved_plan)
await mark_step_running(db, current_step, "正在载入已批准章节计划")
await mark_step_completed(
db,
current_step,
"已使用批准章节计划",
chapter_plan,
)
await ensure_not_cancelled(db, task_id)
current_step = await get_step(db, task_id, "generate_draft")
await mark_step_running(db, current_step, "正在生成章节草稿")
controlled_draft = await ControlledProposalService(
async_session
).generate_chapter_draft(
db,
task=task,
context=context,
chapter_plan=chapter_plan,
word_target=word_target,
skill_ids=skill_ids,
system_prompt_builder=build_system_prompt,
draft_generator=_generate_draft,
)
draft = controlled_draft.draft
await mark_step_completed(
db,
current_step,
"草稿已生成",
{
"chars": len(draft),
"word_count": count_chinese_chars(draft),
"skill_ids": skill_ids,
"skills": context.get("skills", []),
},
)
except AgentCancelled:
task = await db.get(AgentTask, task_id)
if task:
task.status = "cancelled"
task.finished_at = datetime.utcnow()
await db.commit()
except Exception as exc:
await _mark_task_failed(db, task_id, current_step, exc)这段代码有几个关键点。
第一，业务前置条件不满足时，不是直接 failed，而是 pending_review。
比如缺少已批准章节计划，说明系统需要用户先审核计划，而不是模型出错。
第二，每个关键步骤前后都会更新 AgentStep。
这让前端能展示进度，也让排查问题有抓手。
第三，长任务中间会多次调用 ensure_not_cancelled。
取消不是粗暴 kill worker，而是在安全点检查取消信号。
第四，异常会落到当前步骤。
如果生成草稿失败，用户看到的是"生成章节草稿失败"，而不是一个模糊的"任务失败"。
取消：运行中任务不能直接删
取消任务也不能简单写成：
python
task.status = "cancelled"因为任务可能正在运行。
如果 worker 正在调用模型，直接把状态改成 cancelled，worker 回来后可能继续写结果。
所以取消分两种情况：
text
pending 任务：还没开始，可以立即取消
running 任务：写入 cancel_requested_at，等 worker 在安全点停止项目里的取消命令是这样：
python
async def cancel_agent_task_command(
db: AsyncSession,
task_id: int,
*,
operation_key: str | None = None,
session_factory=None,
) -> AgentTask:
"""Cancel pending work now; signal running work for its worker safe point."""
fingerprint = _fingerprint({"task_id": task_id})
replay = await _replay_receipt(
db,
command="cancel",
operation_key=operation_key,
fingerprint=fingerprint,
)
if replay is not None:
return replay
task = await db.get(AgentTask, task_id)
if task is None:
raise AgentTaskCommandNotFound("task_not_found")
now = datetime.utcnow()
immediate = await db.execute(
update(AgentTask)
.where(
AgentTask.id == task_id,
AgentTask.status != "running",
AgentTask.status.not_in(TERMINAL_STATUSES),
)
.values(
status="cancelled",
cancel_requested_at=now,
finished_at=now,
dedupe_key=None,
)
)
if immediate.rowcount == 0:
await db.execute(
update(AgentTask)
.where(AgentTask.id == task_id, AgentTask.status == "running")
.values(cancel_requested_at=now)
)
await db.commit()
cancelled = await db.get(AgentTask, task_id, populate_existing=True)
if cancelled is None:
raise AgentTaskCommandNotFound("task_not_found")
return cancelled对应的执行侧会检查：
python
async def is_cancelled(db: AsyncSession, task_id: int) -> bool:
task = await db.get(AgentTask, task_id, populate_existing=True)
return bool(task and (task.status == "cancelled" or task.cancel_requested_at is not None))
async def ensure_not_cancelled(db: AsyncSession, task_id: int) -> None:
if await is_cancelled(db, task_id):
raise AgentCancelled("任务已取消")这个设计的关键是：取消是一个信号，不是一次粗暴覆盖。
只有 worker 到达安全点后，才真正停止后续步骤。
这对 Agent 长任务很重要。
尤其是任务中间可能已经生成提案、写入步骤输出、更新计划状态，不能随便中断到一半。
重试：不是重跑旧任务，而是创建 successor
失败后重试，也不要直接把旧任务改回 pending。
直接改旧任务有几个问题：
text
旧错误会被覆盖
旧步骤输出会混在新执行里
上下文快照来源说不清
幂等回放不好处理
用户看不到重试链路所以当前设计里，重试会创建一个 successor task。
旧任务保留，新的任务通过 retry_of_task_id 指回旧任务。
python
async def retry_agent_task_command(
db: AsyncSession,
task_id: int,
*,
operation_key: str | None,
restart: bool = False,
expected_revision: int | None = None,
session_factory=None,
) -> AgentTask:
fingerprint = _fingerprint(
{"task_id": task_id, "restart": restart, "expected_revision": expected_revision}
)
replay = await _replay_receipt(
db,
command="retry",
operation_key=operation_key,
fingerprint=fingerprint,
)
if replay is not None:
return replay
task = await db.get(AgentTask, task_id)
if task is None:
raise AgentTaskCommandNotFound("task_not_found")
if task.status in ACTIVE_STATUSES:
raise AgentTaskCommandConflict("task_still_active")
if not operation_key:
raise AgentTaskCommandValidationError("retry_requires_operation_key")
retry_lock = await db.execute(
update(AgentTask)
.where(AgentTask.id == task.id, AgentTask.retry_operation_key.is_(None))
.values(retry_operation_key=operation_key)
)
if retry_lock.rowcount != 1:
await db.rollback()
raise AgentTaskCommandConflict("task_already_retried")
successor_input = {**(task.input or {}), "retry_of_task_id": task.id}
successor = await build_agent_task(
db,
novel_id=task.novel_id,
task_type=task.task_type,
status="pending",
target_chapter=task.target_chapter,
auto_fix=task.auto_fix,
input=successor_input,
parent_task_id=task.parent_task_id,
batch_index=task.batch_index,
retry_of_task_id=task.id,
retry_generation=task.retry_generation + 1,
attempt=task.attempt + 1,
dedupe_key=task.dedupe_key,
)
task.dedupe_key = None
db.add(successor)
await db.flush()
task.result = {**(task.result or {}), "retry_task_id": successor.id}
db.add(_receipt(
task_id=successor.id,
command="retry",
operation_key=operation_key,
fingerprint=fingerprint,
))
await db.commit()
await db.refresh(successor)
await create_default_steps(db, successor.id)
await db.refresh(successor)
return successor这样做以后，重试链路会非常清楚：
text
原任务 failed
↓
retry 命令创建新任务
↓
新任务 retry_of_task_id 指向原任务
↓
原任务 result 记录 retry_task_id从审计角度看，这比"把原任务状态改回 pending"可靠很多。
中断恢复：pending_review 不是失败
Agent 长任务里还有一种状态很重要：pending_review。
它不是失败。
它表示任务执行到某个需要人工确认的节点。
比如：
text
缺少已批准作品圣经
章节计划需要审核
连续性审核阻断
批量写作当前批次需要确认
提案生成完成，等待用户应用这类情况不能简单标记 failed。
因为系统并没有坏。
它只是需要人介入。
所以有 resume 命令：
python
async def resume_agent_task_command(
db: AsyncSession,
task_id: int,
*,
operation_key: str | None,
expected_batch_index: int,
) -> AgentTask:
"""Atomically advance an approved and applied review batch back to pending."""
if not operation_key:
raise AgentTaskCommandValidationError("resume_requires_operation_key")
fingerprint = _fingerprint({"task_id": task_id, "batch_index": expected_batch_index})
replay = await _replay_receipt(
db,
command="resume",
operation_key=operation_key,
fingerprint=fingerprint,
)
if replay is not None:
return replay
task = await db.get(AgentTask, task_id)
if task is None:
raise AgentTaskCommandNotFound("task_not_found")
review_required = (task.result or {}).get("review_required")
requeue_same_batch = review_required in {"novel_bible", "story_plans"}
await _ensure_current_batch_ready(
db,
task,
require_proposals=not requeue_same_batch,
)
result = {**(task.result or {}), "resume": True}
transition = await db.execute(
update(AgentTask)
.where(
AgentTask.id == task_id,
AgentTask.status == "pending_review",
AgentTask.batch_index == expected_batch_index,
)
.values(
status="pending",
batch_index=expected_batch_index if requeue_same_batch else expected_batch_index + 1,
result=result,
error="",
)
)
if transition.rowcount != 1:
await db.rollback()
raise AgentTaskCommandConflict("resume_state_conflict")
db.add(_receipt(
task_id=task_id,
command="resume",
operation_key=operation_key,
fingerprint=fingerprint,
))
await db.commit()
resumed = await db.get(AgentTask, task_id, populate_existing=True)
if resumed is None:
raise AgentTaskCommandConflict("resume_task_missing")
return resumed这里的设计重点是：
text
只有 pending_review 可以 resume
resume 前要确认当前批次已经准备好
resume 要带 expected_batch_index，避免用户用旧页面继续旧批次
resume 也是幂等命令这就是 Agent 和普通后台任务的区别之一。
普通任务通常只有成功和失败。
Agent 任务经常会有"跑到一半，需要人确认后继续"。
所以 pending_review 是 Agent 产品体验里很重要的状态。
API 层：任务和步骤要能被前端查询
状态机落库之后，前端需要能查询它。
所以 API 层提供了几个基础接口：
python
@router.get("/tasks", response_model=list[AgentTaskResponse])
async def list_agent_tasks(
novel_id: int | None = None,
task_type: str | None = None,
active: bool = False,
limit: int = Query(default=20, ge=1, le=50),
db: AsyncSession = Depends(get_db),
):
query = select(AgentTask)
if novel_id is not None:
query = query.where(AgentTask.novel_id == novel_id)
if task_type:
query = query.where(AgentTask.task_type == task_type)
if active:
query = query.where(AgentTask.status.in_(ACTIVE_STATUSES))
query = query.order_by(AgentTask.created_at.desc()).limit(limit)
result = await db.execute(query)
return result.scalars().all()
@router.get("/tasks/{task_id}", response_model=AgentTaskResponse)
async def get_agent_task(task_id: int, db: AsyncSession = Depends(get_db)):
task = await db.get(AgentTask, task_id)
if not task:
raise HTTPException(status_code=404, detail="任务不存在")
return task
@router.get("/tasks/{task_id}/steps", response_model=list[AgentStepResponse])
async def list_agent_steps(task_id: int, db: AsyncSession = Depends(get_db)):
task = await db.get(AgentTask, task_id)
if not task:
raise HTTPException(status_code=404, detail="任务不存在")
result = await db.execute(
select(AgentStep)
.where(AgentStep.task_id == task_id)
.order_by(AgentStep.sort_order)
)
return result.scalars().all()以及几个命令接口：
python
@router.post("/tasks/{task_id}/cancel", response_model=AgentTaskResponse)
async def cancel_agent_task(...):
return await cancel_agent_task_command(...)
@router.post("/tasks/{task_id}/retry", response_model=AgentTaskResponse)
async def retry_agent_task(...):
return await retry_agent_task_command(...)
@router.post("/tasks/{task_id}/resume", response_model=AgentTaskResponse)
async def resume_agent_task(...):
return await resume_agent_task_command(...)这让前端不需要知道 worker 怎么执行。
前端只关心：
text
当前任务状态是什么？
步骤列表是什么？
能不能取消？
能不能继续？
能不能重试？任务状态机把这些问题统一表达出来了。
前端任务面板：状态机直接变成用户体验
后端状态机如果前端不展示，用户还是只会看到一个黑盒。
所以前端也有对应类型：
ts
export type AgentTaskStatus =
| 'pending'
| 'pending_review'
| 'running'
| 'completed'
| 'failed'
| 'cancelled'
| 'interrupted';
export type AgentStepStatus =
| 'pending'
| 'running'
| 'completed'
| 'failed'
| 'skipped';
export interface AgentTask {
id: number;
novel_id: number;
task_type: AgentTaskType;
status: AgentTaskStatus;
target_chapter: number;
input: Record<string, unknown>;
result: Record<string, unknown>;
error: string;
created_at: string;
started_at?: string | null;
finished_at?: string | null;
}
export interface AgentStep {
id: number;
task_id: number;
step_key: string;
title: string;
status: AgentStepStatus;
message: string;
input: Record<string, unknown>;
output: Record<string, unknown>;
error: string;
sort_order: number;
started_at?: string | null;
finished_at?: string | null;
}任务面板里会把状态映射成文案：
tsx
const statusText: Record<AgentTaskStatus, string> = {
pending: '等待中',
pending_review: '待审核',
running: '执行中',
completed: '已完成',
failed: '失败',
cancelled: '已取消',
interrupted: '已中断',
};
function isActive(status?: AgentTaskStatus) {
return status === 'pending' || status === 'running';
}
function canRetry(status?: AgentTaskStatus) {
return (
status === 'pending_review'
|| status === 'failed'
|| status === 'cancelled'
|| status === 'interrupted'
);
}进度条也不是随便估算。
而是基于步骤完成数：
tsx
const completed = c.agentSteps.filter(
step => step.status === 'completed' || step.status === 'skipped'
).length;
const total = c.agentSteps.length || 7;
const progress = Math.round((completed / total) * 100);步骤列表也是直接从 AgentStep 渲染：
tsx
{task && c.agentSteps.length > 0 && (
<div className="mt-3 space-y-1.5">
{c.agentSteps.map(step => (
<div key={step.id} className="flex items-center gap-2 text-[12px]">
<span>
{step.status === 'completed'
? '✓'
: step.status === 'running'
? '...'
: step.status === 'failed'
? '!'
: step.status === 'skipped'
? '-'
: ''}
</span>
<span>{step.title}</span>
</div>
))}
</div>
)}按钮状态也来自状态机：
tsx
{isActive(task?.status) && (
<button onClick={c.cancelAgentTask}>
取消
</button>
)}
{canRetry(task?.status) && (
<button onClick={c.retryAgentTask}>
继续执行
</button>
)}这就是我说的：状态机不是后端自嗨。
它会直接决定用户能不能理解 Agent 正在做什么。
如果没有 AgentStep，前端只能显示"AI 正在处理"。
有了 AgentStep，前端可以显示：
text
正在读取作品上下文
已使用批准章节计划
正在生成章节草稿
待审核提案已创建
等待作者应用提案后再提取章节记忆这个体验差别非常大。
这和工作流有什么区别，为什么不用工作流
这里可能会有人问：
你这不就是一个工作流吗？为什么不直接用工作流引擎？
这个问题很关键。
从表面看，确实很像。
都有任务，有步骤，有状态，有流转。
但我这里没有一开始引入通用工作流引擎，原因不是工作流不行，而是当前阶段要解决的核心问题不是"复杂流程编排"。
当前更核心的问题是：
Agent 执行过程如何被业务系统接住。
工作流更关注：
text
流程节点怎么定义
节点之间怎么跳转
谁来审批
超时怎么办
分支条件是什么
流程实例如何推进而 AgentTask / AgentStep 更关注：
text
这次 Agent 调用了哪些上下文
模型输入是否冻结
执行到哪一步
哪一步失败了
结果是否能被审计
用户能不能取消
失败后能不能重试
提案是否还匹配原始版本
长期记忆是否来自确认内容也就是说，工作流解决的是"流程怎么走"。
这里的状态机解决的是"Agent 怎么安全地执行"。
我暂时不用通用工作流引擎，主要有几个原因。
第一，当前流程还在快速演进。
Agent 写作、审核、修复、记忆提取这些边界还在调整。如果一开始就上通用工作流，很容易把还没稳定的业务流程固化到工作流定义里，后面每次改 Agent 能力都要改流程编排。
第二，Agent 步骤不是普通确定性节点。
比如 generate_draft 不是一个稳定的业务动作。
它依赖上下文快照、模型输出、工具结果、连续性审核。
它的结果可能是生成提案，也可能是进入 pending_review，还可能跳过后续步骤。
第三，当前更需要的是业务内聚，而不是通用抽象。
AgentTask 直接和小说系统里的章节、提案、上下文快照、版本号、记忆提取绑定。
它不是一个纯流程实例，而是 Agent 能力进入业务系统的执行外壳。
第四，工作流引擎不能替代业务边界。
即使用了工作流，也还是要解决：
text
上下文冻结
提案版本校验
章节 revision 冲突
模型输出审计
记忆来源校验
取消安全点
重试幂等这些不是工作流引擎自动解决的，仍然要在业务层实现。
所以我对这件事的判断是：
先把 Agent 自己的任务状态机做扎实，再决定是否需要通用工作流。
当前系统真正需要优先打牢的是：
text
任务可持久化
步骤可观察
执行可取消
失败可重试
中断可恢复
输入可追溯
结果可审计
前端可展示如果未来系统演进成多角色协作、多级审批、跨模块长流程，比如：
text
作者提交章节
编辑审核
AI 修复
主编确认
发布排期
数据回流那时引入工作流引擎是合理的。
但在当前阶段，我更愿意先把 Agent 自己的执行状态机打牢。
因为这个层如果没有，工作流也接不住模型的不确定性。
设计 Agent 任务状态机的几个原则
结合这次项目，我现在会用这几个原则设计 Agent 长任务。
第一，任务状态和步骤状态分离。
任务回答"整体到哪了"，步骤回答"具体卡在哪"。
第二，状态要能表达业务语义。
pending_review 和 failed 不是一回事，skipped 和 pending 也不是一回事。
第三，长任务执行必须有 lease。
不要相信内存里的 worker 状态，执行权要落库。
第四，取消要通过安全点。
运行中的任务不要粗暴覆盖状态，而是写入取消信号，让 worker 在步骤边界停下。
第五，重试要保留链路。
不要把旧任务抹掉，创建 successor，保留 retry_of_task_id。
第六，任务创建和命令都要幂等。
Agent 任务通常很贵，重复执行的成本和风险都很高。
第七，前端展示要基于真实状态。
不要写死"AI 正在生成"，要展示步骤、错误和可操作按钮。
和前几篇的关系
到这里，这个系列的工程链路已经越来越完整了。
第一篇讲的是：为什么要把 Agent 从概念做进真实业务系统。
第二篇讲的是：Agent 执行前，要先有可信、可追溯的上下文工程。
第三篇讲的是：Agent 拿到上下文后，能调用哪些能力，哪些能力必须受业务边界约束。
这一篇讲的是：Agent 开始执行后，怎么记录状态、展示进度、处理取消、重试和中断恢复。
可以简单串起来：
text
上下文工程：Agent 知道什么
工具边界：Agent 能做什么
任务状态机：Agent 做到哪一步
长任务体验：用户如何理解、取消、恢复和继续从架构师视角看，这一层很容易被低估。
很多团队做 Agent 时，会把注意力放在模型、prompt、工具调用上。
但真正进入产品后，用户感受到的不是你的 prompt 写得多漂亮，而是：
text
点了按钮有没有反馈
等了很久知不知道在干嘛
失败后能不能继续
取消后会不会留下脏数据
刷新页面任务还在不在
后台服务重启后结果会不会乱这些都是任务状态机要解决的问题。
最后
这篇文章主要讲 AgentTask 和 AgentStep。
我的结论很简单：
Agent 长任务不是一次 async 调用，而是一套可持久化的执行状态机。
AgentTask 记录任务整体。
AgentStep 记录过程细节。
lease 解决 worker 执行权。
cancel/retry/resume 解决长任务体验。
前端任务面板把这些状态展示给用户。
当这些工程底座搭起来之后，Agent 才不再是一个"点一下然后等结果"的黑盒。
它开始变成一个可以被用户理解、被系统恢复、被团队排查和持续演进的业务能力。
下一篇我会继续拆长任务体验：取消、重试、中断恢复和任务中心如何进一步产品化，以及为什么这些看起来"不 AI"的能力，反而决定了 Agent 能不能真正进入业务系统。