Autonomous PM - 子智能体驱动的自主项目管理

Autonomous Project Management（子智能体自主项目管理）

去中心化项目管理模式，子智能体在共享状态文件上自主工作，通过并行执行协调而非中央协调器。

解决什么问题

管理多并行工作流的复杂项目令人疲惫。不断切换上下文、跨工具跟踪状态、手动协调交接。

功能特点

• 去中心化协调：智能体读写共享 STATE.yaml 文件
• 并行执行：多个子智能体同时处理独立任务
• 无协调器开销：主会话保持精简（CEO 模式 — 仅策略）
• 自动记录：所有任务状态持久化在版本控制文件中

核心模式：STATE.yaml

每个项目维护一个 STATE.yaml 作为单一事实来源：

# STATE.yaml - 项目协调文件
project: website-redesign
updated: 2026-02-10T14:30:00Z

tasks:
  - id: homepage-hero
    status: in_progress
    owner: pm-frontend
    started: 2026-02-10T12:00:00Z
    notes: "Working on responsive layout"
    
  - id: api-auth
    status: done
    owner: pm-backend
    completed: 2026-02-10T14:00:00Z
    output: "src/api/auth.ts"
    
  - id: content-migration
    status: blocked
    owner: pm-content
    blocked_by: api-auth
    notes: "Waiting for new endpoint schema"

next_actions:
  - "pm-content: Resume migration now that api-auth is done"
  - "pm-frontend: Review hero with design team"

工作原理

1. 主智能体接收任务 → 生成有特定范围的子智能体
2. 子智能体读取 STATE.yaml → 找到分配给它的任务
3. 子智能体自主工作 → 进度更新 STATE.yaml
4. 其他智能体轮询 STATE.yaml → 拾取未阻塞的工作
5. 主智能体定期检查 → 审查状态，调整优先级

如何设置

AGENTS.md 配置

## PM Delegation Pattern

Main session = coordinator ONLY. All execution goes to subagents.

Workflow:
1. New task arrives
2. Check PROJECT_REGISTRY.md for existing PM
3. If PM exists → sessions_send(label="pm-xxx", message="[task]")
4. If new project → sessions_spawn(label="pm-xxx", task="[task]")
5. PM executes, updates STATE.yaml, reports back
6. Main agent summarizes to user

Rules:
- Main session: 0-2 tool calls max (spawn/send only)
- PMs own their STATE.yaml files
- PMs can spawn sub-subagents for parallel subtasks
- All state changes committed to git

生成 PM 示例

User: "Refactor the auth module and update the docs"

Main agent:
1. Checks registry → no active pm-auth
2. Spawns: sessions_spawn(label="pm-auth-refactor", task="Refactor auth module")
3. Responds: "Spawned pm-auth-refactor. I'll report back when done."

PM subagent:
1. Creates STATE.yaml with task breakdown
2. Works through tasks, updating status
3. Commits changes
4. Reports completion to main

成本估算

组件	成本
OpenClaw 子智能体	取决于 LLM 调用
Git 存储	免费

关键洞察

• STATE.yaml > 协调器：基于文件的协调比消息传递更具可扩展性
• Git 作为审计日志：提交 STATE.yaml 变更获得完整历史
• 标签约定重要：使用 pm-{project}-{scope} 便于跟踪
• 精简主会话：主智能体做得越少，响应越快

局限性与适用条件

适用场景：

• 复杂多仓库重构
• 研究冲刺
• 内容管道

不适用场景：

• 简单任务（增加开销不值得）
• 需要实时协作

局限性：

• 需要维护 STATE.yaml 结构
• 子智能体协调增加复杂度
• 可能产生状态冲突

相关链接

• OpenClaw Subagent 文档
• Anthropic: Building Effective Agents