0096c22e27
更新本次智能评估全链路修复与 UI/UX 优化的必要文档： - ADR-0010 新增：方案③触发采用独立 OpenClaw session（main 持久 session 上下文 缓存污染导致 worker 幻觉不执行）+ 时段分布约束 - CONTEXT.md：触发式执行词条补充时段约束与独立会话语义 - release-notes-v1.1.1.md 新增：智能评估全链路稳定化、任务队列监控、UI/UX 一致性 - docs/README.md：补 v1.1.0/v1.1.1 发布说明索引，版本升 v1.2 - CLAUDE.md：补智能评估执行机制（方案③）章节（scan loop 职责 + 独立 session/ 时段分布/状态一致性关键约束）
2.8 KiB
ADR-0010: 方案③触发采用独立 OpenClaw session
状态: 已接受 日期: 2026-08-18 决策者: 架构团队 相关: ADR-0009（触发式执行取代 Cron 池）、CONTEXT.md（触发式执行）
Context
方案③（ADR-0009）以 docker exec openclaw-eval openclaw agent --agent main -m "<worker/planner skill>" --json 触发 OpenClaw headless agent 执行 worker / planner skill。t480 实测发现：评估进入 executing 后一直卡"等待 OpenClaw 创建会话"——任务入队（pending）但 worker 从不认领。
排查（diagnosing-bugs 闭环）确认：
- scan loop 每 60s 正常触发 worker（时间戳证实）
- worker 被触发后 0 次工具调用，直接幻觉输出"评估 pending_approval"（实际 executing）
- model usage 显示 cacheRead ~12 万 token：
--agent main复用 main 持久 session，多次触发累积了大量历史上下文缓存 - 验证：手动用独立
--session-id触发 → worker 恢复正常（取任务、建会话、close）
根因：OpenClaw main agent 的持久 session 在多次触发后上下文缓存膨胀，LLM 不再执行 worker skill 的 API 步骤，而是从旧上下文幻觉输出——复用 main session 的"缓存命中"收益在触发式执行（高频、长链工具调用）下不可靠。
Decision
方案③的 worker / planner 触发命令加 --session-id（每次唯一）：
docker exec openclaw-eval openclaw agent --agent main \
--session-id agenteval-worker-<unix-ts> \
-m "<worker skill 指令>" --json
- worker 用
agenteval-worker-<ts>、planner 用agenteval-planner-<ts>，每次触发独立 session - 触发 timeout 从 300s 调到 600s（独立 session 首次加载 skill + 执行更慢）
为什么独立 session 可行：worker/planner 的决策完全基于平台状态（任务队列、评估/会话/决策日志 API），不依赖跨触发记忆——每次干净 session 无副作用。
时段分布约束（同一决策）：触发指令明确"仅执行当前 offset 所在时段内欠账的会话，绝不创建未来时段会话"；worker 完成当前时段后 complete 任务，平台每 60s 再次触发推进后续时段——保证 1h 窗口的交互按时段（如 0-20/20-40/40-60min）分布，而非一次性建完。
Consequences
- 每次触发新建 session：无上下文缓存命中，首次加载 skill 更慢（触发一次约 1-5 分钟），但行为可靠（不再幻觉）
- 无跨触发状态：worker/planner 无记忆，全部状态在平台 DB（设计本如此）
- scan loop 节奏：worker 执行当前时段（分钟级），完成后平台每 60s 触发推进；与 1h 窗口时段匹配
- 旧 main session 的历史缓存不影响新触发（独立 session 隔离）