SmallClaw v1.0.2は、ローカルLLM向けのバックグラウンドタスクシステムを追加しました。

SmallClaw v1.0.2が利用可能になり、チャットインターフェースを監視することなくマルチステップのワークフローを実行できるバックグラウンドタスクシステムが導入されました。このアップデートは、小規模なローカルLLMの核心的な課題である、実際のタスクでの実用性向上を目指しています。
バックグラウンドタスクシステム
新しいタスクエンジンは、以下の機能を備えた自律実行を可能にします:
- マルチステップタスクの計画
- アクティブなチャットリクエストから切り離されたタスクの実行
- ブロック時の一時停止と再開
- UIへのライブステータス更新のストリーミング
- 完了時の元のチャットとTelegramへの通知
アーキテクチャ
システムは3つのレイヤーで構成されています:
- データレイヤー: タスクは
.localclaw/tasks/配下にJSONとして永続化され、ステータス、計画ステップ、ジャーナル、再開コンテキストを含みます - 実行レイヤー: BackgroundTaskRunnerは、同じコアチャットループを介して自律的なラウンドでタスクを実行し、ツール呼び出しと結果をジャーナルに記録し、ステップ完了を検証してから進捗し、トランスポートエラー時に再試行し、支援が必要な場合は適切に一時停止します
- ゲートウェイとUIレイヤー: Web UIへのREST + イベントストリームで、タスクは計画、ジャーナル、要約、一時停止/再開コントロールを表示する詳細パネル付きのカンバンボードでレンダリングされます
タスクライフサイクル
- タスクを作成し、ステータスは計画とステップインデックス付きでキューイングとして開始
- Runnerが開始し、決定論的セッションキー
task_<taskId>を割り当て - ラウンドで実行:ステップを意識したプロンプト、ツール呼び出しは記録されブロードキャストされ、完了は前進前に検証
- 完了時、最終要約を書き込み、結果を元のチャットと設定済みのTelegramに配信
- 停止またはループした場合、
needs_assistanceで一時停止し、永久にサイクルを消費する代わりに通知を送信
主な改善点
ステップ完了検証: バックグラウンドタスクのステップは、Runnerが進む前に検証されるようになりました。これは、小規模モデルが「完了した」と主張するが実際には実行していないという古典的な問題に直接対処します。システムはYESまたはNOの完了チェックを要求し、YESの場合のみ進み、NOの場合はフィードバック付きで再試行し、再試行上限後も完了できない場合は一時停止します。
完了配信: タスク結果は確実に元のセッションに戻り、設定時にTelegramへのプッシュ配信も可能です。
マルチエージェントフロー: マルチエージェントはオプションであり、SmallClawの核心的な目的を変更しません。小規模なローカルモデルは主要な実行エージェントとして維持できます。マルチエージェントは、小規模モデルが苦戦し始めた際の計画、回復、ツール多用ワークフローにおいてシステムを強化します。
ループ検出: メインツールループに導入され、繰り返されるtoolNameとargsパターンを追跡し、スパイラル化を防ぐために停滞を打破するガイダンスを注入します。
テスト済み構成: このアップデートは、8GBマシン上のqwen3:4bを含む4Bクラスモデルでテスト済みです。
📖 完全なソースを読む: r/openclaw
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