SmallClaw v1.0.2 adiciona sistema de tarefas em segundo plano para LLMs locais

SmallClaw v1.0.2 já está disponível, trazendo um sistema de tarefas em segundo plano que permite executar fluxos de trabalho de múltiplas etapas sem precisar monitorar constantemente a interface de chat. Esta atualização aborda o problema central dos LLMs locais pequenos: torná-los utilizáveis para tarefas reais.

Sistema de Tarefas em Segundo Plano

O novo mecanismo de tarefas permite execução autônoma com estas capacidades:

• Planejar tarefas de múltiplas etapas
• Executar tarefas desvinculadas de solicitações de chat ativas
• Pausar e retomar quando bloqueado
• Transmitir atualizações de status em tempo real para a interface
• Notificar tanto o chat de origem quanto o Telegram na conclusão

Arquitetura

O sistema possui três camadas:

• Camada de dados: As tarefas persistem como JSON em .localclaw/tasks/ com status, etapas do plano, diário e contexto de retomada
• Camada de execução: O BackgroundTaskRunner executa tarefas em rodadas autônomas através do mesmo loop central de chat, registra chamadas/resultados de ferramentas, verifica conclusão da etapa antes de avançar, repete em erros de transporte e pausa adequadamente quando precisa de ajuda
• Camada de gateway e interface: REST + fluxo de eventos para a interface web, onde as tarefas são renderizadas em um quadro kanban com painel de detalhes mostrando plano, diário, resumo e controles de pausa/retomada

Ciclo de Vida da Tarefa

• Criar tarefa, status começa como enfileirado com um plano e índice de etapa
• Runner inicia, atribui chave de sessão determinística task_<taskId>
• Executa em rodadas: prompt consciente da etapa, chamadas de ferramentas são registradas e transmitidas, conclusão é verificada antes de prosseguir
• Na conclusão, escreve resumo final e entrega resultados de volta ao chat original e Telegram se configurado
• Se travar ou entrar em loop, pausa com needs_assistance e envia notificação em vez de consumir ciclos indefinidamente

Principais Melhorias

Verificação de conclusão de etapa: As etapas das tarefas em segundo plano agora são verificadas antes do runner avançar. Isso aborda diretamente o problema clássico dos modelos pequenos onde afirmam que algo está feito mas não o executaram realmente. O sistema solicita uma verificação de conclusão SIM ou NÃO, só avança com SIM, repete com feedback em NÃO e pausa se ainda não conseguir concluir após o limite de repetições.

Entrega de conclusão: Os resultados das tarefas agora chegam com confiabilidade de volta à sessão de origem, e a entrega pode ser enviada para o Telegram quando configurado.

Fluxos multiagente: Multiagente é opcional e não altera o objetivo central do SmallClaw. O modelo local pequeno pode permanecer como seu executor principal. Multiagente torna o sistema melhor em planejamento, recuperação e fluxos de trabalho com muitas ferramentas quando os modelos pequenos começam a ter dificuldades.

Detecção de loop: Agora no loop principal de ferramentas, rastreando padrões repetidos de toolName e args e injetando orientação para interromper travamentos em vez de deixar espiralar.

Configuração testada: Esta atualização foi testada em modelos da classe 4B, incluindo qwen3:4b em uma máquina com 8GB de RAM.