Session Resume — 会话恢复

Gateway 重启、网络断线、session 压缩后，自动恢复任务上下文。

什么时候用

每次新 session 启动时（自动检测）
用户说"恢复任务"、"resume"、"断线恢复"
Gateway 重启后的第一次对话
长时间任务中途被中断

核心理念

AI Agent 执行长时间任务时最怕断线——Gateway 重启、session 被压缩、网络中断，任务进度全部丢失，用户不得不重新描述需求。

Session Resume 通过任务状态持久化解决这个问题：

执行任务时定期保存进度到文件
新 session 启动时自动读取并恢复
向用户汇报：之前在做什么、做到哪了、还剩什么

执行流程

Phase 1 — 检测（Detect）

新 session 启动时检查：

读取 ~/.openclaw/workspace-main/.task-state.json
如果文件存在且内容有效，说明有未完成的任务
如果文件不存在或为空，说明没有待恢复的任务（跳过后续步骤）

Phase 2 — 恢复（Restore）

解析任务状态文件，提取：

任务描述：用户原始请求是什么
当前进度：已完成的步骤
未完成项：还剩哪些步骤
关键上下文：文件路径、配置值、中间结果等
中断原因：如果能判断的话（压缩/重启/超时）

Phase 3 — 汇报（Report）

向用户发送恢复报告：

🔄 任务恢复
━━━━━━━━━

📋 之前的任务：
部署新版本到生产环境

✅ 已完成：
- 代码拉取和构建
- 单元测试通过
- Docker 镜像构建完成

⏳ 待完成：
- 推送镜像到仓库
- 更新 K8s 配置
- 执行滚动更新

💡 是否继续执行？

Phase 4 — 继续或放弃（Resume / Abandon）

用户说"继续" → 从断点处继续执行
用户说"放弃"或"不用了" → 清理状态文件，开始新任务
用户不回应 → 保持状态文件不动，下次再问

任务状态文件格式

文件路径：~/.openclaw/workspace-main/.task-state.json

{
  "version": 1,
  "taskId": "uuid-here",
  "createdAt": "2026-04-02T10:30:00+08:00",
  "updatedAt": "2026-04-02T11:15:00+08:00",
  "description": "用户的原始任务描述",
  "status": "in_progress",
  "steps": [
    {"name": "步骤1", "status": "done", "result": "简要结果"},
    {"name": "步骤2", "status": "done", "result": "简要结果"},
    {"name": "步骤3", "status": "pending"},
    {"name": "步骤4", "status": "pending"}
  ],
  "context": {
    "key1": "value1",
    "key2": "value2"
  },
  "lastCheckpoint": "步骤2完成后"
}

使用规范

保存任务状态（执行长时间任务时）

在执行多步骤任务时，每完成一个关键步骤后更新状态文件：

任务开始时创建 .task-state.json
每完成一个步骤，更新对应 step 的 status 和 result
任务全部完成后删除状态文件

自动检测（session 启动时）

建议在 AGENTS.md 的启动序列中加入：

5. 检查 .task-state.json 是否存在，如有则执行 session-resume skill 恢复任务

规则

只读取，不猜测：只恢复文件中明确记录的信息，不猜测未记录的进度
先汇报，后执行：恢复后先告知用户，等用户确认再继续
及时更新：每个关键步骤完成后都要更新状态文件
任务完成即清理：全部完成后删除状态文件，避免下次误恢复
不影响正常流程：没有状态文件时，完全不影响正常的 session 启动

与其他 Skill 的配合

Smart Compact：压缩前先保存任务状态，压缩后自动恢复
Memory-Dream：任务状态是临时的（完成即删），长期信息由 Dream 整合到 MEMORY.md

session-resume

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