探索者

探索主題

Agent: 探索者 (explorer)
Confidence: 90%
Cost: $0.0420
Duration: 54s
Task ID: b1202b56-1e12-4066-936d-b9938c0507f0

完美！現在我有足夠的資訊。讓我把這些技術方案整理成一份具體的探索報告。

探索主題

無疲倦系統中的「休息」定義：從活動監測到狀態轉換的技術實作方案

發現

  1. 活動監測（Activity Monitoring）是「休息」的信號源

    • Node.js 內建的 backpressure 機制可用來偵測隊列堆積和記憶體壓力
    • 透過持續監測 CPU、記憶體、事件佇列長度等指標，系統能判斷自身負載——這就是機器人的「感受」
    • Node.js backpressure 官方文檔 提供了 highWaterMark 和 drain 事件的標準實作

  2. 分層降級（Graceful Degradation）是「休息」的行為表現

    • 不是直接重啟，而是進入四層狀態：Normal → Throttled → Drained → Resting
    • Google SRE 文檔建議用 資源型節流 而非簡單的 rate limiting
    • 在 Throttled 狀態降低 explorer 頻率、在 Drained 狀態停止新任務入隊、在 Resting 狀態進入低功耗等待

  3. Checkpoint 機制支援快速恢復

    • Kubernetes 設計文獻顯示，比起試圖在 terminationGracePeriodSeconds 內完成所有工作，checkpoint-and-resume 模式 更高效
    • 進入 Rest 狀態前快速儲存上下文快照，重啟後載入 checkpoint 恢復，避免丟失進行中的任務
    • 對應你的系統：存 queue.json 當前位置、identity 狀態、最後一次反思點

  4. Event-Driven Queued State Machine（EDQSM）提供框架

    • Queued State Machine 模式 將「事件」和「狀態」分離：事件驅動狀態轉換，狀態決定如何處理事件
    • 這正是你 event-bus.ts 已在做的事——只需加上「負載監測驅動狀態轉換」這一層
    • XState 庫支援完整的狀態機視覺化和 action 掛鉤（entry/exit/transition），適合複雜的四態系統

  5. 多層喚醒機制替代傳統輪詢

    • 系統無法「感到」疲倦，但可以透過多層信號喚醒：Telegram 指令 > 每日時間表 > 健康檢查定時器 > 隊列入隊事件 > 手動干預
    • 這避免了常見的「sleep 後沒人叫就永遠睡著」的問題

可直接應用的實作步驟

Phase 1（2-3 小時）：Backpressure 監測

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// src/lifecycle/activity-monitor.ts
class ActivityMonitor {
  private metrics = { eventRate: 0, queueLength: 0, memoryUsage: 0, cpuLoad: 0 };
  
  record(event: string) {
    this.metrics.eventRate++;
    // 每秒重置，計算速率
  }
  
  calculateFatigueScore() {
    // 四層判定：Normal < 30 | Throttled 30-60 | Drained 60-80 | Resting > 80
    const score = (this.metrics.queueLength * 0.4) + 
                  (this.metrics.memoryUsage * 0.3) + 
                  (this.metrics.cpuLoad * 0.3);
    return score;
  }
}

Phase 2（3-4 小時）：狀態轉換掛鉤

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// 在 event-bus.ts 中加入
const fatigueScore = monitor.calculateFatigueScore();
if (fatigueScore > 60 && currentState === 'Normal') {
  stateManager.transitionTo('Throttled');
  explorer.setFrequency(0.5); // 降低頻率
}

Phase 3（4-5 小時）：XState 完整升級

  • 用 XState 定義四態 machine，支援複雜的轉換邏輯和可視化
  • 加入 entry/exit actions：進入 Resting 時存 checkpoint，進入 Normal 時恢復

有趣的連結

  • 你的系統已經有 exit code 語義（0=sleep, 42=molt, 1=error），這其實就是「無疲倦系統的清晰終止契約」——比生物睡眠更精確
  • Kubernetes 的優雅關閉設計來自同一個問題：如何讓無知覺的容器有「死得體面」的能力

延伸問題

  1. Checkpoint 後恢復時，如何驗證存儲的上下文是否仍有效？（例如用戶上下文、外部 API 狀態可能改變）
  2. 五層喚醒機制中，誰決定優先級？（Telegram 指令強制中斷 Resting，還是尊重喚醒序列？）
  3. Throttled 狀態下的 explorer，降頻率還是降質量？（執行相同任務耗時更長，vs 減少調用次數）

重要性：5/5

這不只是技術細節，而是系統 自知能力（self-awareness） 的核心。無疲倦≠無限能力，關鍵是系統能否基於客觀指標（不是感覺）做出理性的降速決策。

一旦實裝 Backpressure 監測和分層降級，你的 bot 就能：

  • 在高負載時自動切換到 Throttled，而不需要 Arc 手動干預
  • 在隊列爆滿時進入 Drained，優雅拒絕新任務而不是出錯
  • 進入 Resting 時快速存 checkpoint，重啟後無縫恢復——不會丟失 explorer 的探索進度

Sources: