并行任务与预算约束

执行方式

需求	入口	谁负责推进
单个或多个委派任务	`task`、`tasks`、Worker 注册	Core 的任务调度与父 Run
给确定步骤写受控程序	`program`、ProgramCatalog	程序执行器及底层受控工具
排队、分 lane、交给外部 Worker	SessionQueueConfig 与队列接口	宿主提供 lane handler 或外部回执
类型化并行步骤及恢复	`parallel`、`parallel_resumable`、`workflow_step`	启用后的编排宿主
根据状态动态选择下一步	state graph、dynamic workflow、Flow 投影	持有图与能力的宿主

简单任务先使用 task。模型侧没有另一个独立的 parallel_task 工具；多项 fan-out 由 task 承载。并行是调度选择，不能绕过父任务权限或把预算变成每个子任务各用一份无限额度。

Worker 与子智能体

Rust 宿主通过 register_worker_agent 等公开入口注册 Worker。选择明确名称、用途、可见工具和边界，先做一次只读委派，再接入写入任务。已准入的 Run 使用冻结的 registry，新注册能力影响后续 Run。

subagent_tasks() 跟踪子任务，active_tools() 查看执行中的工具。父任务取消时还要检查子任务与外部操作是否结算。子任务回答“测试通过”应带回可核对的检查证据，不能自动成为父任务的完成证明。

自动委派、手动委派和自动并行各有 SessionOptions 开关；with_max_parallel_tasks 限制并行数。为同一组任务检查 task_scheduler_stats、task_scheduler_health、model_generation_pool_health 和 model_middleware_health，分别识别队列、模型并发池与中间件问题。

可选队列

配置 with_queue_config 后，用 has_queue() 判断是否接入。queue_stats() 查看各 lane 的排队、活动与外部任务，queue_metrics() 可能因未启用指标而返回 None。没有指标不是“零延迟”。

set_lane_handler 为指定 lane 安装处理器；外部任务使用 pending_external_tasks 与 complete_external_task 对应原 task_id。重复、迟到或未知任务回执不能套给新任务。启用死信后用 dead_letters() 排查失败，不能无条件循环重放带副作用的任务。

program 怎样使用工具

ProgramCatalog 定义可准入程序，program 工具负责有界执行与工具调用。脚本自身的 CPU、内存、源码大小和期限需要受限；底层 IO 仍走工具治理。宿主不能把 program 当成不受控的第二条 Shell 通道。

先用固定程序和明确输入验证成功、工具拒绝与超时，再允许模型选择程序。程序层成功应检查内部调用回执，外层异常后先核对原副作用状态。

高级工作流与恢复

dynamic-workflow 编入可编程工作流与 Flow 投影，并依赖 state-graph。workflow() 等便利入口不代表所有高级图操作都在默认构建中。根据选用 API 核对 feature 和 provider。

恢复时保留步骤身份、版本、检查点及外部效果记录。已经完成的纯计算可以重用；外部效果是否可重试要看幂等契约和结算证据。新的图 patch 必须经过准入与 diff，不能在运行中悄悄替换旧计划。

验收

两个只读子任务应受并行上限限制；第三个任务可观察到排队。模拟一个 Worker 失败、一个模型池超时和一次父任务取消，确认错误归属、预算消耗和子资源收尾。可恢复工作流另测检查点前后崩溃，避免重复外部写入。