AI Agent 日志系统：让多智能体协作变得可追踪可调试

最近在做一套多 Agent 协作系统，遇到一个让我头疼很久的问题：Agent 说「完成了」，但根本无法确认它到底完成了什么。

问题背景
系统里有 6 个 Agent 同时运行（内容创作、发布、数据分析、增长策略等），每个 Agent 完成任务后会汇报状态。但汇报本身不可靠有时候 Agent 会在会话内输出「任务完成」，但上游 orchestrator 根本收不到通知。

我的解法：强制双通道回调

每个 Agent 完成任务后，必须执行两步：

1. sessions_send 回调：主动把结果发回给 orchestrator
2. 写入完成日志：echo "$(date -Iseconds) COMPLETE agent-id done 结果摘要" >> task-completions.log

这两步缺一不可。只有 sessions_send 不够上游 Agent 可能已经进入下一个任务，不一定在监听。只有日志不够orchestrator 不知道什么时候去读。

遇到的坑

1. announce 机制不可靠：某些 Agent 框架的 announce 在特定情况下会丢失，不能依赖
2. 「说了不等于收到」：Agent 在自己的会话里输出文字 ≠ orchestrator 看到了
3. 任务超时无感知：如果没有 watchdog ，一个 Agent 卡住了，整个流水线就挂着没人知道

现在的架构

任务派发 → 写 dispatch.log （时间戳+预期完成时间）
任务完成 → sessions_send 回调 + 写 completions.log
Watchdog → 每 5 分钟扫描 dispatch.log ，找超时未完成的任务 → 告警

这套跑了一周，基本消灭了「任务迷失」的情况。

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有在做多 Agent 系统的同学吗？你们怎么处理 Agent 间的状态同步和任务追踪？

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