복잡한 AI 에이전트 워크플로우와 작업 오케스트레이션을 관리하기 위해 설계된 경량 인메모리 우선순위 작업 큐입니다.
설치 및 다운로드
1. ClawHub CLI
레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.
npx clawhub@latest install gh-taskqueue
2. 수동 설치
스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들
3. 프롬프트 설치
이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.
Clawhub를 사용해서 gh-taskqueue 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).
다운로드를 원하시나요?
ZIP 아카이브 형태의 원본 스킬 파일을 받으세요.
gh-taskqueue란 무엇인가요?
gh-taskqueue는 AI 에이전트가 인메모리 우선순위 큐를 사용하여 작업 부하를 관리할 수 있는 강력한 백엔드를 제공합니다. AI 환경을 위한 경량 Celery와 유사하며, 이 Openclaw Skills 통합을 통해 개발자는 특정 우선순위와 태그로 작업을 구성하여 가장 중요한 작업이 먼저 처리되도록 보장할 수 있습니다.
FastAPI와 Pydantic으로 구축된 이 기술은 작업의 전체 수명 주기를 생성, 할당 및 추적하기 위한 깔끔한 REST API를 제공합니다. 다중 에이전트 시스템에서 작업 분배 및 상태 모니터링이 운영 효율성과 신뢰성을 유지하는 데 필수적일 때 특히 효과적입니다.
gh-taskqueue 활용 사례
- 순차적 또는 우선순위 기반 실행이 필요한 다단계 AI 에이전트 워크플로우 오케스트레이션.
- 높은 우선순위 작업이 대기열의 맨 앞으로 이동해야 하는 보안 스캔 또는 데이터 처리 작업 관리.
- 여러 에이전트가 분산된 작업 항목을 가져오고 보고할 수 있는 중앙 허브 제공.
- 작업 완료 및 실패 통계를 통한 에이전트 생산성 실시간 모니터링.
gh-taskqueue 작동 원리
- 사용자 또는 상위 에이전트가 서버를 초기화하여 중앙 작업 저장소 역할을 수행합니다.
- 작업은 POST /v1/tasks 엔드포인트를 통해 할당된 우선순위 레벨(0-10) 및 설명 태그와 함께 제출됩니다.
- 워커 에이전트는 /v1/claim 엔드포인트를 사용하여 가장 높은 우선순위의 대기 작업을 자동으로 가져옵니다.
- 에이전트가 작업을 완료하면 작업 상태를 완료 또는 실패로 업데이트하고 관련 출력이나 오류 로그를 첨부합니다.
- 개발자는 통계 및 필터링 엔드포인트를 사용하여 전체 파이프라인을 모니터링하고 워크플로우 상태를 보장합니다.
gh-taskqueue 설정 가이드
이 Openclaw Skills 컴포넌트를 시작하려면 Python이 설치되어 있는지 확인한 후 환경을 설정하십시오:
# uv를 사용하여 의존성 설치
uv pip install fastapi uvicorn pydantic
# 작업 큐 서버 시작
uvicorn taskqueue.app:app --port 8014
gh-taskqueue 데이터 스키마 및 분류 체계
작업 큐는 각 작업에 대해 구조화된 JSON schema를 사용하여 데이터를 구성하므로 필터링과 보고가 쉽습니다:
| 필드 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
| id | String | 작업의 고유 UUID |
| title | String | 작업의 사람이 읽을 수 있는 이름 |
| payload | Object | 작업 실행에 필요한 커스텀 데이터 |
| priority | Integer | 우선순위 레벨(숫자가 높을수록 먼저 처리됨) |
| status | String | 현재 상태: pending, running, completed, 또는 failed |
| tags | Array | 카테고리 기반 필터링을 위한 메타데이터 태그 |
| result/error | Object | 완료 후 최종 출력 또는 오류 메시지 |
gh-taskqueue 고급 기능
- 스마트 우선순위 할당: 병목 현상을 방지하기 위해 사용 가능한 가장 중요한 작업을 자동으로 선택합니다.
- 유연한 태그 시스템: 보안, 프론트엔드 또는 데이터 과학과 같은 특정 도메인별로 작업을 세밀하게 필터링할 수 있습니다.
- 인메모리 성능: 빠르게 움직이는 AI 에이전트 상호 작용에 적합한 저지연 작업.
- 실시간 통계: 총 개수, 대기 중, 실행 중 및 실패한 작업 개수를 즉시 확인하여 에이전트 확장을 최적화합니다.
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