MUSE RADAR / 长任务与 Agent 工具
OpenAI 给长任务补了一套生产方法：异步工具、多 Agent 和 Skill 要各管一层
10 月 2 日官方指南把模型选择、Skill 精简、异步工具、多 Agent、computer use 和人工边界放进同一套生产流程。重点不是把任务全自动，而是让独立工作先跑、依赖步骤等结果、关键决定停给人看。
这次变化不是多一个按钮，而是把长任务分层
OpenAI 在 10 月 2 日发布 GPT-6 系列生产指南，把之前分散在多份文档里的做法合在一起：稳定的要求写进 Skill 或 AGENTS.md，慢工具可以异步执行，互不依赖的工作可以交给子 Agent，必须看屏幕时再用 computer use。指南同时要求提前写清哪些决定能自行处理、哪些必须问人。
大白话说，就是不要让一个 Agent 从头堵到尾。查资料、跑测试和比较方案可以并行；但后一步依赖测试结果时必须等回来，涉及生产数据、范围变化或外部发送时仍要停在人工确认。
先把现有 Skill 瘦身，再考虑并行
官方开发者文章提醒，Skill 太多、描述太长或互相打架，会让 Agent 更难选对工具。先把描述改成一句清楚的触发条件，把详细步骤、模板和参考资料留到真正调用时再加载。
AGENTS.md 也只保留项目级规则：哪些文档和测试与当前任务有关，哪些本地检查可直接执行，哪些动作需要批准。不要把每个可能情况都写成强制流程，否则新模型会在无关步骤上浪费上下文。
异步工具不是把任务丢给 OpenAI 托管
官方文档说明，工具定义设为 async 后，模型可以在你的应用执行慢工具时继续处理独立工作。工具仍由你的应用运行；完成后要用原来的 call_id 把结果交回后续 Responses 请求。它也不等于 Background mode，后者处理的是整段响应在后台生成。
适合的例子是先启动多个只读查询，同时整理已经拿到的资料。若下一步要用查询结果做决定，就必须等待对应输出，不能把“异步”理解成可以忽略依赖或失败。
多 Agent 仍是 beta，先用在可拆开的只读子任务
GPT-6.1 Sol 的 Responses API 可以把独立子任务分给多个子 Agent，再由主 Agent 汇总；官方明确标为 beta，接口结构仍可能变化。第一批更适合做代码库不同区域调查、多个来源核对或候选方案比较，不适合让多个 Agent 同时修改同一份生产数据。
验收时不要只看最终答案。保留子任务范围、工具输出、失败记录和主 Agent 的合并理由，尤其检查有没有重复工作、互相矛盾或漏等异步结果。
你现在能怎么用
拿每周经营简报举例：一个 Skill 固定输出格式；两个只读子任务分别查订单和内容表现；慢查询用异步工具启动；主任务先整理上周结论；结果齐了再合并。发送消息、改库存或扩大统计口径仍留给人工确认。
本站现有的可复用 Skills 教程用来整理指令，MCP 教程用来核对工具权限，长期任务教程用来设置检查点，活动记录教程用来回看 Agent 做过什么。四篇连起来，比直接打开所有自动化更容易定位错误。
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