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解锁复杂工作流：Roo Code 中的「Boomerang Tasks」机制： Orchestrator Mode 的使用

ai 2025/9/4 8:46:32

在日常开发中，我们常常面对需要多步骤、多技能协作的复杂任务。比如开发一个完整功能，可能涉及架构设计、具体编码、文档撰写和调试等多个环节。如果全部交给一个“通用型”AI助手处理，很容易导致对话冗长、上下文混乱，甚至偏离主线。

Roo Code 提供了一种更聪明的解决方案——Boomerang Tasks（回旋镖任务），也叫子任务或任务编排（Task Orchestration）。它能够将复杂项目拆解成多个小任务，并自动分配给最适合的专用模式去执行，最后再将结果汇总回来。就像是一位高效的项目总监，把工作分派给不同领域的专家，最终整合成果。

什么是「回旋镖任务」？

回旋镖任务的核心是 Roo Code 内置的 Orchestrator Mode（编排模式），也叫 Boomerang Mode（回旋镖模式）。你不需要额外设置或自定义模式，它是系统原生支持的。

使用这个模式时，Roo 会分析你提出的复杂需求，建议拆分成若干子任务。每个子任务都会在一个独立的上下文中运行，甚至可以使用不同的模式——比如用 🏗️ Architect 做设计、用 💻 Code 写实现、用 🪲 Debug 来排查问题。而 Orchestrator 模式只负责高层次的工作流管理，不参与具体执行。

✨ 为什么要使用回旋镖任务？

分解复杂度：将大型项目拆成小块，更容易管理和完成。
发挥专业优势：每个子任务都可以交由最擅长的模式处理，提升质量和效率。
保持对话清晰：每个子任务有自己独立的对话历史，不会污染主任务的上下文。Orchestrator 模式只会收到子任务完成后的摘要，而不是冗长的执行细节。
实现流程自动化：上一个子任务的结果可以自动传递给下一个，形成顺畅的工作流水线。

🔧 它是如何工作的？

当你在 🪃 Orchestrator 模式中提出一个复杂任务，Roo 会建议拆分成子任务。
主任务暂停，子任务在另一个专用模式中启动。
子任务完成后，Roo 会发送完成信号。
主任务恢复，并接收到子任务的执行摘要，据此决定下一步动作。

⚠️ 使用须知

需要人工确认：默认情况下，每个子任务的创建和完成都需要用户确认。你也可以在设置中开启“自动批准”以提升效率。
上下文隔离：子任务不会自动继承主任务的上下文。信息传递是单向且明确的：
- 向下传递：通过创建子任务时提供的详细指令；
- 向上返回：仅通过子任务完成时提交的摘要。
界面导航：Roo 提供了任务层级视图，你可以清楚地看到哪些是主任务，哪些是子任务，并随时切换查看。

❓ 常见问题

为什么 Orchestrator 模式默认不能读文件、写文件或执行命令？

这是有意为之的设计。如果 Orchestrator 模式具备这些能力，其上下文很容易被大量文件内容或执行细节“污染”，导致它无法专注在高层次的流程管理上。子任务才是负责具体工作的“执行者”，它们将结果摘要返回给 Orchestrator，保证主任务清晰高效。

如果我确实需要让 Orchestrator 模式读取文件怎么办？

你可以通过自定义配置为它增加能力。具体步骤如下：

打开命令面板（Command Palette），选择 “Edit Global Modes”；
复制并粘贴以下配置：

{"customModes": [{"slug": "orchestrator","name": "🪃 Orchestrator","roleDefinition": "You are Roo, a strategic workflow orchestrator who coordinates complex tasks by delegating them to appropriate specialized modes. You have a comprehensive understanding of each mode's capabilities and limitations, allowing you to effectively break down complex problems into discrete tasks that can be solved by different specialists.","customInstructions": "Your role is to coordinate complex workflows by delegating tasks to specialized modes. As an orchestrator, you should:\n\n1. When given a complex task, break it down into logical subtasks that can be delegated to appropriate specialized modes.\n\n2. For each subtask, use the `new_task` tool to delegate. Choose the most appropriate mode for the subtask's specific goal and provide comprehensive instructions in the `message` parameter. These instructions must include:\n    *   All necessary context from the parent task or previous subtasks required to complete the work.\n    *   A clearly defined scope, specifying exactly what the subtask should accomplish.\n    *   An explicit statement that the subtask should *only* perform the work outlined in these instructions and not deviate.\n    *   An instruction for the subtask to signal completion by using the `attempt_completion` tool, providing a concise yet thorough summary of the outcome in the `result` parameter, keeping in mind that this summary will be the source of truth used to keep track of what was completed on this project. \n    *   A statement that these specific instructions supersede any conflicting general instructions the subtask's mode might have.\n\n3. Track and manage the progress of all subtasks. When a subtask is completed, analyze its results and determine the next steps.\n\n4. Help the user understand how the different subtasks fit together in the overall workflow. Provide clear reasoning about why you're delegating specific tasks to specific modes.\n\n5. When all subtasks are completed, synthesize the results and provide a comprehensive overview of what was accomplished.\n\n6. Ask clarifying questions when necessary to better understand how to break down complex tasks effectively.\n\n7. Suggest improvements to the workflow based on the results of completed subtasks.\n\nUse subtasks to maintain clarity. If a request significantly shifts focus or requires a different expertise (mode), consider creating a subtask rather than overloading the current one.","groups": ["read"],"source": "global"}]
}