并行任务处理 — 一条指令让 AI 同时跑多件事

为什么要并行

很多实际场景里，你有 N 件事要让 AI 做，而这些事之间没有依赖关系——先做 A 再做 B 还是反过来做都一样。串行跑的话总耗时是 A + B + C，并行跑的话总耗时是 max(A, B, C)。

Sophclaw 在任务执行模式和 StepClaw 模式下都支持并行，具体表现为：

• AI 自动识别指令里可以并行的子任务
• 分别调度独立的执行单元去跑
• 等所有子任务完成后汇总结果

并行怎么触发

方式一：指令里明确表达并行意图

"帮我同时做这三件事：1）抓取网站 A 的新闻列表；2）读取 data.csv 并按日期分组；3）在 /tmp 下创建三个测试文件夹"

AI 看到"同时做这三件事"会自动分并行执行。

方式二：StepClaw 模式自动并行

在 StepClaw 小龙虾模式下，AI 拆解任务时会自动判断哪些子任务可以并行，不需要你显式告诉它。

方式三：在配置里设置并行度

如果你在 Sophclaw 配置里设置了最大并行 Agent 数（默认通常是 3-5），AI 会按这个上限调度，不会无限开新任务。

并行的边界

并行不是越多越好，有几个天然边界：

1. 子任务之间不能有依赖关系：如果 B 需要 A 的输出作为输入，那 A 和 B 不能并行——必须串行。AI 会自动识别依赖并正确排序。

2. 系统资源限制：并行的 Agent 都要占内存和 CPU。并行度设太高可能拖慢整体速度，甚至触发内存预警。建议先用 3-5 的并行度试试。

3. 文件冲突风险：两个并行的 Agent 如果同时写同一个文件，会发生冲突。AI 在调度时会尽量避免这种情况，但如果你在指令里让两个任务写同一个文件，还是要自己注意。

一个实际例子

假设你给 Sophclaw 下一条指令：

"帮我做竞品调研：1）抓取竞品 A 官网的产品列表；2）从 App Store 抓竞品 A 的最近评分；3）在 GitHub 上搜竞品 A 的开源项目 Star 数趋势；4）把这四份信息汇总成一张对比表"

AI 的调度逻辑是：

1. 识别四个子任务
2. 判断 1/2/3 之间没有依赖，可以并行；4 依赖 1/2/3 的输出，必须串行在后面
3. 并行跑 1/2/3（各自独立的执行单元）
4. 三个都完成后，汇总跑 4
5. 输出最终对比表

总耗时 ≈ max(t1, t2, t3) + t4，远小于 t1 + t2 + t3 + t4。

并行 vs 多 Agent 协同

容易混淆的两个概念：

日常使用中并行任务够用了——只有当你确实需要不同 Agent 有不同身份、权限、记忆隔离时才去搞多 Agent 协同。