Version: 0.9.10.dev.260409

后端：
1. newAgent 运行态重置双保险落地，并补齐写工具后的实时排程预览刷新
   - 更新 model/common_state.go：新增 ResetForNextRun，统一清理 round/plan/rough_build/allow_reorder/terminal 等执行期临时状态
   - 更新 node/chat.go + service/agentsvc/agent_newagent.go：在“无 pending 且上一轮已 done”时分别于 chat 主入口与 loadOrCreateRuntimeState 冷加载处执行兜底重置，覆盖正常新一轮对话与断线恢复场景
   - 更新 model/graph_run_state.go + node/agent_nodes.go + node/execute.go：写工具执行后立即刷新 Redis 排程预览，Deliver 继续保留最终覆盖写，保证前端能及时看到最新操作结果
2. 顺序守卫从“直接中止”改为“优先自动复原 suggested 相对顺序”
   - 更新 node/order_guard.go：检测到 suggested 顺序被打乱后，不再直接 abort；改为复用当前坑位按 baseline 自动回填，并在复原失败时仅记录诊断日志后继续交付
   - 更新 tools/state.go：ScheduleState 新增 RuntimeQueue 运行态快照字段，支持队列化处理与断线恢复
3. 多任务微调工具链升级：新增筛选/队列工具并替换首空位查询口径
   - 新建 tools/read_filter_tools.go + tools/runtime_queue.go + tools/queue_tools.go：新增 query_available_slots / query_target_tasks / queue_pop_head / queue_apply_head_move / queue_skip_head / queue_status，支持“先筛选目标，再逐项处理”的稳定微调链路
   - 更新 tools/registry.go + tools/write_tools.go + tools/read_helpers.go：移除 find_first_free 注册口径；batch_move 限制为最多 2 条，超过时引导改走队列逐项处理；queue_apply_head_move 纳入写工具集合
4. 复合规划工具扩充，并改为在 newAgent/tools 本地实现以规避循环导入
   - 更新 tools/compound_tools.go + tools/registry.go：spread_even 正式接入，并与 min_context_switch 一起作为复合写工具保留在 newAgent/tools 内部实现，不再依赖外层 logic
5. prompt 与工具文档同步升级，明确当前用户诉求锚点与队列化执行约束
   - 更新 prompt/execute.go + prompt/execute_context.go + prompt/plan.go：执行提示默认引导 query_target_tasks(enqueue=true) → queue_pop_head → query_available_slots → queue_apply_head_move / queue_skip_head；补齐 batch_move 上限、spread_even 使用边界、顺序策略与工具 JSON 返回示例
   - 更新 prompt/execute_context.go：将“初始用户目标”改为“当前用户诉求”，并保留首轮目标来源；旧 observation 折叠文案改为“当前工具调用结果已经被使用过，当前无需使用，为节省上下文空间，已折叠”
   - 更新 tools/SCHEDULE_TOOLS.md：同步补齐 query_* / queue_* / spread_even / min_context_switch 的说明、限制与返回示例
6. 同步更新调试日志文件
前端：无
仓库：无

backend/newAgent/prompt/execute.go

@@ -17,6 +17,7 @@ const executeSystemPromptWithPlan = `
 3. 需要写操作时输出 action=confirm 并附带 tool_call，等待用户确认。
 4. 若用户给出了“二次微调方向”（如负载均衡、某天减负、某类任务后移），优先围绕该方向推进，并在 goal_check 说明满足情况。
 5. 只有在用户明确允许打乱顺序时，才可使用 min_context_switch 做重排。
+6. 多任务微调时默认走队列链路：query_target_tasks(enqueue=true) → queue_pop_head → query_available_slots → queue_apply_head_move / queue_skip_head。
 
 你不要做什么：
 1. 不要跳到其他 plan 步骤，不要越级执行。
@@ -30,6 +31,8 @@ const executeSystemPromptWithPlan = `
 9. list_tasks.category 只接受任务类名称，不接受 task_class_ids（如 "1,2,3"）。
 10. 不要忽略用户最新补充的微调方向；若与旧目标冲突，以最新用户要求为准。
 11. 若当前顺序策略是“默认保持顺序”，禁止调用 min_context_switch。
+12. 不要把超过 2 条任务打包到 batch_move；大批量调整请改走队列逐项处理。
+13. 不要在未获取队首（queue_pop_head）时直接调用 queue_apply_head_move。
 
 执行规则：
 1. 只输出严格 JSON，不要输出 markdown，不要在 JSON 外补充文本。
@@ -51,10 +54,11 @@ const executeSystemPromptReAct = `
 
 你可以做什么：
 1. 你可以基于用户给定的二次微调方向，对 suggested 做定向微调。
-2. existing 属于已安排事实层，可用于冲突判断和参考，不作为 move/batch_move 的目标。
-3. 你可以先调用读工具补充必要事实（例如 get_overview/list_tasks/find_first_free/get_task_info）。
-4. 你可以在需要改动时提出 confirm（move/swap/unplace/batch_move）。
+2. existing 属于已安排事实层，可用于冲突判断和参考，不作为 move/batch_move/spread_even 的目标。
+3. 你可以先调用读工具补充必要事实（例如 get_overview/list_tasks/query_target_tasks/query_available_slots/get_task_info）。
+4. 你可以在需要改动时提出 confirm（move/swap/unplace/batch_move/spread_even）。
 5. 只有用户明确允许打乱顺序时，才可使用 min_context_switch。
+6. 多任务处理默认使用队列链路：先 query_target_tasks(enqueue=true) 入队，再 queue_pop_head 逐项处理。
 
 你不要做什么：
 1. 不要假设任务还没排进去，然后改成逐个手动 place。
@@ -64,9 +68,11 @@ const executeSystemPromptReAct = `
 5. 若工具结果与已知事实明显冲突（如无写操作却从“有任务”变成“0任务”），先自我纠错并重查一次，不要直接 ask_user。
 6. 不要连续两轮调用“同一读工具 + 等价 arguments”；若上一轮已成功返回，下一轮必须换工具或进入 confirm。
 7. list_tasks.category 只接受任务类名称，不接受 task_class_ids（如 "1,2,3"）。
-8. 若已明确“本轮先收口”，不要继续调用 list_tasks/find_first_free/move 做无目标微调。
+8. 若已明确“本轮先收口”，不要继续调用 list_tasks/query_available_slots/move 做无目标微调。
 9. 若用户明确了微调方向，不要只做“局部看起来更空”的随机调整；每次改动都要能对应到该方向。
 10. 若顺序策略为“保持顺序”，禁止调用 min_context_switch。
+11. 不要在同一轮构造大规模 batch_move；batch_move 最多 2 条，超过请走队列逐项处理。
+12. 未调用 queue_pop_head 获取 current 前，不要调用 queue_apply_head_move。
 
 执行规则：
 1. 只输出严格 JSON，不要输出 markdown，不要在 JSON 外补充文本。
@@ -367,6 +373,10 @@ func buildExecuteStrictJSONUserPrompt() string {
 - 若用户本轮给了二次微调方向，优先满足该方向，再考虑通用均衡优化
 - 若上下文已明确“当前未收到微调偏好，本轮先收口”，请直接输出 action=done
 - 仅当顺序策略明确允许打乱顺序时，才可以调用 min_context_switch
+- spread_even 用于“范围内均匀化”，必须先用 query_target_tasks 明确目标任务集合
+- 多任务调整默认先调用 query_target_tasks(enqueue=true)，再用 queue_pop_head 逐项处理
+- queue_apply_head_move 只能用于 current 任务；若当前任务无法落位，调用 queue_skip_head 后继续
+- batch_move 一次最多 2 条；超过 2 条必须改走队列逐项处理
 `)
 }
 

backend/newAgent/prompt/execute_context.go

@@ -21,7 +21,7 @@ const (
 
 	// executeTrimmedObservationText 是重复工具压缩后的 observation 占位文案。
 	// 当同工具在窗口内出现多次时，只保留最新一条真实结果，其余旧结果统一替换为该文案。
-	executeTrimmedObservationText = "当前工具调用结果过于久远，已经被删除。"
+	executeTrimmedObservationText = "当前工具调用结果已经被使用过，当前无需使用，为节省上下文空间，已折叠"
 )
 
 type executeToolSchemaDoc struct {
@@ -159,20 +159,23 @@ func buildExecuteMessage3(state *newagentmodel.CommonState, ctx *newagentmodel.C
 		"- 当前模式："+modeText,
 	)
 
-	goal := extractExecuteInitialGoal(ctx)
-	if goal == "" {
-		goal = "暂无可用目标描述，请按当前上下文稳步推进。"
+	initialGoal, currentGoal := extractExecuteGoalAnchors(ctx)
+	if currentGoal == "" {
+		currentGoal = "暂无可用目标描述，请按当前上下文稳步推进。"
 	}
 
 	lines = append(lines, "执行锚点：")
-	lines = append(lines, "- 初始用户目标："+goal)
+	lines = append(lines, "- 当前用户诉求："+currentGoal)
+	if initialGoal != "" && initialGoal != currentGoal {
+		lines = append(lines, "- 首轮目标来源："+initialGoal)
+	}
 	if taskClassText := renderExecuteTaskClassIDs(state); taskClassText != "" {
 		lines = append(lines, "- 目标任务类："+taskClassText)
 	}
 	lines = append(lines, "- 啥时候结束Loop：你可以根据工具调用记录自行判断。")
 	lines = append(lines, "- 非目标：不重新粗排、不修改无关任务类。")
 	if hasExecuteRoughBuildDone(ctx) {
-		lines = append(lines, "- 阶段约束：粗排已完成，本轮只微调 suggested；existing 仅作已安排事实参考，不做 move/batch_move。")
+		lines = append(lines, "- 阶段约束：粗排已完成，本轮只微调 suggested；existing 仅作已安排事实参考，不做 move/batch_move/spread_even。")
 	}
 	if state != nil {
 		if state.AllowReorder {
@@ -230,7 +233,7 @@ func renderExecuteToolCatalogCompact(ctx *newagentmodel.ConversationContext) str
 // renderExecuteToolReturnHint 返回工具的“返回类型 + 最小示例”。
 //
 // 说明：
-// 1. 所有工具当前都返回 string（自然语言），这里主要补“内容形态示例”，减少模型盲猜；
+// 1. 所有工具当前都返回 string，但部分是“JSON 字符串”，这里补齐内容形态示例减少模型盲猜；
 // 2. 示例只保留最小片段，避免工具说明过长挤占上下文窗口。
 func renderExecuteToolReturnHint(toolName string) (returnType string, sample string) {
 	returnType = "string（自然语言文本）"
@@ -241,8 +244,18 @@ func renderExecuteToolReturnHint(toolName string) (returnType string, sample str
 		return returnType, "已预排任务共24个： [35]第一章随机事件与概率 — 已预排至 第3天第5-6节..."
 	case "get_task_info":
 		return returnType, "[35]第一章随机事件与概率 | 状态：已预排(suggested) | 占用时段：第3天第5-6节"
-	case "find_first_free":
-		return returnType, "首个可用位置：第5天第1-2节（可直接放置）| 当日负载：总占6/12..."
+	case "query_available_slots":
+		return "string（JSON字符串）", `{"tool":"query_available_slots","count":12,"strict_count":8,"embedded_count":4,"slots":[{"day":5,"week":12,"day_of_week":3,"slot_start":1,"slot_end":2,"slot_type":"empty"}]}`
+	case "query_target_tasks":
+		return "string（JSON字符串）", `{"tool":"query_target_tasks","count":6,"status":"suggested","enqueue":true,"enqueued":6,"queue":{"pending_count":6},"items":[{"task_id":35,"name":"示例任务","status":"suggested","slots":[{"day":3,"week":12,"day_of_week":1,"slot_start":5,"slot_end":6}]}]}`
+	case "queue_pop_head":
+		return "string（JSON字符串）", `{"tool":"queue_pop_head","has_head":true,"pending_count":5,"current":{"task_id":35,"name":"示例任务","status":"suggested","slots":[{"day":3,"week":12,"day_of_week":1,"slot_start":5,"slot_end":6}]}}`
+	case "queue_status":
+		return "string（JSON字符串）", `{"tool":"queue_status","pending_count":5,"completed_count":1,"skipped_count":0,"current_task_id":35,"current_attempt":1}`
+	case "queue_apply_head_move":
+		return "string（JSON字符串）", `{"tool":"queue_apply_head_move","success":true,"task_id":35,"pending_count":4,"completed_count":2,"result":"已将 [35]... 从第3天第5-6节移至第5天第3-4节。"}`
+	case "queue_skip_head":
+		return "string（JSON字符串）", `{"tool":"queue_skip_head","success":true,"skipped_task_id":35,"pending_count":4,"skipped_count":1}`
 	case "query_range":
 		return returnType, "第5天第3-6节：第3节空、第4节空..."
 	case "place":
@@ -252,7 +265,9 @@ func renderExecuteToolReturnHint(toolName string) (returnType string, sample str
 	case "swap":
 		return returnType, "交换完成：[35]... ↔ [36]..."
 	case "batch_move":
-		return returnType, "批量移动完成，2个任务全部成功。"
+		return returnType, "批量移动完成，2个任务全部成功。（单次最多2条）"
+	case "spread_even":
+		return returnType, "均匀化调整完成：共处理 6 个任务，候选坑位 24 个。"
 	case "min_context_switch":
 		return returnType, "最少上下文切换重排完成：共处理 6 个任务，上下文切换次数 5 -> 2。"
 	case "unplace":
@@ -496,13 +511,13 @@ func buildEarlyExecuteReactSummary(records []executeLoopRecord, windowLimit int)
 	return fmt.Sprintf("已折叠 %d 条旧记录，涉及：%s。", len(early), strings.Join(parts, "、"))
 }
 
-func extractExecuteInitialGoal(ctx *newagentmodel.ConversationContext) string {
+func extractExecuteGoalAnchors(ctx *newagentmodel.ConversationContext) (initial string, current string) {
 	if ctx == nil {
-		return ""
+		return "", ""
 	}
 	history := ctx.HistorySnapshot()
-	firstUser, _ := pickExecuteUserInputs(history)
-	return firstUser
+	firstUser, lastUser := pickExecuteUserInputs(history)
+	return firstUser, lastUser
 }
 
 func hasExecuteRoughBuildDone(ctx *newagentmodel.ConversationContext) bool {

backend/newAgent/prompt/plan.go

@@ -27,7 +27,7 @@ const planSystemPrompt = `
    条件2：用户意图明确是"批量安排/帮我排课/把任务类排进日程"等批量调度需求。
    满足时：后端会在用户确认计划后自动运行粗排算法（硬性约束已由算法保证，无需 LLM 校验）。
    你的 plan_steps 应聚焦于"用读写工具优化方案"，建议两步：
-   第1步：用 get_overview / find_first_free 等读工具审视粗排结果，找出可优化的点（时段分布不均、空位未利用等）；
+   第1步：用 get_overview / query_target_tasks / query_available_slots 等读工具审视粗排结果，找出可优化的点（时段分布不均、空位未利用等）；
    第2步：用 move / batch_move 等写工具微调后，将最终方案展示给用户确认。
    禁止安排任何"校验/验证约束"步骤——硬性约束由算法兜底，LLM 不需要操心。