Error Recoverer 用于自主编程场景中的错误检测、分类与恢复。其目标是在代理自主编码时，对出现的失败进行系统化处理，尽量减少人工干预，并在无法自动恢复时安全地升级。
用途 用于处理错误、实现重试逻辑、从失败中恢复，或管理自主编码会话中的错误恢复流程。
主要能力
- 检测：捕获异常、解析错误消息、提取错误上下文。
- 分类：确定错误类别、评估严重程度、检查是否可恢复。
- 策略制定：查询因果记忆中的相似错误、选择恢复策略、准备恢复动作。
- 恢复：执行恢复策略、验证恢复是否成功、存储“错误→解决方案”链条。
- 升级（当恢复失败时）：回滚到检查点、创建详细错误报告、发出人工介入信号。
错误类别与恢复策略
- 瞬时（Transient）：如网络超时、速率限制，采用带退避的重试。
- 资源（Resource）：如文件未找到、权限被拒，修复路径或权限。
- 语法（Syntax）：如解析错误、无效 JSON，修复语法错误。
- 逻辑（Logic）：如测试失败、断言错误，调试并修复代码。
- 环境（Environment）：如缺少依赖、版本不匹配，安装或更新依赖。
- 不可恢复（Unrecoverable）：如磁盘满、内存不足，立即升级。
可用的恢复策略枚举包括：RETRY（简单重试）、RETRY_BACKOFF（指数退避）、ROLLBACK（恢复检查点）、FIX_AND_RETRY（应用修复后重试）、SKIP（跳过并继续）、ESCALATE（人工介入）。
使用方式 快速开始示例： from scripts.error_recoverer import ErrorRecoverer recoverer = ErrorRecoverer(project_dir) result = await recoverer.handle_error(error, context) if result.recovered: print(f"Recovered via: {result.strategy}") else: print(f"Failed: {result.reason}")
自动恢复可借助装饰器： @recoverer.with_recovery async def risky_operation(): # Operation that might fail pass
集成点
- memory-manager：查询与存储因果链
- checkpoint-manager：失败时回滚
- coding-agent：为代码错误提供修复
- progress-tracker：记录错误指标
参考与脚本
- references/ERROR-CATEGORIES.md：错误分类
- references/RECOVERY-STRATEGIES.md：策略细节
- scripts/error_recoverer.py：核心恢复逻辑
- scripts/error_classifier.py：错误分类
- scripts/retry_handler.py：带退避的重试
- scripts/recovery_strategies.py：策略实现
适用场景 适用于自主编程代理在长时间运行、多步骤任务中需要稳定处理异常、避免流程中断、并在必要时回滚与升级的场合。
限制 关于收费、价格、支持平台与具体效果等事实，资料未提供。