发现Agent卡住需立即干预，先通过Web仪表盘确认Status为running且Last Updated超时，再查Execution Trace中stdout空或stderr报错；接着用CLI或curl检查任务分工是否合理；最后勾选Clear previous agent states重试，仍失败则清理output.json和stderr.log，或强制指定Agent接手。
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当Agent Space中某个Agent长时间无响应、输出为空或明显偏离任务目标时，必须立即介入干预，不能等待超时自动终止，因为静默失败可能已导致下游依赖中断或状态污染。
确认任务是否真的卡住
打开Agent Space Web仪表盘 → 左侧导航栏点击【Tasks】→ 在搜索框输入 task_id 或关键词筛选最近30分钟的任务 → 找到对应条目，查看 Status 字段是否为 【running】 且 Last Updated 时间超过你设定的预期耗时（如代码生成类任务超8分钟、文档摘要类超3分钟即应预警）。
点击该任务行右侧的「Details」按钮 → 拉到底部查看「Execution Trace」区域：若某 Agent 的 stdout 为空、stderr 显示 ConnectionResetError 或 token limit exceeded，说明它已实质性失败，而非单纯慢。
检查任务分工合理性
方法一：通过 CLI 快速定位分工断点
在终端执行 agent-router logs --task-id 【task_id】 --format json | jq '.events[] | select(.agent == "Codex" or .agent == "OpenClaw") | {agent, step, result}'，观察各 Agent 是否按预期顺序承接——例如本该由 Claude Code 完成逻辑拆解，却跳过直接交给 Codex 写实现，这就是分工错位。
方法二：人工比对原始任务描述与 Agent 实际动作
用 curl -X GET "http://localhost:8080/api/v1/tasks/{task_id}/raw" 获取原始 payload → 检查 【task_description】字段是否包含明确动词+宾语+约束条件（如“用 Python 写一个支持并发的 Redis 缓存装饰器，要求兼容 Python 3.9+，不依赖第三方库”），若仅写“优化缓存”，则分工混乱是必然结果，必须重写任务描述。
重新运行任务
第一步：在 Web 仪表盘中找到该任务 → 点击右上角「Retry」按钮 → 弹窗中勾选「Clear previous agent states」【此项必须勾选，否则残留上下文会干扰重试】。
第二步：若重试后仍失败，进入 ~/.agentspace/runtimes/ 目录 → 找到对应 provider 子目录（如 codex-20261031/latest/）→ 删除 output.json 和 stderr.log → 返回仪表盘再次点击 Retry。
第三步：若两次重试均失败，改用 CLI 强制指定 Agent 接手：agent-router run --task-id 【task_id】 --override-agent "Claude Code"，强制将剩余步骤交由更擅长逻辑解析的 Agent 处理。
