diff --git a/apps/ai-game-creator-shell/src-tauri/src/agent.rs b/apps/ai-game-creator-shell/src-tauri/src/agent.rs
index 490e309d3..4526f0ec5 100644
--- a/apps/ai-game-creator-shell/src-tauri/src/agent.rs
+++ b/apps/ai-game-creator-shell/src-tauri/src/agent.rs
@@ -797,7 +797,7 @@ fn build_game_creator_agent_background_tool_plan_request(
             .map_err(|error| format!("序列化 Agent 工具观察失败：{error}"))?
     };
     let prompt = format!(
-        "项目上下文如下。你正在执行后台 Agent loop 第 {loop_index} 轮。请基于目标、已有工具观察和当前上下文修正计划，再决定是否调用最多 {AGENT_RUNTIME_BACKGROUND_TOOL_ACTION_LIMIT} 个白名单工具。只输出 JSON 对象，不要 markdown。\n\n{context}\n\n后台任务：\n{task}\n\n已有工具观察：\n{observations_json}\n\nJSON schema：{{\"thinkingSummary\":\"一句话理解\",\"plan\":[\"步骤\"],\"actions\":[{{\"tool\":\"memory.read|memory.write|conversation.read|asset.list|project.index|file.read|file.write|task.update|command.run_limited|preview.start|canvas.asset_generate|blackboard.write|agent.message\",\"reason\":\"为什么需要\",\"input\":{{}}}}],\"response\":\"如果无需继续调用工具，可直接给最终回复\"}}\n\n工具输入约定：memory.read 使用 {{\"scope\":\"session|project|blackboard|agent\"}}；memory.write 使用 {{\"scope\":\"agent|project|session|blackboard\",\"title\":\"标题\",\"content\":\"要沉淀的稳定结论\",\"mode\":\"append|overwrite\"}}；file.read 使用 {{\"path\":\"项目内相对路径\"}}；file.write 使用 {{\"path\":\"项目内相对路径\",\"content\":\"文件内容\"}}；task.update 使用 {{\"taskId\":\"manifest taskId\",\"status\":\"pending|running|waiting-for-confirmation|completed|failed\"}}；command.run_limited 使用 {{\"commandId\":\"game.static_smoke\"}}，只支持本地静态自检；preview.start input 可为空，用于启动当前项目的 127.0.0.1 本地 HTTP 预览；canvas.asset_generate 使用 {{\"prompt\":\"要生成的美术素材描述\"}}，通过配置的 External Editor API 生成首版素材并登记到 assets；blackboard.write 使用 {{\"title\":\"标题\",\"content\":\"要共享给所有 Agent 的稳定结论\"}}；agent.message 使用 {{\"agentId\":\"目标 taskId\",\"content\":\"给目标 Agent 的定向消息\"}}；如果已有观察足够，请返回空 actions 并填写 response。其他工具 input 可为空。"
+        "项目上下文如下。你正在执行后台 Agent loop 第 {loop_index} 轮。请基于目标、已有工具观察和当前上下文修正计划，再决定是否调用最多 {AGENT_RUNTIME_BACKGROUND_TOOL_ACTION_LIMIT} 个白名单工具。只输出 JSON 对象，不要 markdown。\n\n{context}\n\n后台任务：\n{task}\n\n已有工具观察：\n{observations_json}\n\nJSON schema：{{\"thinkingSummary\":\"一句话理解\",\"plan\":[\"步骤\"],\"actions\":[{{\"tool\":\"memory.read|memory.write|conversation.read|asset.list|project.index|file.read|file.write|task.list|task.update|command.run_limited|preview.start|canvas.asset_generate|blackboard.write|agent.message\",\"reason\":\"为什么需要\",\"input\":{{}}}}],\"response\":\"如果无需继续调用工具，可直接给最终回复\"}}\n\n工具输入约定：memory.read 使用 {{\"scope\":\"session|project|blackboard|agent\"}}；memory.write 使用 {{\"scope\":\"agent|project|session|blackboard\",\"title\":\"标题\",\"content\":\"要沉淀的稳定结论\",\"mode\":\"append|overwrite\"}}；file.read 使用 {{\"path\":\"项目内相对路径\"}}；file.write 使用 {{\"path\":\"项目内相对路径\",\"content\":\"文件内容\"}}；task.list input 可为空，用于读取 manifest 任务图、状态和 readyTaskIds；task.update 使用 {{\"taskId\":\"manifest taskId\",\"status\":\"pending|running|waiting-for-confirmation|completed|failed\"}}；command.run_limited 使用 {{\"commandId\":\"game.static_smoke\"}}，只支持本地静态自检；preview.start input 可为空，用于启动当前项目的 127.0.0.1 本地 HTTP 预览；canvas.asset_generate 使用 {{\"prompt\":\"要生成的美术素材描述\"}}，通过配置的 External Editor API 生成首版素材并登记到 assets；blackboard.write 使用 {{\"title\":\"标题\",\"content\":\"要共享给所有 Agent 的稳定结论\"}}；agent.message 使用 {{\"agentId\":\"目标 taskId\",\"content\":\"给目标 Agent 的定向消息\"}}；如果已有观察足够，请返回空 actions 并填写 response。其他工具 input 可为空。"
     );
     let request = LlmRunRequest::new(vec![
         LlmMessage::system(game_creator_agent_runtime_tool_plan_system_prompt()),
@@ -896,6 +896,7 @@ async fn execute_game_creator_agent_runtime_tool_action(
         "project.index" => observe_agent_runtime_project_index(root),
         "file.read" => observe_agent_runtime_file(root, &action.input),
         "file.write" => observe_agent_runtime_file_write(root, agent_id, &action.input),
+        "task.list" => observe_agent_runtime_task_list(root),
         "task.update" => observe_agent_runtime_task_update(root, agent_id, &action.input),
         "command.run_limited" => {
             observe_agent_runtime_limited_command(root, agent_id, &action.input)
@@ -925,6 +926,7 @@ fn game_creator_agent_runtime_tool_command_id(tool: &str) -> Option<&'static str
         "project.index" => Some("project.index"),
         "file.read" => Some("file.read"),
         "file.write" => Some("file.write"),
+        "task.list" => Some("task.list"),
         "task.update" => Some("task.update"),
         "command.run_limited" => Some("command.run_limited"),
         "preview.start" => Some("preview.start"),
@@ -1136,6 +1138,42 @@ fn observe_agent_runtime_project_index(root: &Path) -> AgentRuntimeToolObservati
     observation_from_text_result("project.index", result, "已读取项目文件索引")
 }
 
+fn observe_agent_runtime_task_list(root: &Path) -> AgentRuntimeToolObservation {
+    let result = read_manifest_for_project(root).map(|manifest| {
+        let ready_task_ids = ready_task_ids_for_tasks(&manifest.tasks);
+        let ready_text = if ready_task_ids.is_empty() {
+            "(none)".to_string()
+        } else {
+            ready_task_ids.join(", ")
+        };
+        let mut lines = vec![format!("readyTaskIds: {ready_text}")];
+        lines.extend(manifest.tasks.iter().map(|task| {
+            let dependencies = if task.dependencies.is_empty() {
+                "-".to_string()
+            } else {
+                task.dependencies.join(", ")
+            };
+            let artifacts = if task.artifacts.is_empty() {
+                "-".to_string()
+            } else {
+                task.artifacts.join(", ")
+            };
+            format!(
+                "- {} [{}] {}/{} · {} · deps: {} · artifacts: {}",
+                task.id,
+                agent_runtime_task_status_label(&task.status),
+                agent_runtime_task_group_label(&task.group),
+                task.role,
+                task.title,
+                dependencies,
+                artifacts
+            )
+        }));
+        lines.join("\n")
+    });
+    observation_from_text_result("task.list", result, "已读取 manifest 任务图")
+}
+
 fn observe_agent_runtime_file(
     root: &Path,
     input: &serde_json::Value,
@@ -1962,6 +2000,7 @@ fn default_game_creator_agent_runtime_allowed_tools() -> Vec<String> {
         "asset.list",
         "file.read",
         "file.write",
+        "task.list",
         "task.update",
         "command.run_limited",
         "preview.start",
@@ -2626,7 +2665,7 @@ pub(crate) fn game_creator_role_agent_chat_system_prompt() -> &'static str {
 }
 
 pub(crate) fn game_creator_agent_runtime_tool_plan_system_prompt() -> &'static str {
-    "你是 Genarrative AI 游戏创作多智能体 Runtime 中的专业 Agent。你必须在白名单工具内规划行动：先给一句 thinkingSummary，再给短计划，再决定是否请求工具。只能请求 memory.read、memory.write、conversation.read、asset.list、project.index、file.read、file.write、task.update、command.run_limited、preview.start、canvas.asset_generate、blackboard.write、agent.message。不要假装工具已执行；工具结果会由 Runtime 作为 observation 返回。只输出 JSON 对象，不要 markdown，不要泄露密钥。"
+    "你是 Genarrative AI 游戏创作多智能体 Runtime 中的专业 Agent。你必须在白名单工具内规划行动：先给一句 thinkingSummary，再给短计划，再决定是否请求工具。只能请求 memory.read、memory.write、conversation.read、asset.list、project.index、file.read、file.write、task.list、task.update、command.run_limited、preview.start、canvas.asset_generate、blackboard.write、agent.message。不要假装工具已执行；工具结果会由 Runtime 作为 observation 返回。只输出 JSON 对象，不要 markdown，不要泄露密钥。"
 }
 
 pub(crate) fn game_creator_agent_role_definition(
diff --git a/apps/ai-game-creator-shell/src-tauri/src/tests.rs b/apps/ai-game-creator-shell/src-tauri/src/tests.rs
index d16b2169e..8c24297b6 100644
--- a/apps/ai-game-creator-shell/src-tauri/src/tests.rs
+++ b/apps/ai-game-creator-shell/src-tauri/src/tests.rs
@@ -2164,6 +2164,190 @@ async fn background_agent_runtime_file_and_memory_writes_respect_project_policy(
     fs::remove_dir_all(root).ok();
 }
 
+#[tokio::test]
+async fn background_agent_runtime_can_list_manifest_tasks() {
+    let root = unique_project_path();
+    init_local_game_project_at(&root, "project-1", "月光厨房").expect("project init");
+    update_manifest_task_status_at(
+        &root,
+        "design-director",
+        GameCreationAppTaskStatus::Completed,
+    )
+    .expect("mark design director completed");
+    update_manifest_task_status_at(&root, "art-director", GameCreationAppTaskStatus::Running)
+        .expect("mark art director running");
+    write_project_permission_policy_at(
+        &root,
+        ProjectPermissionPolicy {
+            denied_commands: Vec::new(),
+            confirm_commands: Vec::new(),
+        },
+    )
+    .expect("allow task list");
+
+    let (sender, receiver) = mpsc::channel();
+    let plan_json = serde_json::json!({
+        "thinkingSummary": "需要先读取 manifest 任务图再判断下一步",
+        "plan": ["读取任务图", "根据 readyTaskIds 回复开发者"],
+        "actions": [
+            {
+                "tool": "task.list",
+                "reason": "确认当前各 Agent 任务状态和可执行任务",
+                "input": {}
+            }
+        ],
+        "response": ""
+    })
+    .to_string();
+    let base_url = spawn_mock_llm_server_responses_with_capture(
+        vec![
+            plan_json,
+            "任务图已经读取，下一步应围绕 readyTaskIds 推进。".to_string(),
+        ],
+        Some(sender),
+    );
+    let _config_guard = write_test_local_config(format!(
+        r#"{{
+  "agentLlm": {{
+    "design-director": {{
+      "apiKey": "design-key",
+      "baseUrl": {base_url:?},
+      "model": "design-runtime-model",
+      "apiKind": "openai_responses"
+    }}
+  }}
+}}"#
+    ));
+
+    start_game_creator_agent_background_task_at(
+        &root,
+        "design-director",
+        "后台检查当前任务图",
+        "design-task-list-run",
+    )
+    .expect("start background task");
+
+    let plan_request = receiver
+        .recv_timeout(Duration::from_secs(2))
+        .expect("plan llm request");
+    assert!(plan_request.contains("task.list"));
+    assert!(plan_request.contains("readyTaskIds"));
+    let final_request = receiver
+        .recv_timeout(Duration::from_secs(2))
+        .expect("final reply llm request");
+    assert!(final_request.contains("task.list"));
+    assert!(final_request.contains("readyTaskIds:"));
+    assert!(final_request.contains("design-director [completed]"));
+    assert!(final_request.contains("art-director [running]"));
+    assert!(final_request.contains("deps:"));
+    assert!(final_request.contains("artifacts:"));
+
+    let mut runtime = read_game_creator_agent_runtime_at(&root, "design-director")
+        .expect("read runtime")
+        .state;
+    for _ in 0..50 {
+        if runtime.status == "idle" {
+            break;
+        }
+        std::thread::sleep(Duration::from_millis(20));
+        runtime = read_game_creator_agent_runtime_at(&root, "design-director")
+            .expect("read runtime")
+            .state;
+    }
+    assert_eq!(runtime.status, "idle");
+    assert!(runtime
+        .observations
+        .iter()
+        .any(|item| item.contains("task.list：ok · 已读取 manifest 任务图")));
+    let agent_db = fs::read_to_string(root.join(".agent/agent.db")).expect("agent db");
+    assert!(agent_db.contains("\"recordType\":\"agent.runtime.tool_observation\""));
+    assert!(agent_db.contains("\"tool\":\"task.list\""));
+
+    fs::remove_dir_all(root).ok();
+}
+
+#[tokio::test]
+async fn background_agent_runtime_task_list_respects_project_policy() {
+    let root = unique_project_path();
+    init_local_game_project_at(&root, "project-1", "月光厨房").expect("project init");
+    write_project_permission_policy_at(
+        &root,
+        ProjectPermissionPolicy {
+            denied_commands: Vec::new(),
+            confirm_commands: vec!["task.list".to_string()],
+        },
+    )
+    .expect("write policy");
+    let (sender, receiver) = mpsc::channel();
+    let plan_json = serde_json::json!({
+        "thinkingSummary": "尝试读取任务图",
+        "plan": ["读取 manifest 任务图"],
+        "actions": [
+            {
+                "tool": "task.list",
+                "reason": "测试策略拦截任务图读取",
+                "input": {}
+            }
+        ],
+        "response": ""
+    })
+    .to_string();
+    let base_url = spawn_mock_llm_server_responses_with_capture(
+        vec![plan_json, "读取任务图需要用户确认。".to_string()],
+        Some(sender),
+    );
+    let _config_guard = write_test_local_config(format!(
+        r#"{{
+  "agentLlm": {{
+    "design-director": {{
+      "apiKey": "design-key",
+      "baseUrl": {base_url:?},
+      "model": "design-runtime-model",
+      "apiKind": "openai_responses"
+    }}
+  }}
+}}"#
+    ));
+
+    start_game_creator_agent_background_task_at(
+        &root,
+        "design-director",
+        "后台尝试检查当前任务图",
+        "design-task-list-policy-run",
+    )
+    .expect("start background task");
+
+    let _plan_request = receiver
+        .recv_timeout(Duration::from_secs(2))
+        .expect("plan llm request");
+    let final_request = receiver
+        .recv_timeout(Duration::from_secs(2))
+        .expect("final reply llm request");
+    assert!(final_request.contains("项目权限策略要求用户确认：task.list"));
+    assert!(!final_request.contains("readyTaskIds:"));
+    assert!(!final_request.contains("design-director [pending]"));
+
+    let mut runtime = read_game_creator_agent_runtime_at(&root, "design-director")
+        .expect("read runtime")
+        .state;
+    for _ in 0..50 {
+        if runtime.status == "idle" {
+            break;
+        }
+        std::thread::sleep(Duration::from_millis(20));
+        runtime = read_game_creator_agent_runtime_at(&root, "design-director")
+            .expect("read runtime")
+            .state;
+    }
+    assert_eq!(runtime.status, "idle");
+    assert!(runtime
+        .observations
+        .iter()
+        .any(|item| item.contains("task.list：blocked · 项目权限策略要求用户确认：task.list")));
+
+    fs::remove_dir_all(root).ok();
+}
+
 #[tokio::test]
 async fn background_agent_runtime_can_update_manifest_task_status() {
     let root = unique_project_path();
diff --git a/docs/project-memory/shared-memory/decision-log.md b/docs/project-memory/shared-memory/decision-log.md
index f37b6f2ba..db4baee98 100644
--- a/docs/project-memory/shared-memory/decision-log.md
+++ b/docs/project-memory/shared-memory/decision-log.md
@@ -4053,6 +4053,7 @@
 - 2026-07-01 调整：AI 游戏创作 App 在 `memory/session.md` 与 `memory/project.md` 之外新增项目级黑板 `memory/blackboard.md`，只记录重要跨 agent 决策、依赖和风险摘要；每个角色 agent 拥有私有记忆 `memory/agents/<group>/<role>.md`。角色 brief 必须读取自己的私有记忆和项目黑板；`game.generate_draft` 通过 Evaluator 与 `game.static_smoke` 后，追加项目黑板摘要和各角色成功产出摘要，不得覆盖既有记忆。失败 run 仍只保留 trace 和 pass 快照，不写最终记忆摘要。
 - 2026-07-06 调整：AI 游戏创作 App 主聊天普通文本改为进入主聊天 Agent，而不是直接排队 `game.generate_draft`；主聊天 Agent 读取短期记忆、长期记忆、项目黑板、最近项目对话和本地资产摘要作为背景，支持 `agentLlm.chat` 单独 provider 配置，但只做自然语言交互、澄清和 slash 命令建议，不写项目、不运行工具、不伪装生成结果。显式 `/generate <创作想法>` 或 `/draft <创作想法>` 才进入 `game.generate_draft` 待确认流。
 - 2026-07-09 调整：AI 游戏创作 App 新增 Agent Runtime V1 最小可观测状态。单 Agent 对话和生成 loop 中的角色 brief 必须写 `.agent/runtime/agents/<agentId>.json` 与 `.agent/runtime/events/<agentId>.jsonl`，记录 `agentId`、`taskId`、`sessionId`、`runId`、`source`、`status`、`phase`、当前任务 / 动作、计划、观测、允许工具、最近回复和错误；单 Agent 流式聊天事件要回传最新 `runtimeState`，开发单 Agent 聊天页和项目内单 Agent 对话弹窗只读展示该状态，读取失败必须可见提示，不得静默伪装为空状态。`source=agent-chat` 表示开发者单 Agent 对话，`source=generate-draft` 表示生成 loop 角色 brief；carry-over brief 只记录继承和完成，不伪装成重新调用 LLM。Runtime state 写入使用临时文件替换，event JSONL 读取跳过坏行，用户 prompt / 回复摘要进入 runtime 与 `agent.db` 前复用敏感上下文过滤；`.agent/runtime/` 是运行观测状态，不进入项目索引、checkpoint diff 或 restore 删除范围。该层仍是本地 JSONL 状态与事件，不引入 SQLite、常驻独立进程、远程 runner 或可中断上游 LLM 的承诺。
+- 2026-07-10 调整：Agent Runtime V1 后台工具箱新增只读 `task.list`。Agent 可自行读取 `.agent/manifest.json` 的 seed task 状态、依赖、产物交接和按依赖计算的 `readyTaskIds`，用于判断下一步任务；该工具必须受 `task.list` 项目权限策略保护，策略要求确认或拒绝时不得把任务图细节放进 observation。
 - 2026-07-10 调整：Agent Runtime V1 后台工具箱新增受策略保护的 `task.update`。Agent 只能把 `.agent/manifest.json` 中已有 seed task 的状态更新为 `pending`、`running`、`waiting-for-confirmation`、`completed` 或 `failed`，Runtime 必须复用项目写锁、`task.update` 权限策略和 `.agent/agent.db` 审计记录；策略要求确认或拒绝时不得修改 manifest，不得创建新任务。
 - 2026-07-01 调整：AI 游戏创作 App 借鉴 Godcoder 的本地工程护栏，但只收敛到五项本地机制：`ArtifactWriter` 写入前 checkpoint、写入后 diff、用户确认 restore；进入 LLM 前过滤密钥和本机配置痕迹；`.agent/agent.db` 继续作为轻量 JSONL 项目索引，`/index` 额外刷新 `.agent/project.index.json`；同一项目写入通过 `.agent/project.lock` 串行化；`.agent/policy.json` 记录项目级命令拒绝 / 确认策略。v1 不引入通用 IDE 插件、云工作区、SQLite 或任意 shell 代理。
 - 2026-07-03 调整：主窗口最近 checkpoint 列表必须直接展示 checkpoint id、文件数、大小和创建时间，并提供直接对比、填入 `/diff`、确认回滚和填入 `/restore` 的轻量操作；回滚仍走 `project.restore` 确认卡，不在列表按钮中直接写项目文件。
diff --git a/docs/technical/【技术方案】AI游戏创作智能体App实施计划-2026-06-24.md b/docs/technical/【技术方案】AI游戏创作智能体App实施计划-2026-06-24.md
index 456576954..3a924b242 100644
--- a/docs/technical/【技术方案】AI游戏创作智能体App实施计划-2026-06-24.md
+++ b/docs/technical/【技术方案】AI游戏创作智能体App实施计划-2026-06-24.md
@@ -35,6 +35,7 @@ Agent Runtime 负责：
 - 后台任务能力：开发窗口单 Agent 聊天和项目内 Agent 对话弹窗可把当前输入投递为单 Agent 后台任务，Tauri 命令 `start_game_creator_agent_runtime_task` 会立即写入该 Agent 的 `.agent/runtime/agents/<agentId>.json`、`.agent/runtime/events/<agentId>.jsonl`、`.agent/runtime/tasks/<agentId>.jsonl` 和 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl`，随后在 App 进程内启动 tokio task 执行最小 Agent loop：每轮让该 Agent 输出 `thinkingSummary / plan / actions / response`，Runtime 按白名单和项目权限策略执行工具动作，写入 `action / observation` 事件，再把 observation 放入下一轮 prompt 让 Agent 修正计划、继续行动或用空 actions + response 收束；后台任务最多执行 3 轮 loop，仍未收束时再按最后计划和全部观察生成最终回复并追加回对话。工具箱包含只读工具 `memory.read`、`conversation.read`、`asset.list`、`project.index`、`file.read`，以及受策略保护的写/运行工具 `memory.write`、`file.write`、`command.run_limited`、`blackboard.write` 和 `agent.message`；`memory.write` 可追加或覆盖本 Agent 私有记忆、项目长期/短期记忆或黑板，`file.write` 只能写项目内相对路径并记录审计，`command.run_limited` 只接受 `game.static_smoke` 并复用本地静态自检安全边界，`blackboard.write` 追加 `memory/blackboard.md`，`agent.message` 给目标 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl` 写入 tool 留言，策略要求确认或拒绝时不执行写入或运行，只把策略结果作为 observation 回给 Agent。`read_game_creator_agent_runtime` 会按 `runId` 去重返回最近任务，`read_game_creator_agent_runtimes` 批量读取所有规范 taskId 的 runtime；开发窗口、项目内 Agent 对话弹窗和主窗口 Agent 状态列表展示最近任务、当前任务、当前动作、下一步和运行阶段。不同 Agent 使用各自 runtime 锁，可以并行运行；同一 Agent 已有运行任务时，新任务会先写成 `pending / queued`，由当前后台 drain 在完成后串行继续执行。该能力仍属于 Runtime V1 的进程内任务，不是独立 OS 进程或跨重启离线常驻 worker。
 - 2026-07-10 补充：后台任务工具箱已加入 `preview.start`。Agent 可在 loop 中自行请求启动当前项目的本地 HTTP 预览；Runtime 会复用 `preview.start` 策略、项目写锁、共享 `PreviewRegistry`、manifest 预览状态、`.agent/logs/preview.log` 和 run trace 追加逻辑，并把 `agent.runtime.preview.start` 写入 `.agent/agent.db`。该 observation 只向 LLM 返回 localhost URL 与端口，不返回用户项目绝对路径。
 - 2026-07-10 补充：后台任务工具箱已加入 `canvas.asset_generate`。Agent 可在 loop 中自行给出素材 prompt，通过 AppData / Tauri 配置里的 `editorApi` 调用 External Editor API 生成首版美术素材、下载到 `assets/canvas-generated/` 并登记 manifest；Runtime 复用 `canvas.asset_generate` 策略和项目写锁，并写入 `agent.runtime.canvas.asset_generate` 审计记录。API Key 不进入 observation、manifest、agent.db 或日志；策略要求确认或拒绝时不会调用外部 API。
+- 2026-07-10 补充：后台任务工具箱已加入 `task.list`。Agent 可在 loop 中读取 manifest 任务图、每个 seed task 的状态 / 依赖 / 产物交接，以及按依赖计算的 `readyTaskIds`；Runtime 复用 `task.list` 项目权限策略，策略要求确认或拒绝时只返回策略 observation，不向 LLM 暴露任务图细节。
 - 2026-07-10 补充：后台任务工具箱已加入 `task.update`。Agent 可在 loop 中把 manifest 种子任务状态更新为 `pending / running / waiting-for-confirmation / completed / failed`，用于表达长期后台任务的当前进度；Runtime 复用 `task.update` 策略和项目写锁，实际只修改 `.agent/manifest.json` 中已有 taskId 的 `status`，并写入 `agent.runtime.task.update` 审计记录。策略要求确认或拒绝时不会修改 manifest，也不会创建新任务。
 - 任务图能力：每轮 Orchestrator agenda、ready / active task 选择、Evaluator 结构化返工路由、返工轮 carry-over。
 - 记忆能力：短期记忆 `memory/session.md`、长期记忆 `memory/project.md`、项目级黑板 `memory/blackboard.md` 和角色私有记忆 `memory/agents/<group>/<role>.md`；黑板用于共享重要跨 agent 记忆，角色私有记忆只给对应角色 brief 读取和追加。最近 project / agent conversation 会作为短期 prompt 上下文读取，不替代正式 memory 文件。
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 - 开发窗口和项目内 Agent 对话弹窗的“后台运行”只启动或排队单 Agent 后台任务，不阻塞等待回复；用户可刷新同一 Agent 对话或 runtime 状态查看进度和结果。后台任务会向 `.agent/runtime/tasks/<agentId>.jsonl` 追加任务视角记录，任务状态使用 `pending / running / completed / failed`，读取时按 `runId` 去重返回最近任务；runtime state 自身仍可在完成后显示 `idle / completed`，二者语义分开。同一 Agent 的 pending 任务由持有 `.agent/runtime/locks/<agentId>.lock` 的后台 drain 串行执行，避免同一 Agent 并发抢上下文；不同 Agent 仍可并行。后台任务的核心 loop 最多 3 轮：每轮把已有 observation 带回 LLM 让 Agent 重新规划，只有 actions 为空且 response 非空时提前收束，否则继续执行白名单工具，跑满后再进入最终回复整理。后台任务完成后会把 assistant 回复追加到对应 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl`，并向 `.agent/agent.db` 写入 `agent.runtime.background_task.queued` / `agent.runtime.background_task` / `agent.runtime.tool_observation` / `agent.runtime.memory.write` / `agent.runtime.file.write` / `agent.runtime.command.run_limited` / `agent.runtime.blackboard.write` / `agent.runtime.agent.message` / `agent.runtime.background_task.completed` / `agent.runtime.background_task.failed` 审计记录。当前工具箱开放只读工具 `memory.read`、`conversation.read`、`asset.list`、`project.index`、`file.read`，以及受策略保护的写/运行工具 `memory.write`、`file.write`、`command.run_limited`、`blackboard.write` 和 `agent.message`；若项目策略要求确认或拒绝，对应工具不会执行，Runtime 会把策略结果作为 observation 回给 Agent。`.agent/agent.db` 追加写入按整行 JSONL 写入，减少多个 Agent 同时完成时的行交错风险。
 - 2026-07-10 补充：当前工具箱还开放 `preview.start`，审计记录类型为 `agent.runtime.preview.start`；该工具不会打开任意 URL，只启动当前授权项目的 `127.0.0.1` 本地预览，并和 Tauri 用户命令共用同一个 `PreviewRegistry`。
 - 2026-07-10 补充：当前工具箱还开放 `canvas.asset_generate`，审计记录类型为 `agent.runtime.canvas.asset_generate`；该工具只通过配置好的 External Editor API 生成并回流素材，不暴露任意上传 / 任意网络请求能力。
+- 2026-07-10 补充：当前工具箱还开放 `task.list`；该工具只读取 manifest 任务图、状态、依赖、产物和 `readyTaskIds`，并受 `task.list` 项目权限策略保护。
 - 2026-07-10 补充：当前工具箱还开放 `task.update`，审计记录类型为 `agent.runtime.task.update`；该工具只允许更新 manifest 中已有任务的状态，并受 `task.update` 项目权限策略保护。
 - 普通用户可在聊天框输入 `/project /绝对路径` 生成待确认的 `project.create` 命令，用于授权并初始化本地项目目录；相对路径不会生成待确认命令；开发窗口仍可直接编辑项目路径。
 - 单窗口首页和项目组页可选择、打开、新建或显示当前输入的项目绝对路径；最近项目行也可显示目录，非法或相对路径不会调用系统文件管理器。