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Human-in-the-Loop — Agent 与用户的结构化交互

本页原始导出仅包含标题。以下内容依据章节主题补充为工程实践指南;涉及具体项目参数时,请以实际代码与配置为准。

TL;DR

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本章目标

在信息不足或动作风险较高时暂停 Agent,通过结构化界面获取用户选择,再从检查点继续执行。

核心设计

  • 中断点是显式状态而非异常
  • 交互请求采用稳定 Schema
  • 恢复请求必须绑定用户、任务与版本

落地步骤

  1. 定义确认、单选、多选、补充信息等交互类型
  2. 中断前持久化执行上下文和下一节点
  3. 恢复时校验权限、答案格式和任务是否仍有效

常见风险

  • 只在前端等待而后端任务仍继续运行
  • 旧确认被重放到已经变化的任务
  • 把高风险确认简化为默认同意

验收标准

实现完成后,应能用可复现的测试或运行轨迹证明:主流程结果正确,异常路径能够安全终止或恢复,权限和敏感信息没有越界,并且关键延迟、成本与失败原因可以被观测。

版本提示

模型、框架与接口会持续变化。涉及版本号、参数与生产配置时,请在实践前对照对应官方文档。

LLMentor系统化学习大模型应用工程

内容来自个人课程知识库备份,并经过结构化整理。技术版本持续演进,生产使用前请结合官方文档验证。