各位技术同仁，大家好！ 今天我们深入探讨一个在构建高级AI Agent时至关重要且极具挑战性的话题——当用户修改了 Agent 的中间思考后，图如何从断点处继续推理？ 这不仅仅是技术实现的问题，更是人机协作范式下，如何赋予AI Agent韧性与可控性的核心议题。我们将从Agent的思考范式、计算图的构建、状态管理、以及具体的代码实现策略等多个维度，系统性地剖析这一复杂机制。 引言：AI Agent 的崛起与人机协作的必然性 近年来，以大型语言模型（LLM）为核心的AI Agent展现出惊人的能力，它们不再局限于单一任务，而是能够通过规划、工具使用、记忆和反思，自主完成一系列复杂任务。然而，这些Agent的推理过程，特别是涉及多步骤、多工具调用的链式思考，并非总是完美无瑕。它们可能陷入逻辑循环、选择错误的工具、生成不准确的事实，或仅仅是未能理解用户意图的细微差别。 在这种情况下，人机协作（Human-in-the-Loop, HITL） 变得不可或缺。用户介入Agent的中间思考，纠正其规划、修改其假设、甚至直接提供下一步的行动指令，能够显著提高Agent的可靠性、效率和安全性。然而，这 …
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