尊敬的各位同仁、技术爱好者们： 大家好！ 今天，我们聚焦一个在构建智能体（Agent）系统时至关重要，却又常被忽视的议题——渐进式揭示（Progressive Revelation）。特别是在复杂的图执行（Graph Execution）过程中，如何分阶段地向用户展示 Agent 的思考进度，这不仅是技术挑战，更是用户体验设计的艺术。 想象一下，你正在与一个 AI 助手交互，它需要完成一个复杂的多步骤任务：搜索信息、分析数据、调用工具、生成报告。如果它在处理过程中没有任何反馈，只是长时间的“思考中……”，你会感到焦虑、困惑，甚至开始怀疑它是否真的在工作，或者它卡住了。这就是“黑盒”问题。而渐进式揭示，正是为了打破这个黑盒，让 Agent 的内部运作变得透明、可追踪、可理解。 本次讲座，我将作为一名编程专家，带领大家深入探讨如何在图执行框架下，设计并实现一套高效、实时的渐进式揭示系统。我们将从核心原理出发，逐步深入到架构设计、通信机制、代码实现，并探讨其在提升用户体验、增强系统可信度、简化调试流程方面的巨大价值。 1. Agent 的思考流程与图执行：揭开复杂性的面纱 在深入渐进式揭示之 …
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