Chain-of-Thought Monitoring & Interruption

AI Agent在生成最终输出前，可能会沿着错误的推理路径长时间推进。等到开发者意识到方法存在问题时，大量时间和tokens已被浪费在这一从根本上就有缺陷的方向上。传统的“启动即不管（fire and forget）”式Agent执行模式，无法提供早期路线修正的机会。

实现对Agent中间推理步骤的主动监控，具备在完整执行序列完成前进行中断和重定向的能力。实时监控思维链输出、工具调用及中间结果，始终保持“严阵以待”的状态，尽早捕捉错误导向。

核心机制：

实时推理可视化：

• 实时展示Agent的思维演化过程
• 呈现工具调用决策及中间结果
• 在代码执行前展示规划步骤

低摩擦中断机制：

• 支持快速终止能力（如键盘快捷键、UI控件）
• 中断时保留已完成的部分工作
• 允许在执行过程中注入上下文

早期检测信号：

• 文件选择错误
• 初始工具调用中的假设存在漏洞
• 首次推理步骤中显露出对需求的误解

sequenceDiagram
    participant Dev as 开发者
    participant Agent as AI Agent
    participant Tools as 工具执行模块

    Agent->>Dev: 展示推理过程："我将修改auth.ts文件……"
    Agent->>Tools: 开始读取文件
    Dev->>Agent: 中断！（文件选择错误）
    Dev->>Agent: "请改用oauth.ts文件"
    Agent->>Tools: 读取oauth.ts文件
    Agent->>Dev: 展示更新后的推理过程
    Note over Dev,Agent: 在首次工具调用环节<br/>就完成了错误修正

适用场景：

• 错误选择文件会造成高昂代价的复杂重构场景
• 需要深入理解代码库的任务
• 高风险操作（如数据库迁移、API变更）
• Agent可能误解模糊需求的情况
• 迭代速度至关重要的开发工作流

实现方案：

UI层面实现：

• 实时流式展示Agent的推理过程
• 提供醒目的中断/停止控制选项
• 尽可能在执行前展示工具调用计划
• 支持无需重启的内联修正

CLI层面实现：

• 流式输出包含推理过程的详细日志
• 支持通过Ctrl+C中断操作并保留上下文
• 可结合额外上下文重新引导任务
• 修正后具备任务恢复执行的能力

最佳实践：

1. 密切监控首次工具调用 —— 首次操作能直观反映Agent对任务的理解程度
2. 留意假设声明 —— 关注诸如“基于X，我将执行Y”这类表述
3. 尽早中断 —— 不要等到错误执行序列完成后再进行干预
4. 给出具体修正意见 —— 帮助Agent明确问题根源
5. 使用澄清性问题 —— 有时暂停并澄清需求，比直接重新引导任务更合适

优点：

• 避免在从根本上错误的方案上浪费时间
• 最大化昂贵模型调用的价值
• 支持人机协同解决问题
• 减少因可避免的错误产生的挫败感
• 发现初始工具调用环节中的误解

缺点：

• 需要人类主动关注（无法完全自主运行）
• 若触发时机过早，可能打断富有成效的探索进程
• 可能导致处理常规任务时依赖人工监督
• 增加了监控Agent推理过程的认知负荷
• 存在过度纠正、阻碍合理创新方案的风险