破除AI Agent自主操控风险:万字解读LangGraph“人工干预”机制 ,附零基础实战
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随着大型语言模型(LLM)驱动的自主代理(Agent)从学术走向应用,如何确保其行为的可靠性、安全性与可控性,已成为决定其能否在真实世界关键任务中落地的核心挑战。大语言模型能力虽然越来越强,但并非完美无缺,可能产生错误或不准确输出。当一个 Agent 被授权执行高风险领域或敏感操作时,一个小小的错误也可能带来不可预知的风险。所以我们需要“人工干预”机制,在关键决策点让 Agent 停下来,将控制权交还给人类,让人类的智慧能够介入,弥补模型的不足。
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2025-12-15