ReAct Agent 运行时动态干预机制研究

研究课题：让 AI Agent 在执行复杂任务过程中，能够实时接收人类指令并调整策略，无需中断当前执行流程 
创建日期：2026-07-07 


一、问题定义
1.1 核心痛点
当前主流 ReAct Agent 架构（Thought → Action → Observation 循环）在执行复杂多步任务时，存在一个根本性的交互缺陷： 
用户在 Agent 执行过程中产生的新想法、新需求、方向调整，无法被正在运行的 Agent 接收和处理。 
具体表现： 

Agent 开始执行任务后，用户只能等待完成或终止重来
中途改变方向意味着：终止当前会话 → 重新描述需求 → AI 重新理解上下文 → 重新规划执行路径
AI 的推理上下文（已积累的思考链、中间结果、工具调用状态）被完全丢弃
大量已完成的计算和推理被浪费

1.2 理想状态
用户在 ...