AI 编程 Agent 实战（下）：失败恢复、人工确认与执行轨迹

上一篇，咱们已经把 AI 编程 Agent 最核心的执行链路跑通了。

Provider 提出 Action，Runtime 校验并执行，Tool 返回 Observation，然后再根据新的 Observation 决定下一步。

这是上一小节的完整流程图，再给大家贴一下：

但是，凡事都有个但是。。。

这只是第一个场景的流程。

除了这个场景之外，咱们还有两个场景：

• 修复逾期时间边界错误：在这种场景下，测试失败以后，Plan v1 怎样变成 Plan v2
• 审批后删除废弃代码：delete_file 怎样暂停，用户批准后又怎样继续

两个场景跑完以后，再回头看一下页面中的执行轨迹和最终报告是怎样生成的。

代码地址：Code/Node/第四章/06-software-engineering-agent

为了得到和文章一致的执行轨迹，建议先选择 Replay 模式。

场景一：失败测试怎样推动 Plan v2

打开项目页面，选择：

修复逾期时间边界错误

这里咱们的需求是：“修复任务在截止时间刚好相等时被错误标记为逾期的问题，并保证完成任务永远不算逾期。”

然后选择 Replay 模式，点击“启动 Agent”。

这次生成的 Plan v1 是：

服务端收到请求以后，会继续走中篇讲过的创建流程，最后通过 schedule() 启动 AgentRuntimeService 中的 execute() 方法。

对应文件为：server/src/agent/agent-runtime.service.ts

execute() 的完整代码咱们上一小节的时候看过，核心逻辑是在一个 while 循环里面

哪怕不看上一节的内容，光看这个行数也知道，这里面的内容比较长

所以，这里给大家压缩了一下，大致就是下面这样：

// 只要 Run 仍处于运行状态，就持续执行 Agent 决策循环。
while (run.status === 'running') {
	/**
 * 检查是否存在已经获得人工批准、但尚未真正执行的 Action。
 *
 * 如果存在，则直接恢复该 Action；
 * 否则请求 Provider 根据当前 Run 状态生成下一步决策。
 */
  const providerResult = await this.provider.next(run)
	const decision = providerResult.decision

  // 在执行前校验决策结构、计划依赖和工具调用是否合法。
	this.decisionValidator.validate(run, decision)

  // Replan 表示根据最新 Observation 调整任务计划。
	if (decision.type === 'replan') {
		this.applyReplan(run, decision)
		continue
	}

  // Final 表示 Provider 认为任务已经可以结束。
	if (decision.type === 'final') {
		await this.complete(run, decision.summary)
		break
	}
  // 执行已经通过校验和审批的工具调用，并记录 Observation。