让AI代理“不断线”：Agent Continuations如何重塑可恢复工作流

这场来自 SnapLogic 研究背景的演讲，直指当下 AI Agent 在真实环境中“跑不久、接不上、难恢复”的核心痛点。Greg Benson 提出了 Agent Continuations 这一方法，让复杂代理在分布式环境中具备可暂停、可恢复、可嵌套执行的能力。

为什么今天的 AI Agent 总是“跑着跑着就断了”？

这一部分之所以重要，是因为它点出了几乎所有 Agent 系统在走向生产环境时都会撞上的墙。演讲一开始，Greg Benson 就用一句很接地气的话引入问题：“So， you've built some agents and they're working…”，但紧接着话锋一转——它们真的能在现实世界里长期工作吗？

他指出，当 Agent 从 demo 走向真实业务，就不可避免地进入一个可扩展的分布式环境：任务会被打断、进程会被重启、外部 API 会超时，人类也可能在中途介入。问题不在于 Agent 会不会失败，而在于失败之后怎么办。

传统的 Agent 执行模型默认“从头到尾一次跑完”。一旦中间状态丢失，就只能整体重来。这在简单脚本里尚可接受，但在包含多轮 LLM 调用、工具交互、人类审批的复杂 Agent 中，成本和不确定性都会急剧放大。这正是 SnapLogic 的 Agent Creator 研究团队决定系统性解决的问题背景。

从“顺序执行”到“可中断执行”：重新审视 Agent 的运行方式

在进入新方案之前，Greg 先做了一次“level set”，回顾最基础的 Agent 执行模型。这一步很关键，因为它让听众意识到：即便是看似简单的 Agent，内部也包含大量隐性交互。

他强调，“even simple agents have quite a bit of interaction”，一次完整执行通常包含：LLM 推理、工具调用、状态更新、条件判断，甚至嵌套调用其他 Agent。只要其中任何一步被打断，整个执行链就会崩溃。

更棘手的是，现有框架大多把 Agent 当成一个连续函数来运行，而不是一个可以被暂停和恢复的过程。这种假设在单机环境中尚且成立，但在云原生、分布式、长时间运行的场景下几乎注定失败。正是在这里，Agent Continuations 被提出，作为一种对执行模型本身的重新设计。

什么是 Agent Continuations？把“可恢复性”变成一等公民

当 Greg 正式抛出概念时，他没有先讲实现，而是先讲动机：“So what are agent continuations？”——核心目标只有一个：让 Agent 的执行可以被安全地中断，并在之后从原点继续。

Agent Continuations 的关键思想，是将 Agent 的执行状态显式建模，并交由框架管理。这样一来，Agent 的“向前处理”逻辑本身无需改变，但每一步都会被包裹在一个可恢复的 continuation 中。

他特别强调了一点独特洞见：这种方式不仅支持恢复，还天然支持“arbitrary layers of nesting”。也就是说，一个 Agent 调用另一个 Agent、甚至多层嵌套时，每一层都可以独立暂停和恢复，而不会破坏整体流程。这为构建大型、模块化 Agent 系统打开了新的可能性。

从原型到实战：框架如何落地运行

在演讲后半段，Greg 用大量时间展示原型框架的实际使用方式。这一点很重要，因为它证明 Agent Continuations 并非纸上谈兵。

他先展示了如何在框架中定义 Agent，然后演示在执行过程中人为制造中断。令人印象深刻的是，恢复执行时并不需要开发者手动拼接上下文，所有状态都由框架自动处理，“that will be handled all by the framework”。

在实现层面，原型是构建在 OpenAI Python API 之上的，这也让听众意识到：Agent Continuations 并不是要替代现有 LLM 生态，而是作为一层执行抽象，叠加在现有 API 之上。这种设计思路，让它更容易被迁移和实验，而不是只能存在于特定平台。

总结

这场演讲真正的价值，不在于某个具体 API，而在于它重新定义了我们该如何看待 Agent 的“执行生命周期”。Agent Continuations 把失败、中断和恢复视为常态，而不是异常。对开发者而言，这意味着可以放心构建更长、更复杂、更贴近真实世界的 AI 工作流。对整个行业来说，它提示了一个方向：下一代 Agent 框架的核心竞争力，将来自执行模型本身，而不仅是提示词或模型能力。

关键词： AI Agent， Agent Continuations， 可恢复工作流， 分布式系统， OpenAI

事实核查备注： 视频标题：Breaking the Chain： Agent Continuations for Resumable AI Workflows；演讲者：Greg Benson；研究背景：SnapLogic Agent Creator 研究团队；核心概念：Agent Continuations；技术实现：原型基于 OpenAI Python API；关键原话片段包括“So， you've built some agents and they're working…”，“even simple agents have quite a bit of interaction”，“that will be handled all by the framework”。