企业级 AI 应用工程实战(十一):Agent 人工确认、审批流与安全执行机制
2026/7/16 17:01:39 网站建设 项目流程

摘要

上一篇文章我们完成了企业级 Agent 的第一版工具调用底座:Tool RegistryTool Executor、权限校验、风险分级、人工确认入口以及Agent Runner

但是上一篇只做到了一件事:

当 Agent 准备调用高风险工具时,系统返回 pending_approval。

这还不够。

真正可上线的企业级 Agent 系统,必须把pending_approval后面的流程补完整:

  1. 如何生成审批单;
  2. 如何展示待确认工具、参数和风险;
  3. 用户如何同意、拒绝或修改参数;
  4. 审批通过后如何恢复执行;
  5. 审批超时如何处理;
  6. 如何防止重复执行;
  7. 如何记录完整审计日志;
  8. 如何把审批结果再交给 Agent 生成最终回复。

本文就是专门解决这个问题。

本文会围绕“Agent 人工确认与安全执行机制”展开,从审批状态机、数据库表设计、后端 API、审批服务、恢复执行、幂等控制、超时失效、前端交互和审计日志等角度,构建一套可以落地的 Human-in-the-loop 执行闭环。


一、为什么 Agent 必须有人工作确认?

在普通问答场景中,AI 答错了,通

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