智能请求与自动回退机制
Fast-Agent提供两种解决方案：
- 可控人机交互：通过human_input参数显式声明需要人工介入的环节
@fast.agent(human_input=True) - 自动优化循环：Evaluator-Optimizer模式在达不到阈值时自动重试
- context cache (computing)：对话历史自动保留，中断后可从最近状态恢复
Implementation steps
- 定义评估标准：在配置文件中设置acceptance_threshold参数
- 启用优化模式：
@fast.agent(role="evaluator")
@fast.agent(role="optimizer") - 设置超时阈值防止无限循环：
timeout: 300（单位：秒）
Application effects
实际场景测试显示可将人工干预需求降低70%，超时自动终止避免资源浪费
This answer comes from the articleFast-Agent: Declarative Grammar and MCP Integration for Rapidly Building Multi-Intelligent Body WorkflowsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何避免多智能体协作中的人类干预中断问题？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil