事件只在安全点被消费

新事件不在任意时刻插入正在推理或执行工具的循环，而是在每轮边界被消费；取消也只是提前制造一个安全点。打断靠占位符维持轨迹合法，且只在真正紧急时使用。

一个 Agent 实例可能同时面对多个事件：用户新消息、工具返回、定时器到期、另一个 Agent 的协作请求。处理它们的第一原则不是「快」，而是纪律：事件只在每轮循环的边界被消费。抢进正在执行的那一步，换来的是没人能解释的轨迹。

循环边界就是默认的安全点

把异步 Agent 看作一个长期运行的循环：每轮从输入队列取出若干事件，追加到轨迹，调用一次 LLM，执行它决定的工具，再回到循环开头等待下一批——这与 goroutine 从 channel 取消息、在 select 里逐轮处理是同一个结构 ai-agent-book-6。这个模型的关键性质：当 LLM 正在推理、工具正在执行时，新到达的事件不会凭空插入、打乱当前这一步，而是先在队列里等待，到安全点——一段推理结束、一次工具返回——再统一处理。取消也遵循同一纪律：不在任意时刻强行掐断，而是在安全点检查「是否被要求停止」，这正是 Go 里 ctx.Done() 扮演的角色。整章的交互机制共享同一组原语：唤醒、安全点、取消、抢占、快慢分离。

三种策略，只是三种对待安全点的方式

取消式用于紧急事件，本质是提前制造一个安全点，流程固定四步：停止当前操作（取消流式推理、向执行中的工具发取消信号）、清空待处理队列、把队列事件和紧急事件一起追加到轨迹末尾、以更新后的完整轨迹重新调用 LLM ai-agent-book-6。典型场景：用户在 Agent 执行错误操作时输入「停！我说错了」，取消式让模型立刻看到这条更正，避免把错误执行完。队列式用于常规事件：放入队列不打断，等任何工具调用返回时检查队列，非空则所有事件一次性追加——搜索等待期间用户补一句「只看最近一个月」，两个事件一起呈现，省一次往返。并行式用于独立轻量查询：与主任务无关、要快、成本低，三特征同时满足才另起一个推理会话独立回答，再把问答对追加回主轨迹并显式标记「与主任务并行执行」，避免模型混淆。

先判紧急度，再选策略

策略选择的前提是分类。紧急事件：用户中断（user.interrupt）、监督指令（supervisor.instruction）、Agent 间中断、系统告警与支付失败这类紧急外部触发。非紧急事件：常规输入、工具结果、定时器 ai-agent-book-6。硬编码规则有局限——事件的语义决定处理方式，「马上停下来」用取消式、「今天天气怎么样」用并行式、「报告用中文发我」用队列式。建议用一个轻量级分类 LLM 当事件路由器，在到达时快速判断策略。注意路由器本身要快而便宜：它坐在每个事件的通路上，慢一点就是全局延迟。

打断靠占位符修复轨迹

取消点的硬约束：必须是工具或推理能够安全收尾的位置；未完成的工具结果用显式占位符表示，不能伪造成功 ai-agent-book-6。工程上模拟「同步的异步」，五条规则：LLM 输出后立即记录 assistant message；工具完成才记录结果；工具执行中被打断，为未完成的调用生成占位符响应（「工具正在后台执行，请优先处理新事件」）再追加打断事件；思考中被打断则当前思考直接丢弃；非打断事件一律排队批处理。以起草邮件时用户打断问天气为例：被打断的 search_contacts 留下占位符，LLM 看到的轨迹配对完好，答完天气、原结果到达、继续起草。常态下模型看到的是完美的同步轨迹——这对按同步范式训练的模型最友好；占位符是只在真正需要打断时的「必要妥协」。妥协有代价：模型没见过「结果还没回来」的轨迹，后续思考里仍可能编造一个工具结果当真去用。所以只在紧急时打断；被打断的任务要记得恢复，避免幻觉以为工具已经完成。这与 长任务要有交接物和终态 面对的是同一个敌人，只是时间尺度不同——那边以小时计，这里以秒计；回答不等于负责 则给出占位符之外的另一半：真实世界被改变到哪种程度，不能靠轨迹记忆，要靠收据。