# 交互：观察与动作空间的扩展 第一章提出过一个论断：在底层模型固定时，提升 Agent 任务表现最主要的系统工程手段，往往是重新定义或扩展**观察空间**与**动作空间**。在前五章的内容中，**Agent 与世界的交互是轮流的**。用户说完一句，Agent 想一段、调用几个工具，再回一句；在它思考的这段时间里，世界被默认为静止的。这个前提如此自然，以至于很少被当成一个假设写出来。这一章要挑战的正是这个前提。 ## 模态与触发时机的扩展 把观察空间和动作空间摊开，会发现它们各有两个可以扩展的方向。 - **模态**决定观察和动作的**形式**：Agent 是只读文本，还是也能听见声音、看见屏幕、感知力矩；是只能输出 token，还是也能发声、点击、驱动关节。 - **触发时机**决定观察和动作的**节奏**：观察是 Agent 主动去取，还是世界主动推来；动作是必须在一个回合内做完，还是可以跨越回合、中途被打断、被更紧急的事抢占。 前面几章扩展的是这两个空间的**内容**，这一章扩展的是它们的**模态**和**时机**： | | 观察空间的扩展 | 动作空间的扩展 | |---|---|---| | **内容**（第二至五章） | 上下文工程、记忆与知识库 | 工具、代码生成 | | **模态**（本章） | 语音、屏幕、物理传感器 | 说话、点击、关节运动 | | **时机**（本章） | 世界主动推送、连续流 | 跨回合、可打断、可抢占 | **回合制是模型与接口的一种交互约定，不是环境的性质。** 早期工具调用接口通常按同步轮次组织消息：提问后面跟着回答，工具调用之后先补齐结果，再继续推理。真实环境却不会等模型作出反应：邮件在它思考时到达，用户在它说到一半时插话，页面在两次截图之间已经变了样，杯子在机械臂伸手的途中被碰倒。这个约定也正在改变：截至 2026 年 9 月，GPT-6 Astra 已提供原生异步工具调用和回合中途追加用户指令的能力。本章因此同时讨论原生支持与兼容既有同步接口的两条路线。[^ch6-22][^ch6-23] | 尺度 | 场景 | 观察侧的变化 | 动作侧的变化 | | ----------- | ------------ | ----------------- | ------------------ | | 秒 — 天 | 异步与事件驱动 | 会被外部事件主动唤醒的 Agent | 动作跨回合：先发起，后续靠事件收尾 | | 10 毫秒 — 1 秒 | 语音 | 边说边听，不等一句说完 | 边想边说，可被打断 | | 亚秒 — 秒 | Computer Use | 屏幕在两帧之间持续变化 | 动作后必须重新确认现实是否仍符合计划 | | 毫秒 | 机器人 | 传感器连续回流 | 动作分块：一次规划一小段，可被抢占 | ## 异步与事件驱动：当世界主动找上门 第四章讨论的感知、执行、协作三类工具都由 Agent 主动调用。Agent 如何响应随时可能到达的外部事件？这需要事件驱动的异步架构来支撑；第一章五类工具中剩下的两类——事件触发工具与用户沟通工具——正是依托这一架构发挥作用的，因此也放在本节一并讨论。 这一节里模态没有变化，仍然是文本，变的只有时机。它是从前五章的回合制世界迈出的第一步。 ### 为什么需要异步 先用一个比喻说明为什么需要异步。同步（Synchronous）意味着“做完一件事才能做下一件”，异步（Asynchronous）意味着“多件事可以同时进行”。传统的同步 Agent 架构就像一个只会排队的柜台，每次只能处理一个顾客，处理完才能叫下一个号；而真正智能的助手更像一个灵活的秘书，桌上摆着多个待处理的事项（邮件、电话、来访者），秘书根据紧急程度决定先处理哪个，处理到一半如果有更紧急的事情也可以暂停切换。在同步模式下，Agent 要么等待后台任务完成才能与用户对话，要么等对话结束才能处理新到达的事件，无法应对真实助理场景所需的几项核心能力： - **异步执行是常态**——许多任务需要长时间运行，不应阻塞用户交互。 - **事件优先级的动态判断**——不是所有事件都同等重要，Agent 需要智能地选择处理策略：取消当前操作（紧急）、加入队列（常规）、还是并行处理（独立的轻量级查询）。 - **中断和恢复的流畅性**——被打断的对话或任务应该能够自然恢复。 将异步范式应用于 LLM 时，需要先检查模型和 API 是否支持这种消息时序。有些接口要求先补齐工具结果才能继续；有些已经允许工具挂起、模型继续工作，并在生成过程中接受用户更新。前者需要事件队列、任务句柄和兼容层，后者可以直接使用原生异步协议。两者都仍需要应用管理事件来源、工具生命周期与结果归属，不能仅凭代码用了 `asyncio`，就认定模型也具备原生异步能力。 为此我们需要**事件驱动的异步 Agent 架构**。技术上，这意味着系统不再主动地反复检查 “有没有新消息”（这叫轮询，效率低），而是在新消息到达时自动触发处理逻辑。所有的输入、输出、思考过程和外部交互都被统一建模为事件流——一条时间线上依次排列的事件记录。图6-1 给出了事件驱动异步 Agent 的整体架构，展示事件源、事件队列与 Agent 处理流程之间的关系。 ![图6-1 事件驱动的异步 Agent 架构](images/fig6-1.svg) ### OpenClaw 的事件驱动机制实现 开源框架 OpenClaw 通过 Gateway 控制平面接收多渠道消息并路由到 Agent 运行时。它提供了三种内置的事件驱动机制： - **Hooks（事件钩子）**：响应 Agent 生命周期中的事件，如会话创建、重置等，类似 GitHub Actions 中的事件触发器 - **Cron（定时调度器）**：按 cron 表达式（Unix 系统广泛使用的定时任务语法，如 `0 9 * * 5` 代表每周五上午 9 点）执行周期性任务 - **Heartbeat（心跳守护进程）**：每隔 N 分钟唤醒一次 Agent，检查是否有需要关注的事项 这三种机制赋予了 OpenClaw Agent“自主”的外观——即使用户不在线，Agent 也能定时生成报告、检查系统状态、处理例行事务。Gateway 对内置渠道（如 IM、Web 界面）的消息本身是**推送式**的，消息一到就路由给 Agent；三种自动化机制里，真正让 Agent 在没有用户消息时“自己动起来”的只有 Cron 和 Heartbeat，而它们都是**时间驱动**的——Heartbeat 每隔固定间隔检查一次，Cron 按预设时间触发，Hooks 的事件来源是 OpenClaw 框架内部，而非外部。 真正的短板在于：对于内置渠道之外的第三方事件源，例如一封新邮件到达、一个外部 API 回调推送、一个紧急通知需要立即处理，OpenClaw 缺乏即时接入的通道，Agent 无法在事件发生后立即做出响应，只能等到下一个 Cron/Heartbeat 周期才可能察觉。 这种延迟在许多场景下是不可接受的。以 **PineClaw**（Pine AI 的 OpenClaw 插件）为例：Pine AI 是一款代替用户拨打真实电话的 AI 助手，典型场景包括协商账单、取消订阅和处理保险理赔。当用户通过 OpenClaw Agent 发起一个 Pine 电话任务后，Pine 的语音 AI 会代表用户拨打电话，但通话过程中可能随时需要用户介入： - **实时身份验证**：客服要求验证账户持有人身份，Pine 需要用户立即提供安全码或 OTP（一次性密码） - **三方通话确认**：客服要求与账户持有人直接对话，Pine 需要用户在几秒内接听电话 - **进展同步与决策确认**：协商到关键节点（如对方提出降价方案），Pine 需要用户确认是否接受 如果依靠 Heartbeat 的定时轮询，用户可能在客服等待验证码时迟迟收不到通知，导致客服挂断、通话失败。 PineClaw 的解决方案是引入 **Channel 机制**——在 OpenClaw 的 Gateway 和 Pine API 之间建立实时的事件通道。当电话接通、需要用户输入、通话结束等关键事件发生时，消息被即时推送到 OpenClaw Agent，Agent 立即处理并通知用户。 这个案例揭示了事件驱动架构对 Agent 框架的核心价值：**真正的 “主动服务” 不仅需要 Agent 能定时检查事件，更需要事件能主动通知 Agent**。将所有输入——用户消息、工具返回、外部回调、定时触发——统一建模为事件流，通过事件循环驱动 Agent 的思考和行动，是实现这一目标的架构基础。在这一架构之下，下面先介绍两类与事件直接相关的工具，以及支撑 Agent 独立行动的虚拟身份与隔离执行环境，再讨论事件处理机制的具体设计。 ### 事件触发工具 事件触发工具是外部事件驱动 Agent 行动的入口。如果没有事件触发工具，Agent 只能连续循环思考、调用工具，最后输出一个结果，然后等待用户的下一步输入。要让世界的变化转化为 Agent 可以处理的事件，常见的事件触发工具有三类。 **定时器**（set_timer）处理依赖物理时间的事件。例如，发送了一封邮件但对方没有回复，那么过一段时间应该再发一封邮件询问进展；打了一个电话但对方不在工作时间内，那么需要到下一个工作时间再尝试拨打。为此，OpenClaw、Claude Code 等工具都支持定时器工具，在指定的物理时间唤醒自己。**一次性定时器**用于有明确时间点的任务：例如用户要求 “给银行房贷部门打电话问办理进展”，当前是周六，Agent 就设置 “下周一上午 10:00 致电银行”，定时器触发后自动拨打。**循环定时器**用于周期性的任务：比如每小时检查一次服务器健康状况。此外，一些外部服务不支持主动推送进展，只能主动查询进展，此时就需要用循环定时器定时反复查询。上一节 OpenClaw 的 Heartbeat 正是这种机制的系统化实现，也是 OpenClaw 具备 “主动服务” 能力的根源。 **后台任务监控**（monitor_shell）处理来自异步执行的工具或命令行任务的事件。一些命令行任务需要长时间在后台执行，Agent 需要监控执行进展。如果让 Agent 不断 “盯着命令行看”，也就是不断调用工具查询当前进展，那么会浪费太多的 token；如果等命令行任务完全执行结束后再让 Agent 开始思考和行动，那么 Agent 将无法及时发现执行过程中的严重问题，甚至在命令行卡死的情况下无法介入，导致整个任务停滞。Claude Code 解决这个问题的方法是引入 monitor（监控）工具，允许 Agent 监控命令行的新增输出或者包含特定关键词的输出。 **外部事件通道**（connect_channel）把新邮件到达、API 回调、IM 消息等外部事件实时推送给 Agent，上一节 PineClaw 的 Channel 机制就是典型实现。 在设计层面，事件触发工具应定义清晰的触发条件和过滤规则，避免无关事件唤醒 Agent 浪费算力；事件载荷（payload）应包含足够的上下文信息，减少 Agent 被唤醒后还需要额外查询的次数。 ### 用户沟通工具 用户沟通工具是为了适应 Agent 与用户之间日益多元的沟通渠道而产生的。许多 Agent（如 Claude Code、Manus）采用原生 ReAct 循环，Agent “说” 的所有话（即 assistant 消息）都直接发送给用户，用户必须在应用中打开指定的会话才能与 Agent 对话。用户在会话中往往可以看到 Agent 调用工具的过程。 OpenClaw 打破了这一人机沟通范式。用户无需感知会话的存在，也无需关心 Agent 调用工具的细节；用户和 Agent 都可以随时给对方发送消息，而不是用户发一条、Agent 回一条。因此，很多人评价 OpenClaw 具备 **“活人感”**，就像一个秘书一样通过文本消息与用户异步沟通。OpenClaw 并不是直接把模型输出的 assistant 消息呈现给用户，而是使用专门的工具发送消息。这些消息还可以附带图片和文件，并可根据紧急程度附加推送提醒。 除了通过文本方式与用户沟通，越来越多的 Agent 具备**多模态沟通能力**，例如发送结构化卡片消息、发送提醒邮件。一些 Agent 已经开始尝试**生成式 UI**（Generative UI），即使用 HTML 等方式生成交互式界面，以更友好的方式向用户展示信息。在设计层面，用户沟通工具应支持异步消息模式（用户不一定在线），提供已读/未读状态追踪，并在多渠道场景下保持消息的一致性。 **多渠道的用户沟通与召回。** **Agent 的响应不应局限于单一渠道，通知机制同时也是用户召回机制**。消息发送扩展到即时通讯、短信、邮件、电话、推送等多种渠道。Agent 根据紧急程度、用户状态、内容性质、用户偏好综合决定渠道的选择，既保证不错过重要的消息，又避免重复打扰。 对于长时间运行的任务，Agent 需要在完成时主动通知用户，召回用户的注意力。对于定期性的任务（如每日总结、周报），通知可以帮助用户建立固定的交互习惯。 用户沟通工具解决了 “如何触达用户”。但 Agent 以什么身份出现在这些渠道上、在什么环境中代表用户执行操作，还需要一层身份与环境的基础设施，这就是下一节的主题。 ### 虚拟身份与隔离执行环境 第四章开头以《Her》中的 Samantha 为例，说明 Agent 如何借助工具与真实数字世界交互。要实现这样的通用助理，首先面临一个关键的架构选择：Agent 应该直接管理用户的个人账号，还是拥有自己的虚拟身份？直接管理看似便捷，但一旦 Agent 出现错误或被攻破，用户的全部数字身份将会暴露。更稳妥的方案是赋予 Agent 一套独立的虚拟身份——如同秘书拥有自己的办公电话和邮箱。这套虚拟身份包括专属的通讯账号、存储空间、计算环境，使 Agent 能以透明的身份代表用户工作。身份的明确性不仅没有削弱信任，反而增强了沟通的真实性。 虚拟身份需要部署在隔离的执行环境中。**虚拟电脑**（VM/容器）和**虚拟手机**（Android 模拟器）为 Agent 提供操作系统级的隔离和完整的桌面/移动操作能力。首先，虚拟电脑可以全天候运行，不受用户设备联网状态的影响，也不影响用户正在操作的应用；其次，即使 Agent 执行了错误操作，最多也只会导致虚拟环境崩溃，不会影响用户的真实设备；最后，隔离环境可以防止 Agent 随意访问用户的本地文件，提高了安全性。 独立身份也带来两个现实挑战。一是**反机器人机制**：许多网站用 CAPTCHA 和 IP 信誉检测拦截自动化访问，使用数据中心 IP 的虚拟环境很容易被识别，实践中往往需要配置住宅代理网络（使用真实家庭 IP）才能正常访问。二是**访问用户真实账号的场景**：当任务必须以用户本人的身份登录时，应采用 Human-in-the-Loop 认证——通过 VNC/RDP 远程桌面让用户在可视化环境中亲自完成登录。用户能看到 Agent 正在操作的完整界面，理解为什么需要认证；认证后的会话令牌可以在有效期内复用，避免频繁打断用户，在自主性与安全性之间取得平衡。 Agent 与虚拟环境之间的数据交换通过**共享文件系统**完成：以卷挂载的方式（如 `/workspace/shared`）连接 Agent、虚拟电脑和虚拟手机，数据以文件路径引用传递而非内容拷贝，避免占用上下文窗口。以一个数据分析任务为例：用户上传 CSV 文件到共享目录，虚拟电脑中的 Agent 读取文件、执行分析、生成图表并保存回共享目录，Agent 只需将图表的文件路径返回给用户——各方之间传递的始终只是轻量级的路径字符串。 事件触发工具让世界能够唤醒 Agent，用户沟通工具让 Agent 能够触达用户，虚拟身份与隔离执行环境让 Agent 能以独立、可审计的身份行动。剩下的问题是：当多个事件同时涌向同一个 Agent 实例时，应该如何处理？ ### 事件处理机制 一个 Agent 实例可能同时面对多个事件：用户的新消息、工具返回的结果、定时器到期、另一个 Agent 的协作请求。如何高效而正确地处理这些事件，直接影响着性能和用户体验。 这套机制的骨架是并发编程里的**事件循环**（event loop）。可以把异步 Agent 看作一个长期运行的循环：每一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事件——这与 Go 的 goroutine 从 channel 读取消息、在 `for { select { ... } }` 中逐轮处理是同一个结构。 在传统的同步接口实现中，**事件在每轮循环的边界被消费**。当 LLM 正在推理、工具正在执行时，新事件先在队列中等待，待本轮到达一个**安全点**（一段推理结束、一次工具返回）再处理。原生异步则允许在模型仍在思考或输出时接收新要求，由系统选择合适的时机继续处理。两者都有边界，只是边界由不同层管理。工具取消仍需执行器响应取消信号，类似 Go 中对 `ctx.Done()` 的检查；接收一条“停止”消息本身不会撤销已经发生的动作。 理解了这一点，下面先以兼容同步接口的事件循环说明三种处理策略：让事件等到下一个自然出现的安全点（队列式）、主动提前制造一个安全点（取消式），还是另起一个循环、不必等待主循环的安全点（并行式）。原生 steering 的接续方式将在后文展开。 **事件的结构化建模。** 处理的前提是理解。通用 Agent 面对的输入不只来自用户一个人——第三方发来的消息不是用户发给 Agent 的，但 Agent 需要理解它、评估其重要性、决定如何介入。这要求将每个输入都建模为包含丰富语义的**结构化事件**： - **来源（谁）**：用户本人、联系人、陌生人、系统通知 - **渠道（方式）**：电话语音、短信、即时消息、邮件、社交媒体、定时器触发、异步工具调用结果、命令行监控状态更新 - **内容（什么）**：消息文本、情感色彩、紧急程度、是否需要回复 - **上下文（背景）**：是对之前某个对话的回复还是新发起的沟通，与当前任务的关联 以一封客户退款请求邮件为例，结构化事件的具体形式如下： ```json { "source": {"type": "email", "sender": "client@example.com"}, "channel": "gmail_webhook", "content": {"subject": "退款请求", "body": "订单 #12345 希望退款..."}, "context": {"priority": "high", "customer_tier": "vip", "related_orders": ["#12345"]} } ``` 只有当这些维度被清晰地建模为结构化事件，Agent 才能在多方通信中保持清晰的认知，避免将用户输入误当成工具结果，或将藏有指令的工具结果误认为用户指令而导致提示注入。多线程上下文管理的复杂性还要求 Agent 理解多个对话线程之间的关联——来自第三方的消息如何影响用户的情绪，用户在不同对话中扮演什么角色，何时需要将不同线程的信息综合起来提供建议。 从 n8n 等工作流平台的触发器生态可以看到，Webhook、定时器、邮件、数据库变更、文件监听——每一种触发器都是 Agent 感知世界的一个 “感官”。当这些异构的事件被统一建模为结构化格式之后，Agent 就能以一致的方式处理来自不同来源的刺激，下文的紧急度判定和处理策略也都建立在这一统一建模之上。 **基于紧急度的动态处理策略。** 人类在处理多个任务时，会根据紧急程度采取不同的策略。面对突发的紧急情况，会立即停下手头的工作；面对常规的待办事项，则加入任务列表稍后处理。Agent 的事件处理也应体现这种智能性。 ![图6-2 异步事件处理的三种策略](images/fig6-2.svg) **取消式处理（Cancellation-Based）** 用于紧急事件，其本质是为紧急事件**提前制造一个安全点**：主动中断当前步骤，把这一刻变成可以消费新事件的边界。当紧急事件到达时（如用户点击 “停止” 或监督系统发来高优先级指令）：(1) 停止当前操作——如果 LLM 正在推理，立即取消流式响应；如果有同步工具在执行，发送取消信号；(2) 清空待处理队列，将所有事件取出；(3) 将队列中的事件和紧急事件一起追加到轨迹末尾；(4) 立即重新调用 LLM，以更新后的完整轨迹为输入来评估局势。例如，用户在 Agent 执行可能错误的操作时输入 “停！我说错了”，Agent 会立即看到这条新输入，重新理解真实意图，从而避免执行错误的操作。 **队列式处理（Queued）** 用于常规事件。当非紧急事件到达时（如异步工具返回结果或用户发来补充信息）：(1) 将事件放入队列末尾，不打断当前操作；(2) 等待当前操作完成——让 LLM 完成推理，让同步工具执行完毕；(3) 当任何工具调用完成并返回 `tool.result` 时，检查队列，如果队列非空则将所有事件一次性追加到轨迹；(4) LLM 综合处理更新后的轨迹。这实现了批量处理，提高了效率，例如 Agent 调用搜索工具后，在等待期间用户补充了 “只看最近一个月的结果”，这条补充信息进入队列，搜索结果返回时两个事件一起呈现给 LLM，避免了不必要的往返。 **并行处理（Parallel）** 用于独立的轻量级查询。比如 Agent 正在分析大量数据时，用户突然问 “今天天气怎么样？” 此类查询具有三个特征：与主任务无关、需要快速响应、执行成本低。既不应该用取消式处理（会打断重要的主任务），也不应该用队列式处理（让用户等太久）。系统首先判断查询的独立性和复杂度，然后在一个并行的推理会话中独立执行，调用必要的工具生成响应后立即返回。查询和响应会追加到主任务的轨迹中，并明确标记为 “与主任务并行执行”，以避免 LLM 混淆。 **紧急度的判定。** 紧急事件：用户中断（`user.interrupt`）、监督指令（`supervisor.instruction`）、Agent 间中断（`agent.interrupt`）、标记为紧急的外部触发器（如系统告警、支付失败）。 非紧急事件：常规用户输入（`user.input`）、Agent 输入（`agent.input`）、工具结果（`tool.result`）、定时器触发（`timer.trigger`）、常规外部触发器。 硬编码的规则有其局限性，事件的语义决定了处理方式——“马上停下来” 用取消式、“今天天气怎么样” 用并行式、“报告需要用中文发给我” 用队列式。**建议使用轻量级的分类 LLM 作为事件路由器**，在事件到达时快速判断应该采用哪种策略。 取消点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。 下面通过一个事件驱动的邮件处理 Agent 实验，将上述事件处理策略落地为可运行的实现。 > **实验 6-1 ★★★：事件驱动的邮件处理 Agent** > > > ![图6-3 实验 6-1 事件驱动 Agent 架构](images/fig6-3.svg) > > > 本实验构建一个最简单的事件驱动 Agent：**自动邮件处理助手**。Agent 监听邮件收件箱，每当收到新邮件时自动触发处理流程——分类、摘要、起草回复，必要时通知用户。这是事件驱动 Agent 最直观的入门场景：一个外部事件（新邮件到达）触发一次完整的 Agent 思考循环。 > > **实验目标**是理解事件驱动的核心概念：Agent 不再只是被动地等待用户输入，而是可以响应外部事件来主动行动。通过这个实验，读者将掌握事件源注册、事件队列以及“事件到达 → Agent 处理 → 结果输出”的基本闭环。 > > **事件源与事件队列。** > > 系统支持多种事件源的统一接入： > > - **邮件事件** (`on_email_received`)：通过定期检查收件箱或接收推送通知，在新邮件到达时触发 > - **IM/短信消息** (`on_im_message`，`on_sms_message`)：即时通讯消息触发 > - **GitHub 事件** (`on_github_pr_update`，`on_github_issue_update`)：PR review 意见、状态变化 > - **定时器触发** (`on_timer_expire`)：定时任务（如每日摘要、周报生成） > - **Webhook** (`on_webhook_received`)：通用的外部系统回调 > - **系统事件** (`on_user_inactive`，`on_process_timeout`，`on_resource_alert`)：内部状态变化 > > 所有事件进入一个统一的**事件队列**，按到达顺序依次处理。每个事件触发一次独立的 Agent 思考循环：Agent 读取事件内容，调用相关的工具（如查询知识库、读取附件、搜索相关的邮件历史），生成处理结果（分类标签、摘要、草稿回复），最后通过通知工具告知用户或直接执行操作。 > > **验证场景**：配置 Agent 监听测试邮箱。模拟接收三封邮件——一封会议邀请、一封客户投诉、一封营销广告。Agent 依次处理：为会议邀请自动检查日历冲突并起草接受/拒绝回复；为客户投诉提取关键信息并标记为高优先级，通知用户处理；将营销广告自动归档。整个过程无需用户介入。 实验 6-1 展示了最简单的事件驱动模式——事件进入队列，Agent 依次处理。但当 Agent 需要在长时间运行的工具执行过程中响应打断，或同时管理多个并发任务时，简单的事件队列就不够用了。接下来讨论更深层的工程挑战。 ### 不支持原生异步时的兼容方案 实验 6-1 只处理串行事件——事件依次进入队列，Agent 一个接一个处理完毕。如果选用的模型或接口不支持原生异步，当工具尚未返回时用户突然打断，就需要在同步格式中表达异步语义。下面给出一条兼容路线；后文再介绍 GPT-6 Astra 的原生接口。 假设 Agent 正在帮用户起草一封邮件（工具调用：搜索联系人信息），搜索还没返回结果时，用户突然说 “等一下，先帮我查一下明天的天气”。如果接口要求未完成的工具调用先获得对应结果，Agent 就无法直接带着悬空调用处理这条新消息。这里的限制来自所选协议与模型组合，并非所有 LLM 都必须遵循的规律。 **兼容同步格式的异步实现。** 核心思想是：**在没有打断发生的常态下，让 LLM 看到标准的同步轨迹，只在打断时才插入占位符来修复格式**。以下是五条关键规则： **规则 1**：及时记录 API 已完成的 assistant 消息和工具调用项；对服务端管理的 reasoning 状态，按提供商的续接协议保留，不自行拼接不可见的思考文本。 **规则 2**：工具调用完成时才记录 tool result。执行中轨迹处于 “部分完成” 状态。 **规则 3**：工具执行中的打断需要占位符。为未完成的工具生成占位符响应（如“工具正在后台执行，请优先处理新事件”），追加打断事件，重新调用 LLM。从 LLM 的视角看，assistant message 仍然有配对的 tool result。 **规则 4**：在没有原生 steering 或受支持的中途续接接口时，取消未完成的生成，保留已经确认完成的消息和工具状态，将新事件追加后重新请求。不能假定半截输出或隐藏推理可以作为合法前缀任意回灌。 **规则 5**：非打断事件进入队列等待批处理。当前周期完成后才一次性追加。 以 Agent 正在起草邮件时用户打断询问天气为例，这五条规则的运作过程如下： 1. Agent 调用 `search_contacts` 搜索联系人信息，assistant message 立即写入轨迹（规则 1）。 2. 搜索工具尚未返回结果时，用户发来“先帮我查一下明天的天气”。由于这是用户打断，系统为未完成的 `search_contacts` 生成占位符 tool result（“工具正在后台执行，请优先处理新事件”，规则 3），然后将用户的天气查询追加到轨迹，重新调用 LLM。此刻 LLM 看到的轨迹格式完全合法——assistant message 与 tool result 配对完好。 3. 天气查询完成并回复用户后，原先的 `search_contacts` 结果到达，作为新事件追加到轨迹（规则 2），Agent 读取联系人信息后继续起草邮件。 这套方案的作用是维持同步接口要求的工具配对关系。只有需要打断时才引入明确表示“未完成”的占位符；后台真实结果到达后，再通过有来源和任务 ID 的事件送入轨迹。对于已经支持原生异步的模型，系统可以保留任务的未完成状态，等真实结果到达后再交给模型处理。 占位符也带来语义上的风险：模型可能把“任务已启动”误当成“任务已完成”，在真实结果返回前作出依赖该结果的判断。应通过明确的任务状态和结果校验防止这种混淆，并在评估中检查是否编造了未到达的数据。不能仅凭一次失败，就把原因归结为某个未公开的训练过程。 **通过任务句柄表达异步语义。** 无论是否使用原生异步协议，都可以**从工具接口的设计层面明确异步语义**。对同步接口尤其有用的方法，是让“启动任务”成为一次有真实返回值的完整调用。 传统的工具设计隐含了 “调用即完成” 的语义。例如 `phone_call` 这个名字暗示 “调用将拨打电话并等待通话结束，返回通话记录”。在异步范式下应该将 “启动” 和 “完成” 解耦： - `initiate_phone_call`：启动电话呼叫，立即返回任务标识符和初始状态（如 “呼叫已发起，正在拨号”） - 通话进展通过事件通知（`phone_call_connected`、`phone_call_ended`） 关键在于工具的名称和描述本身就要传达异步的语义。当模型看到 `initiate_phone_call` 时，它会自然推断这是 “发起” 而非 “完成”。工具描述应进一步强化这一点：“此工具将启动由子 Agent 处理的电话任务。任务成功发起后立即返回任务 ID，你可以继续处理其他事项。通话结束后会收到单独的通知事件。” **队列式处理中的注意力分散问题。** 在批量事件处理时，模型可能只回应最后一个事件而遗漏前面的要求。原生异步解决了消息能否在运行中到达的问题，仍需检查模型是否综合使用了所有更新。 可以从两个层面进行干预： **提示词层面**：告知模型 “当收到多个连续事件时，请确保全面考虑所有信息”。 **Agent 状态栏标记**：在每个事件前添加显式标记： ```text [未处理事件 1/4] Tool result from database_query：... [未处理事件 2/4] User 补充说明：只看北京地区的数据 [未处理事件 3/4] 系统提醒：报告截止时间还有 30 分钟 [未处理事件 4/4] User 询问：进度如何？ ``` 在末尾添加汇总：“上面有 4 个未处理事件，包括 1 个工具结果、2 条用户消息、1 个系统提醒。请确保回应涵盖所有信息。” > **实验 6-2 ★★★：带并行执行和打断能力的异步 Agent** > > > ![图6-4 实验 6-2 异步 Agent 打断与恢复](images/fig6-4.svg) > > > 在实验 6-1 的简单事件队列基础上，本实验通过兼容同步接口的运行时实现**并行工具执行、执行取消和状态管理**。Agent 不再只是逐个处理事件，而是需要同时管理多个并发任务，处理打断和恢复，并根据实时状态做出动态决策。原生 Astra 接口的对照见实验 6-3。 > > **1. 异步工具执行**：支持耗时工具的异步执行（至少 3-5 秒），启动后立即返回占位符。**验证场景**：Agent 执行一个长时间的终端命令，期间用户问“现在几点了？”，Agent 立即回应，等分析结果返回后再呈现。 > > **2. 事件队列与批量处理**：累积非紧急事件，批量追加到轨迹。**验证场景**：Agent 执行长任务，用户连续发送“记得用日语回复”和“整理成网页”，任务完成时一次性处理所有事件，生成日语网页。 > > **3. 打断机制**：用户的“停止”立即终止执行流并取消异步工具。**验证场景**：Agent 执行长任务，用户发送“取消”，Agent 立即停止，轨迹记录打断事件和取消操作。 > > **4. 并行工具的取消与状态查询**：异步工具完成后通过新事件将真实结果注入对话，支持通过任务 ID 取消或查询进度。**验证场景**：用户请求“帮我同时运行这三个脚本，哪个先完成了，就看看剩下的脚本进度怎么样，如果还没超过 50%，就取消”。三个脚本模拟分析进程，运行时不断输出进度，速度分别为每秒 3%、2%、1%。Agent 同时启动三个异步终端命令，当每秒 3% 的脚本在约 33 秒后完成时，Agent 查询剩下两个终端的状态，发现一个执行到约 66%、另一个约 33%，于是取消不超过 50% 的那个。两个终端都完成后整合结果生成完整报告。 > ### 模型原生异步：GPT-6 Astra 前面的兼容方案由运行时安排事件的接入顺序，让使用同步接口的模型参与异步任务。另一条路线是让模型原生理解这种交互节奏：工具还在运行时，自己可以继续做别的事；用户中途补充要求时，也可以据此调整后续工作。GPT-6 Astra 已支持异步工具调用（Async tool calling）与回合中途引导（Mid-turn steering），体现了这一变化（图6-5）。[^ch6-22][^ch6-23] ![图6-5 同步接口兼容与模型原生异步](images/fig6-5.svg) **异步工具调用将“发起行动”和“获得结果”分开。** Agent 发起耗时查询后，可以继续推理、调用其他工具，或处理不依赖查询结果的部分。例如，查询会议场地时，可以先整理议程和准备清单；等场地信息返回，再比较方案。关键是分清工作的依赖关系：能独立推进的工作继续做，必须依据结果的决策留到结果到达之后。 **回合中途引导让用户可以在任务进行中修正方向。** 当 Agent 还在思考或组织回答时，用户就可以追加“预算减少了”“参会人数变了”等要求。系统保留已完成的工作，把新的约束带入后续处理，使 Agent 能够在同一次任务中调整计划。接收到更新与作出调整之间仍可能有延迟，但用户不必等一整轮回答结束才表达变化。 这两种能力扩展的是交互的时机：工具结果与用户要求都可以在任务推进过程中到达。系统仍要分清它们的来源，记住哪些工作已经完成、哪些还在等待。修改计划也不等于停止正在运行的工具，更不会自动撤销已经发生的动作；实际执行、取消和状态管理仍由运行时负责。 并非所有模型都具备原生异步能力。构建 Agent 时，应根据模型的支持范围选择原生交互或兼容方案，再检查整个系统能否正确应对延迟返回、中途修改与任务恢复。异步训练可以继续改善这些能力，但开发者已经可以利用现有模型构建这样的交互方式。 ### 从“能接收异步消息”到“可靠处理异步任务” 原生异步解决了消息能否在运行中到达的问题，复杂任务中的可靠性还取决于模型如何使用这些消息。至少要检查三件事： 1. **结果归属与未完成状态**：能否把延迟到达的结果归入正确任务，在结果缺席时避免编造数据？ 2. **任务恢复与动作控制**：能否在处理新要求后继续原任务，并区分修改计划与停止执行？ 3. **多条更新的综合使用**：能否同时遵守预算与人数等约束，而不是只记住最后一条消息？ 针对这些问题，可以通过异步环境中的训练改进模型，也可以通过清晰的任务状态、事件来源和执行反馈改进系统。评估需要覆盖两层：模型是否理解了变化，系统是否按变化正确执行。 > **实验 6-3 ★★★：模型原生异步与回合中途引导** > > 为一次会议选择场地：Agent 发起耗时查询后，先完成不依赖查询结果的准备工作；期间用户补充预算与人数要求。等查询完成，再根据全部约束选择场地。 > > 调用 GPT-6 Astra API，对比同步工具、原生异步工具和回合中途引导三种交互方式，观察等待是否阻塞其他工作、新要求是否进入后续计划，以及结果到达后能否继续原任务。再选择一个不支持原生能力的模型作为对照，理解模型能力与运行时编排各自解决什么问题。 异步与事件驱动让世界能够在任务进行中唤醒 Agent，原生引导又让用户不必等完整回答结束才能提交更新。接下来三节进一步压缩时间尺度：当环境变化的速度达到甚至超过模型的生成速度时，能接收更新还不够，系统还必须及时作出反应。 ## 语音：最自然的人机接口 语音的价值不只是把文字换成声音。正常说话的速度约为打字的四倍，而且不占用双手与视线，因此它天然适合把 Agent 放进持续工作、随时可能被打断的输入输出回路。语音输入法把口述转成文字，语音 Agent 则让用户直接与 Agent 协作；两者都可以支持引言中提到的 whisper coding。 本节同时讨论两个方向：用户对 Agent 说话，以及 Agent 代替用户对外部世界说话。语音模型决定“能回答什么”，交互架构决定“能否听清、及时回应、自然换手，并在通话中完成确认和工具调用”。后文先讨论交互时序，再讨论深度思考和表达质量。 ### 交互时序：从级联到全双工 OpenAI 在 GPT-Live 的介绍中用“级联、轮次式、全双工”概括了语音系统的三种交互范式[^ch6-12]。它们不是简单的新旧替代，而是不同延迟、成本和可观测性约束下的取舍： | 范式 | 核心结构 | 主要优势 | 主要限制 | | -------- | --------------------- | ----------------- | ---------------- | | 级联 | VAD → ASR → LLM → TTS | 模块清晰、易替换、易调试 | 延迟累积，副语言信息在接口处丢失 | | 端到端 Omni | 原生音频输入输出，按轮次交互 | 延迟较低，能保留语气、情绪和环境声 | 仍依赖轮次，训练和调试成本较高 | | 全双工 | 原生音频输入输出，持续听、说和决策 | 支持重叠说话、自然打断和连续流 | 模型训练、控制和评估都更复杂 | 贯穿三种范式的主线是：如何摆脱“轮流说话”和 VAD 对发言权的猜测。级联和 Omni 仍要划分轮次，只有全双工把“该谁说话”变成模型的持续决策。 [^ch6-12]: OpenAI. *Introducing GPT-Live.* 2026-07-08. https://openai.com/index/introducing-gpt-live/ 。本节“级联 / 轮次式 / 全双工”三分法即出自该文对 ChatGPT 语音三代演进的总结；文中“端到端全模态（Omni）”对应其“turn-based voice models”一类。 ### 范式一 · 级联流水线（Cascading） 绝大多数商业语音助手都基于串行流水线（图6-6）：VAD 判断用户何时说完，ASR 把音频转成文字，LLM 理解并生成回复，TTS 再把文字念出来。模块化让每个组件可以独立优化，但每一级都可能增加等待时间。 ![图6-6 语音 Agent 串行流水线](images/fig6-6.svg) | 模块 | 作用 | 典型瓶颈 | | --- | --- | --- | | VAD | 判断是否说完 | 静音阈值带来等待和误切分 | | ASR | 音频转文字 | 识别延迟与上下文丢失 | | LLM | 理解、思考、生成 | 首 token 延迟，开启 reasoning 后等待更长 | | TTS | 文字转语音 | 首包合成和播放缓冲 | 在一个简短、不开启 reasoning 的回复中，VAD、ASR、LLM 和 TTS 的等待会串行累积（图6-7）。真实数值取决于输入长度、模型、硬件、网络和负载。 ![图6-7 延迟瀑布：串行累积总响应时间](images/fig6-7.svg) 生产环境的排队还会进一步放大空载延迟（图6-8），但这属于服务容量规划，本章不展开排队模型。 ![图6-8 排队延迟曲线](images/fig6-8.svg) > **实验 6-4 ★：构建传统语音 Agent** > > 本实验用 WebSocket 串起麦克风、Silero VAD、本地 Whisper、流式 LLM 和 Fish S1 TTS，建立后续方案的级联基线（baseline）。 #### 从串行到流式感知 图6-7描述的是 VAD+ASR+LLM+TTS 的完全串行情形，这种串行感知方案有三个问题： 1. **延迟累积**：必须等待一段静音才能确认说完。 2. **信息丢失**：有声/无声二值信号无法表达犹豫、情绪、附和和环境声。 3. **上下文被切断**：邮箱、人名和专有名词可能被分片识别而出错。 为了解决这个问题，在保留模块化分工的前提下，一种优化方案是**流式感知**，让各阶段尽早产出增量结果： - **ASR 边听边转**：VAD 检测到用户开始说话时，就按照一定的时间间隔调用 ASR 模型，流式生成临时转录内容；VAD 检测到用户说话结束后，再确认最终文本。 - **LLM 推测执行**：临时转录内容生成后，就送给 LLM；如果最终文本与临时转录内容相同就不再调用 LLM，否则取消前序推测执行的思考，重新调用 LLM。 - **LLM 分段输出**：第一段适合播报的文本生成后立即交给 TTS，不等完整回复。 - **TTS 增量合成**：持续返回音频块，让后续生成、合成和播放重叠进行。 真正的流式 ASR 需要模型支持。Whisper 的解码虽然是自回归的，但编码器需要完整音频段，因此不能直接等同于流式模型。基于 LLM 的流式听觉模型可以从连续音频中输出文本和语义事件，把“识别”和部分“理解”放进同一个模型。它保留从对话开始到当前时刻的上下文，也可以利用世界知识处理品牌、人名和专有名词。 如果只想解决“用户是否说完”，也可以把轮次判断直接做进流式识别器：模型综合语义和静音判断一句话是否表达完整。端点判断的训练标签必须只使用决策时刻可见的信息，否则会因“上帝视角”产生线上无法复现的判断。 模型输出的不仅是文字，还可以包含声学事件标记： - **speak_start/end、interrupt**：说话起止与打断意图； - **emotion**：情感、犹豫等状态； - **laugh、sigh、noise**：副语言和环境声。 这些标记和文字 token 形成统一事件流，Agent 可以据此识别犹豫、打断和环境变化，而不必把所有声音压成纯文本。 > **实验 6-5 ★：使用 Qwen2-Audio 模拟流式语音感知** > > Qwen2-Audio 本身不是流式模型。本实验用递增音频前缀模拟连续感知，并与 600ms VAD + Whisper 对照。 ### 范式二 · 端到端全模态模型（Omni） 级联即使采用流式感知，听、想、说仍通过离散接口交接；情绪、语调和环境声等信息可能在转成纯文本时丢失。Omni 方案用同一个模型直接听音频、生成回复并输出语音，因而有机会保留这些信息，但训练的成本更高（图6-9）。相比范式一的级联方案，Omni 的优势主要体现在延迟和非文字信息的理解和生成上。 在理解方面，Omni 模型可以理解声音中的停顿和。在生成方面，Omni 模型可以传递更丰富的副语言信息，例如唱歌、用特殊的语调讲一句话。 Omni 模型仍然假设轮流说话，通常要靠 VAD 划分发言权。因此，用户报数字时的中途停顿仍可能被误判为说完。 ![图6-9 端到端多模态语音模型架构对比](images/fig6-9.svg) > **实验 6-6 ★★：本地运行 MiniCPM-o 4.5，对比端到端与自级联** > > 本实验使用本地 MiniCPM-o 4.5，关闭 thinking mode，比较直接从音频作答与同模型自级联先转录再作答。它测的是音频信息是否被保留，**不是**后文的“边想边说”。 ### 范式三 · 全双工交互模型 Omni 仍然把对话分成“用户说”和“模型说”两个时段，但同声传译等任务要求两者重叠进行。全双工模型因此不再预设轮次，而是持续听、持续说，并不断决定继续、停顿、打断或调用工具。 研究上的先声是 Kyutai 的 **Moshi**（2024）。它并行建模用户和模型的音频流，因此重叠说话和打断可以成为模型的自然行为。 Thinking Machines Lab 将这类路线称为**交互模型（Interaction Model）**[^ch6-14]：交互性不再依靠 VAD 等外部 harness 拼装实现，而是内建在模型中。其微轮次机制以短音频块持续推进，让静音、重叠和打断都作为连续上下文保留。交互模型还可以把完整对话委派给后台推理模型，自己继续维持话头；后台结果返回后，前台再在合适时机接入。 [^ch6-14]: Thinking Machines Lab, “Interaction Models: A Scalable Approach to Human-AI Collaboration,” 2026-05. https://thinkingmachines.ai/blog/interaction-models/ OpenAI 的 GPT-Live 则把全双工路线带到生产规模：模型持续处理输入并生成输出，能等待用户、附和、被打断，也能处理实时翻译。它与交互模型一样，把复杂任务委派给后台模型，前台继续维持对话。 ### 认知时序：实时交互与深度思考 “交互表现”和“智能上限”是两个维度：前台模型要在用户仍然在线时回应，后台模型则可以花更多时间思考。下面三种方案是设计取舍，不是线性迭代；前两种可以套在级联或 Omni 上，第三种则把深度思考与实时表达统一在同一模型内部。 #### 方案一：快思考回应，慢思考回答 快思考可以在几百毫秒内先给出即时回应，慢思考则在后台完成更深的推导。它的问题是简单问题会被重复处理，复杂问题又可能出现前后不一致：快模型先建议购买，慢模型随后发现套餐缺少关键功能，用户在几秒内便听到相互冲突的答案。根本原因是两个实例各自完成了一次独立思考。 ![图6-10 快/慢思考架构与方案对比](images/fig6-10.svg) #### 方案二：快思考交互，慢思考提醒 方案二让后台模型通过状态栏或专门接口向前台模型提供建议，前台继续维持话头并决定如何表达。它比方案一稳定，但通信仍然间接：前台可能误解建议，也看不到后台的中间思考；在后台完成前，用户追问时前台仍只能依靠自己的能力应答。它可以自然地“等结果”，但不能真正做到边想边说。 #### 方案三：端到端思考与表达统一 方案三把思考能力直接内化到端到端音频模型中。Step-Audio R1 用两个互补机制解决两个问题：**模态锚定思考蒸馏（MGRD）** 让模型基于声学特征思考，**MPS 双脑架构**让构思与表达并行。前者保证“想得对”，后者解决“说得及时”。 理想情况下，模型应该从音高、节奏和语调判断情绪，而不是只看转录文本。MGRD 筛选真正引用声学特征的思考过程，再用这些数据训练模型，并通过强化学习防止模型跳过思考直接猜答案。MPS 让构思脑持续产出思考片段，表达脑收到片段后结合已有回复立即生成语音。两者以流水线方式并行，因此不必等完整思考结束才让用户听到第一句话。 #### 快慢思考分离与端到端思考的取舍 统一模型最紧密地实现了 “边想边说”，代价是思考和实时表达需要一起重新训练；解耦路线更容易替换后台大脑。两者是取舍，不是简单的替代关系。 在前沿思考模型快速演进的当下，快慢分离有一个重要的工程优势：它能直接承接慢模型的迭代红利。前台快模型只负责低延迟地倾听、应答和维持对话，后台慢模型负责推理、规划和工具调用；更强的思考模型发布后，只需替换后台模型，不必重新训练整套实时语音系统。统一路线则把推理与交互绑定在同一个训练周期中，每次升级都要重新兼顾智能水平、响应延迟和表达自然度。因此，快慢分离并不只是对延迟的妥协，也是一种让交互能力与智能上限分别演进的模块化选择。 这种分离也不必然牺牲任务效果。截至 2026 年 8 月，采用快慢思考分离架构的 Pine AI 语音 Agent 在 τ³-Voice Leaderboard 上取得第一名，超过 Grok Voice、GPT-Realtime-2 等实时语音系统。这个结果至少说明，在同时考察深度推理与实时对话的任务上，解耦架构并不天然落后于端到端模型。[^ch6-17] [^ch6-17]: Pine AI. “The Most Natural Human-Computer Interface Is Your Voice.” 2026-06-23（2026-08-06 更新）. https://www.19pine.ai/blog/pine-ai-the-most-natural-human-computer-interface-is-your-voice 这里需要澄清“端到端模型”常被赋予的两个含义。第一是上一节所述的**语音通路的端到端**：模型直接接收音频、生成音频，不再由多个模型通过离散文本串接。Omni 和交互模型都属于这个意义上的端到端模型，但 Omni 模型通常仍按轮次推进，交互模型则可以边听边说，二者在架构上差别很大。第二是本节所述的**认知架构的端到端**：实时交互与深度思考是在同一模型内部共享状态、共同训练，还是拆成前台快模型与后台慢模型。两条轴彼此独立，一个系统完全可以在语音通路上端到端，同时在认知架构上保持快慢分离；Thinking Machines Lab 把复杂任务委派给后台推理模型就是这种组合。 ### 更像人的语音合成 传统 TTS 过于流畅、零停顿，反而容易暴露机器身份。停顿、填充词和偶尔的重复，是人类表达不确定性和思考状态的信号。 可以让主 LLM 在文本之外输出控制标记，例如 **THINKING**、**EMO:happy** 和 **SPEED:0.8x**，由 TTS 将它们映射为停顿、韵律、语速或笑声、叹气等非语言音频。实现上可以自研支持控制标记的 TTS，也可以用语音克隆准备不同情绪和风格的参考音频。 > **实验 6-7 ★★：基于 Fish Audio 的控制标记驱动 TTS** > > 使用 Fish Audio S1 构建多参考语音库，比较无控制标记、单一参考音和多参考音三种配置。执行层根据标记选择匹配的情绪、语速和风格。 ## Computer Use：GUI 自动化 Agent 语音把时机轴推到了毫秒级，但它的观察仍是一维的声音流。Computer Use 把同一个问题搬上二维的屏幕：观察变成持续变化的像素，动作变成坐标上的点击与输入。语音场景强调“何时开口”，Computer Use 则强调“下一步点哪里”，以及一个语音交互中不存在的问题——动作执行之后，现实是否还与计划一致。 Computer Use（也称 GUI 自动化 Agent）让 AI 像人类一样通过观察屏幕、操作鼠标键盘来使用软件——比如打开浏览器搜索信息、在表格软件中填写数据或在系统设置中调整配置。其核心是一个**感知-思考-行动**的循环（图6-11）： 1. Agent 截取当前屏幕画面 2. 多模态模型接收截图和任务指令，输出一段思考和一个具体动作 3. 执行层在真实环境中执行该动作（移动鼠标、点击、输入文字等） 4. 等待界面响应后再次截图，进入下一轮循环 这里要区分“看懂界面”和“完成任务”。前者更接近多模态理解能力，可以用一次截图问答来测量；后者则要求模型把理解和生成动作放进闭环，处理页面加载、状态变化、误操作和不可逆后果。Computer Use 的难点因此不只是让模型在截图上答对，而是让它在每一步之后重新确认现实是否仍符合计划。 ![图6-11 Computer Use Agent 的感知-思考-行动循环](images/fig6-11.svg) 这个循环中有三个关键设计维度：**动作空间**（Agent 能执行哪些操作）、**视觉定位**（如何在截图中找到目标元素）、以及**模型架构**（如何从截图生成正确动作）。 ### 动作空间设计 Anthropic 的参考实现把完整交互能力分成三类工具（图6-12）。这是一个清晰的动作空间设计，但不是模型供应商必须遵守的私有协议：只要 Harness 能把同样的截图、动作约束和执行结果转换成目标模型支持的消息与结构化输出，Claude、开放权重视觉模型和自托管端点都可以驱动同一个感知-思考-行动循环。 ![图6-12 Computer Use 动作空间](images/fig6-12.svg) **GUI 操作工具**（computer tool）：鼠标操作包括移动（mouse_move）、左/右/中键点击、双击/三击、拖拽（left_click_drag），以及更精细的按下/松开（left_mouse_down/up）。滚动（scroll）支持四个方向并可配合修饰键。键盘操作包括逐字输入（type，每个字符间隔 12ms 模拟真实打字）、组合键（key，如 Ctrl+C）、长按（hold_key）。感知动作：截图（screenshot）、获取光标位置（cursor_position）、等待（wait）。 **命令执行工具**（bash tool）：提供持久的 bash 终端会话，120 秒超时，通过哨兵字符串检测命令是否执行完毕，多次调用之间保持环境状态（比如 cd 到某个目录后下次调用还在那个目录）。 **文件编辑工具**（str_replace_editor）：通过字符串匹配实现安全编辑，支持查看、创建、替换、插入和撤销操作，比直接覆盖整个文件更精确，不容易误改其他内容。 > **实验 6-8 ★：运行 Computer Use（Anthropic 参考路径或开放模型路径）** > > 路径 A 使用 Anthropic Computer Use Demo：容器打包完整的 Ubuntu 桌面环境（含浏览器、终端等常用工具），前端接收任务，后端把指令与截图发送给 Claude，再执行模型返回的鼠标、键盘、终端或编辑动作。 > > 路径 B 使用本书的 [`chapter6/computer-use-open-model`](../chapter6/computer-use-open-model/) 示例代码：默认以开放权重的 Qwen3-VL 32B Instruct 驱动 browser-use，可通过 OpenRouter 托管 API，也可连接自托管的 vLLM/SGLang 等服务。 ### 视觉定位（Grounding） 在循环的每一轮中，模型需要在截图中准确定位目标元素——“搜索框在哪里？”“提交按钮的坐标是什么？”这就是视觉定位（Grounding）问题。当前主要有**两大思路**：一是把定位变成**选择题**——先把界面元素标注好编号，模型只需从中选一个；二是**纯坐标预测**——让模型像人一样直接“看”着截图报出坐标。其中选择题思路又有两种实现方式：**纯视觉标注**（原始的 Set-of-Mark，用分割模型在像素上切出候选区域）和**结构化元素索引**（DOM/Accessibility Tree，直接读取界面自带的结构）。选择题思路的共同优势，是把开放式的“在截图中找到按钮并预测坐标”转化为封闭式的“从已标注好的元素中选一个”。就像考试中选择题比填空题更容易答对一样，模型只需说“点击 [123]”而不是“点击屏幕 (350, 464) 处的按钮”。输出坐标对模型来说挑战尤其大，需要大量训练才能做准确，而且在不同屏幕分辨率下很容易出错。 **Set-of-Mark：视觉标注法。** 原始的 Set-of-Mark（SoM）由微软研究院于 2023 年提出，最初是为了释放 GPT-4V 的视觉定位能力。它是一个**纯视觉**方法：用图像分割模型（SAM、SEEM 等）在截图上自动切出候选区域，为每个区域叠加编号标记，模型看到的是一张带编号的图，只需报出编号，由系统换算成对应区域的中心坐标。整个过程不需要 DOM，也不需要任何界面内部结构，因此原生桌面软件、游戏界面同样适用——只要分割模型能把候选区域切出来。 **结构化元素索引：SoM 思想在 Web 上的结构化实现。** 当界面本身能提供结构化信息时，标注可以做得更精确。现代网页在渲染之前就已经定义了完整的元素结构（DOM 树）和语义角色（哪个是按钮、哪个是输入框），无障碍接口（Accessibility Tree）为许多桌面应用提供了类似的信息。以 browser-use 项目为代表的 Web Agent 方案正是这样做的：从 DOM 中枚举可交互元素并编号，可以看作 SoM 思想在 Web 上的结构化实现（图6-13）。流程分四步： 1. 通过浏览器调试接口（CDP，Chrome DevTools Protocol）获取网页的结构化表示（DOM 树）和无障碍信息 2. 自动检测哪些元素可以交互（按钮、输入框、链接等） 3. 为每个可交互元素标注唯一 ID 并在截图上绘制边界框 4. 同时生成文本列表描述每个 ID 对应的元素 ```text Screenshot: [图片中关键元素标注了 [1]、[2]、[3]、[4] 等 ID] Elements: [1] [2]