人类是异步 API：用 Temporal 构建不阻塞的 human-in-the-loop Agent

Temporal 的 Melanie Warrick 在演讲中讨论如何构建 human-in-the-loop agent，避免阻塞式“询问人类”调用在生产环境中失效。她以 Google ADK 和 LangGraph 上的多 agent 冰淇淋配送演示（fleet、customer、dispatch）说明为何 durability 应属于 agent harness，并介绍 Temporal 的 workers、workflows、activities 如何跟踪状态。核心是两个原语——wait condition 和 signal，让 agent 可以暂停等待人类数分钟甚至数周；演示中在审批过程中杀掉 worker 后恢复，工作未丢失。她还讨论了何时应让人类介入：判断错误的成本与告警疲劳之间的权衡。

AI推荐理由 Temporal 开发者关系负责人 Melanie Warrick 的会议演讲，主题是把人类审批建模为异步 API，用 wait condition 和 signal 两个原语让 agent 在等待人类数分钟到数周时不阻塞、不丢状态，并现场演示在审批中途杀掉 worker 后恢复且不丢工作。具体新信息是：durability 应放在 agent harness 层，以及 workers/workflows/activities 中模型与工具调用的位置划分；局限是内容为演讲演示，未提供可复现的基准数据或生产环境验证。