AIエージェント中断は出力・副作用・状態の3層で

キャンセルは単純な停止ボタンではなく、一貫性の問題だ。テキスト生成は未表示のストリーミング出力を捨てればいつでも切れるが、メール送信やチケット更新のような副作用を伴うツール呼び出しは、実行の前後にあるチェックポイントでしか中断できない。そのため呼び出し中に届いたキャンセル信号は完了まで待ち、判断は次のチェックポイントに先送りされる。

第二の論点はエージェントが何を記憶するかだ。この設計はキャンセル時の記録を会話履歴とユーザー通知の両方に残し、実行前にキャンセルされたステップとすでに完了したステップを区別し、取り消し手段があればその経路を示す。この記録がなければ、次のターンで状態を誤読し、同じ操作を二度実行しかねない。まさにキャンセルが防ごうとした重複実行の失敗である。

この設計は明示的なキャンセルと暗黙のキャンセルの線引きもしている。停止と明言した新規メッセージは即時中断を起こすが、無関係な依頼はキューに入れて現在のターンを完了させ、曖昧なケースは完了を許す。中断による一貫性リスクが、やや冗長な回答よりも大きいからだ。著者は、Slack / Teams / Chatwork / LINE WORKSに常駐し、チャットやメール、カレンダー、議事録を集めて毎朝のレポートを作るエージェントHACHの開発から得た知見だと述べている。