Agent 循环硬终止与死循环检测

生产级 Agent 循环硬终止保证、停滞检测与死循环防护工程体系 (Agent Execution Loop Hard Termination & Stagnation Guards) 是生产级 AI Agent 系统防止失控发散、无限调用耗尽 API 额度与卡死服务器的铁律级底座规范；核心法则：给一切设上界 (Bound Everything)；核心四层防护栏：1) 迭代次数硬上界 (Max Iterations: 如限制最大 10~15 轮，超限强制熔断并返回优雅降级文案)；2) 真实墙钟超时 (Wall-Clock Deadline Timeout: 如单个任务最多执行 60 秒，采用 Python `asyncio.wait_for` 强制超时取消)；3) 累计 Token / 资金预算硬熔断 (Cumulative Token / Cost Budget: 单次任务消耗超过 50,000 tokens 或 0.5 美元直接中断)；4) 停滞与重复行为检测 (Stagnation & Action Loop Detection: 维护最近 3 次调用的 Hash 签名或基于 Levenshtein 距离检测，一旦发现连续 2 次以相同参数调用相同工具且返回相同报错，判定为陷入思维死循环，强制注入批判性提示或触发重规划)。

自主代码生成 Agent、无人值守数据爬取与分析 Agent、企业客服自动化工作流。

大模型在工具报错或无法解决问题时，极易陷入重复调用同一个报错工具的死循环中（单次请求消耗数百美元并造成服务器雪崩）；硬终止与停滞检测保证了 100% 的确定性可控终止。

现场写出使用 Python `asyncio` 与状态机实现包含最大迭代轮数、墙钟超时与 Token 预算监控的 Agent 执行循环？

停滞检测 (Stagnation Detection) 的哈希签名匹配算法：如何检测 Agent 连续以相同参数调用同一工具或输出高度相似的 Thought？

当 Agent 触碰最大迭代次数硬终止后，如何向用户输出清晰的“半成品状态汇报 (Partial Progress Report)”与优雅降级方案？

人机协同介入 (Human-in-the-Loop Interrupts): 如何在 LangGraph 中定义高危操作（如转账、删库、发邮件）的断点暂停与人工审批恢复？

分布式 Agent 执行中的死信队列 (Dead Letter Queue, DLQ) 与任务重试幂等性设计？