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第一次學 Kotlin Koog AI 就上手 Day 25：讓長任務不再怕中斷：Agent 狀態保存與恢復
在前面的策略圖系列文章中（Day 22-24），我們學習了如何使用 Node 和 Edge 構建多階段的 AI 工作流程。今天，我們要結合策略圖的概念，解決一個實務上的重要問題：當 AI Agent 執行長時間任務時，如何避免因為系統重啟或網路中斷而前功盡棄？
答案就是檢查點（Checkpoint）機制。策略圖的節點架構為檢查點系統提供了理想的保存時機——每個節點代表一個完整的處理階段，節點間的邊是天然的檢查點位置。透過這個機制，我們的 Agent 可以在意外中斷後從上次的進度繼續執行
檢查點 vs 記憶體：兩種不同的持久化機制
在 Day 14 中，我們學習了 AgentMemory（記憶體系統），今天學習的 Persistency（檢查點系統）同樣都是持久化機制，但它們的用途和設計目標截然不同
AgentMemory（記憶體系統）
- 目的：長期學習和個人化體驗
- 內容：使用者偏好、歷史互動、學習到的知識
- 時效性：長期保存，跨越多次對話和會話
- 應用場景：記住使用者喜歡的程式設計語言、過往的專案需求
Persistency（檢查點系統）
- 目的：執行狀態保存和恢復
- 內容：當前執行進度、節點狀態、訊息歷史
- 時效性：短期保存，針對特定任務執行過程
- 應用場景：防止長時間任務因意外中斷而重頭開始
簡單來說，AgentMemory 讓 Agent「記住」使用者，而 Persistency 讓 Agent「記住」自己正在做什麼。兩者結合使用，可以打造既智慧又可靠的 AI 應用
什麼是檢查點？為什麼需要它？
想像一下，你正在玩一個大型 RPG 遊戲，花了三個小時打怪升級，突然停電了。如果遊戲沒有自動存檔功能，你就得從頭開始。檢查點（Checkpoint）就像是遊戲的自動存檔系統，定期保存你的進度，讓你可以從上次保存的地方繼續遊戲
對於 AI Agent 來說，檢查點的重要性更加明顯
- 長時間任務：產生複雜報告可能需要數十分鐘，甚至數小時
- 網路不穩定：API 呼叫可能因為網路問題而中斷
- 系統維護：服務器需要重啟進行更新
- 成本考量：避免重複執行昂貴的 LLM 呼叫
透過檢查點，我們可以讓 Agent 在關鍵節點保存狀態，確保即使遇到意外中斷，也能從最近的進度繼續執行
在 AI 中啟用檢查點功能
在 Koog 框架中啟用檢查點功能非常簡單，只需要安裝 Persistency 功能模組
private val agent = AIAgent(
executor = simpleOpenAIExecutor(ApiKeyManager.openAIApiKey!!),
systemPrompt = "你是一個專業的數據分析師。",
llmModel = OpenAIModels.CostOptimized.GPT4_1Mini
) {
// 安裝檢查點功能
install(Persistency) {
// 使用 File 存儲
storage = JVMFilePersistencyStorageProvider(
root = Path.of("persistency/snapshots"),
"document-processor",
)
// 啟用自動檢查點建立
enableAutomaticPersistency = true
}
}
關鍵配置說明：
- enableAutomaticPersistency：設為
true時，系統會在每個策略節點執行完成後自動建立檢查點 - 自動化優勢：使用自動檢查點無需手動呼叫
createCheckpoint()，大幅簡化程式碼 - 恢復功能：系統會自動從最近的檢查點恢復執行，無需複雜的恢復邏輯
自動檢查點範例
讓我們透過一個簡單的處理流程來展示自動檢查點功能
class DocumentProcessingAgent {
private val agent = AIAgent(
executor = simpleOpenAIExecutor(ApiKeyManager.openAIApiKey!!),
systemPrompt = "你是一個專業的文件處理助手",
llmModel = OpenAIModels.CostOptimized.GPT4_1Mini,
strategy = createDocumentProcessingStrategy()
) {
// 啟用自動檢查點功能
install(Persistency) {
storage = JVMFilePersistencyStorageProvider(
root = Path.of("persistency/snapshots"),
"document-processor",
)
enableAutomaticPersistency = true // 每個節點執行後自動建立檢查點
}
}
private fun createDocumentProcessingStrategy() = strategy<String, String>("document_processing") {
// 節點一：收集資料
val collectDataNode by node<String, String>("collect_data") { rawInput ->
println("📊 開始收集文件資料...")
// 模擬資料收集過程
val processedData = llm.writeSession {
updatePrompt {
user(
"""
請模擬「資料收集」的過程，產生使用者要分析的相關資料
$rawInput
產生的資料最後請加上
- 收集時間：${LocalDateTime.now()}
- 狀態：已收集
""".trimIndent()
)
}
requestLLM()
}
println("✅ 資料收集完成")
processedData
}
// 節點二：分析資料
val analyzeDataNode by node<String, String>("analyze_data") { collectedData ->
println("🔍 開始分析文件內容...")
// 使用 LLM 進行簡單分析
val analysisResult = llm.writeSession {
updatePrompt {
user("""
請簡要分析以下文件內容的主要要點：
$collectedData
""".trimIndent())
}
requestLLM()
}
println("✅ 資料分析完成")
"分析結果：\n${analysisResult.content}"
}
// 節點三：生成報告
val generateReportNode by node<String, String>("generate_report") { analysisData ->
println("📝 開始生成最終報告...")
// 使用 LLM 生成結構化報告
val report = llm.writeSession {
updatePrompt {
user("""
基於以下分析結果，請生成一份結構化的處理報告：
$analysisData
報告格式：
1. 摘要
2. 主要發現
3. 建議
""".trimIndent())
}
requestLLM()
}
println("✅ 報告生成完成")
report.content
}
// 定義流程：收集 → 分析 → 報告
edge(nodeStart forwardTo collectDataNode)
edge(collectDataNode forwardTo analyzeDataNode)
edge(analyzeDataNode forwardTo generateReportNode)
edge(generateReportNode forwardTo nodeFinish)
}
suspend fun processDocument(input: String): String {
return agent.run(input)
}
}
使用自動檢查點範例
suspend fun main() {
val docProcessor = DocumentProcessingAgent()
println("=== 自動檢查點功能演示 ===")
val documentInput = "這是一份關於 AI 技術發展趨勢的研究報告草稿 (請模擬生成一份報告)"
try {
val result = docProcessor.processDocument(documentInput)
println("\n🎯 處理結果：")
println(result)
} catch (e: Exception) {
println("❌ 處理失敗：${e.message}")
}
}
執行 AI 回應內容
=== 自動檢查點功能演示 ===
📊 開始收集文件資料...
✅ 資料收集完成
🔍 開始分析文件內容...
✅ 資料分析完成
📝 開始生成最終報告...
✅ 報告生成完成
🎯 處理結果：
處理報告
1. 摘要
本報告基於對 AI 技術發展趨勢的分析，指出 2020 至 2025 年間 AI 技術因計算能力提升及大數據資源豐富而快速成長，顯著影響多個產業領域。報告涵蓋主要技術趨勢、應用現況及面臨的挑戰，並對未來發展方向提出建議。
2. 主要發現
- AI 技術在近年持續快速進步，特別是在深度學習架構（Transformer、GPT、BERT）優化、多模態 AI 融合、模型可解釋性與公平性提升、邊緣運算普及及 AutoML 成熟等方面表現突出。
- AI 應用廣泛涵蓋醫療健康、金融服務、智慧製造與教育科技，顯著提升各領域效率與創新能力。
- 目前 AI 發展面臨資料隱私與安全、法規與倫理規範、以及技術整合與標準化等多重挑戰。
- 未來應平衡技術創新與社會責任，確保 AI 技術健康且公平成長，並普惠更多人群。
3. 建議
- 加強對深度學習與多模態 AI 等前沿技術的研究與應用支持，推動技術創新。
- 在重要應用領域積極推廣 AI，提升產業競爭力與社會效益。
- 建立完善的資料隱私保護機制與安全標準，保障用戶權益。
- 制定合理且具前瞻性的法規與倫理規範，引導 AI 負責任發展。
- 促進跨領域技術整合與標準化，支持 AI 生態系統健康成長。
- 重視社會影響，推動 AI 技術公平性、公正性及包容性，實現技術與社會的良性互動。
Persistency 的檔案
可以發現它儲存下來的每一份檔案，是會一直接續前一份的資料 (node)，再疊加上去的，也可以看成是對話過程的歷史記錄，只是這裡是 Strategy 的過程
- 開始
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"lastInput": "這是一份關於 AI 技術發展趨勢的研究報告草稿 (請模擬生成一份報告)",
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{
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"content": "你是一個專業的文件處理助手",
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]
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- 收集資料
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{
"type": "ai.koog.prompt.message.Message.User",
"content": "請模擬「資料收集」的過程，產生使用者要分析的相關資料 \n\n這是一份關於 AI 技術發展趨勢的研究報告草稿 (請模擬生成一份報告)\n\n產生的資料最後請加上\n- 收集時間：2025-08-18T22:52:04.491112\n- 狀態：已收集",
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},
{
"type": "ai.koog.prompt.message.Message.Assistant",
"content": "AI 技術發展趨勢研究報告草稿\n\n一、引言\n隨著計算能力的增強及大數據資源的豐富，人工智慧（AI）技術正迅速進步並深刻改變各行各業的運作方式。本報告旨在分析 2020 至 2025 年間 AI 技術的主要發展趨勢，並探討其未來的應用前景與挑戰。\n\n二、AI 技術的主要發展趨勢\n\n1. 深度學習架構持續演進 \n深度學習模型如 Transformer 及其衍生架構持續受到關注。自從 GPT 系列與 BERT 模型問世後，研究者持續透過模型擴展與優化提升預測效果與運算效率。\n\n2. 多模態 AI 融合加速 \n融合文字、圖像、聲音等多種數據來源的多模態 AI 技術，促進了更全面的資訊理解和生成能力。例如，OpenAI 的 DALL·E 與 CLIP 等模型使得跨模態應用日益廣泛。\n\n3. 可解釋性與公平性的強化 \n隨著 AI 技術滲透到敏感領域，模型的透明度與決策可解釋性成為焦點議題。研究方向包括可視化技術、公平性評估工具及偏見補正方法。\n\n4. 邊緣 AI 與分散式運算普及 \n邊緣運算設備的性能提升使 AI 模型逐漸從雲端向端設備遷移，強化了資料隱私保護與即時反應能力，適用於物聯網（IoT）、智慧城市等場景。\n\n5. 自動化機器學習（AutoML）成熟 \nAutoML 技術簡化模型設計與調參流程，降低了 AI 技術門檻，促進更多領域實現 AI 落地應用。\n\n三、應用領域的發展趨勢 \n- 醫療健康：AI 輔助診斷、個人化治療及藥物研發進展顯著。 \n- 金融服務：風險管理、詐騙偵測與智慧投資持續整合 AI 技術。 \n- 智慧製造：自動化生產線、預測性維護與質量控制日益智能化。 \n- 教育科技：智慧教學系統與個性化學習分析促進教育效率提升。\n\n四、未來挑戰與展望 \n- 資料隱私與安全：如何平衡數據利用與保護成為關鍵議題。 \n- 法規與倫理規範：制定合理政策以引導 AI 公平且負責任發展。 \n- 技術整合與標準化：促進跨領域技術協同與產業標準建立。\n\n五、結論 \nAI 技術正以多維度、多層次的方式持續進化，並廣泛影響社會各個面向。未來發展應著重技術創新與社會責任的雙重平衡，促使 AI 造福更廣泛的人群。\n\n- 收集時間：2025-08-18T22:52:04.491112 \n- 狀態：已收集",
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- 分析資料
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- 生成報告
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{
"type": "ai.koog.prompt.message.Message.User",
"content": " 請簡要分析以下文件內容的主要要點：\n AI 技術發展趨勢研究報告草稿\n\n一、引言\n隨著計算能力的增強及大數據資源的豐富，人工智慧（AI）技術正迅速進步並深刻改變各行各業的運作方式。本報告旨在分析 2020 至 2025 年間 AI 技術的主要發展趨勢，並探討其未來的應用前景與挑戰。\n\n二、AI 技術的主要發展趨勢\n\n1. 深度學習架構持續演進 \n深度學習模型如 Transformer 及其衍生架構持續受到關注。自從 GPT 系列與 BERT 模型問世後，研究者持續透過模型擴展與優化提升預測效果與運算效率。\n\n2. 多模態 AI 融合加速 \n融合文字、圖像、聲音等多種數據來源的多模態 AI 技術，促進了更全面的資訊理解和生成能力。例如，OpenAI 的 DALL·E 與 CLIP 等模型使得跨模態應用日益廣泛。\n\n3. 可解釋性與公平性的強化 \n隨著 AI 技術滲透到敏感領域，模型的透明度與決策可解釋性成為焦點議題。研究方向包括可視化技術、公平性評估工具及偏見補正方法。\n\n4. 邊緣 AI 與分散式運算普及 \n邊緣運算設備的性能提升使 AI 模型逐漸從雲端向端設備遷移，強化了資料隱私保護與即時反應能力，適用於物聯網（IoT）、智慧城市等場景。\n\n5. 自動化機器學習（AutoML）成熟 \nAutoML 技術簡化模型設計與調參流程，降低了 AI 技術門檻，促進更多領域實現 AI 落地應用。\n\n三、應用領域的發展趨勢 \n- 醫療健康：AI 輔助診斷、個人化治療及藥物研發進展顯著。 \n- 金融服務：風險管理、詐騙偵測與智慧投資持續整合 AI 技術。 \n- 智慧製造：自動化生產線、預測性維護與質量控制日益智能化。 \n- 教育科技：智慧教學系統與個性化學習分析促進教育效率提升。\n\n四、未來挑戰與展望 \n- 資料隱私與安全：如何平衡數據利用與保護成為關鍵議題。 \n- 法規與倫理規範：制定合理政策以引導 AI 公平且負責任發展。 \n- 技術整合與標準化：促進跨領域技術協同與產業標準建立。\n\n五、結論 \nAI 技術正以多維度、多層次的方式持續進化，並廣泛影響社會各個面向。未來發展應著重技術創新與社會責任的雙重平衡，促使 AI 造福更廣泛的人群。\n\n- 收集時間：2025-08-18T22:52:04.491112 \n- 狀態：已收集",
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"timestamp": "2025-08-18T14:52:18.824816Z"
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},
{
"type": "ai.koog.prompt.message.Message.Assistant",
"content": "主要要點分析：\n\n1. AI 技術在近年快速發展，尤其是 2020 至 2025 年間，受到計算能力提升和大數據資源的推動，深刻改變各行各業。\n\n2. 主要技術趨勢包括深度學習架構（如 Transformer、GPT、BERT）的持續優化、多模態 AI 的融合、多元資料來源整合、提升模型可解釋性與公平性、邊緣運算的普及及自動化機器學習（AutoML）的成熟。\n\n3. AI 應用廣泛，涵蓋醫療健康、金融服務、智慧製造及教育科技等領域，各領域均受益於 AI 技術，提高效率與創新能力。\n\n4. 面臨的主要挑戰包括資料隱私與安全保護、法規與倫理規範制定，以及技術整合與標準化問題。\n\n5. 未來發展方向應平衡技術創新與社會責任，推動 AI 技術健康且公平地發展，造福更廣泛的人群。",
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"totalTokensCount": 1937,
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},
"finishReason": "stop"
},
{
"type": "ai.koog.prompt.message.Message.User",
"content": " 基於以下分析結果，請生成一份結構化的處理報告：\n 分析結果：\n主要要點分析：\n\n1. AI 技術在近年快速發展，尤其是 2020 至 2025 年間，受到計算能力提升和大數據資源的推動，深刻改變各行各業。\n\n2. 主要技術趨勢包括深度學習架構（如 Transformer、GPT、BERT）的持續優化、多模態 AI 的融合、多元資料來源整合、提升模型可解釋性與公平性、邊緣運算的普及及自動化機器學習（AutoML）的成熟。\n\n3. AI 應用廣泛，涵蓋醫療健康、金融服務、智慧製造及教育科技等領域，各領域均受益於 AI 技術，提高效率與創新能力。\n\n4. 面臨的主要挑戰包括資料隱私與安全保護、法規與倫理規範制定，以及技術整合與標準化問題。\n\n5. 未來發展方向應平衡技術創新與社會責任，推動 AI 技術健康且公平地發展，造福更廣泛的人群。\n\n 報告格式：\n 1. 摘要\n 2. 主要發現\n 3. 建議",
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"timestamp": "2025-08-18T14:52:24.201899Z"
}
},
{
"type": "ai.koog.prompt.message.Message.Assistant",
"content": "處理報告\n\n1. 摘要 \n本報告基於對 AI 技術發展趨勢的分析，指出 2020 至 2025 年間 AI 技術因計算能力提升及大數據資源豐富而快速成長，顯著影響多個產業領域。報告涵蓋主要技術趨勢、應用現況及面臨的挑戰，並對未來發展方向提出建議。\n\n2. 主要發現 \n- AI 技術在近年持續快速進步，特別是在深度學習架構（Transformer、GPT、BERT）優化、多模態 AI 融合、模型可解釋性與公平性提升、邊緣運算普及及 AutoML 成熟等方面表現突出。 \n- AI 應用廣泛涵蓋醫療健康、金融服務、智慧製造與教育科技，顯著提升各領域效率與創新能力。 \n- 目前 AI 發展面臨資料隱私與安全、法規與倫理規範、以及技術整合與標準化等多重挑戰。 \n- 未來應平衡技術創新與社會責任，確保 AI 技術健康且公平成長，並普惠更多人群。\n\n3. 建議 \n- 加強對深度學習與多模態 AI 等前沿技術的研究與應用支持，推動技術創新。 \n- 在重要應用領域積極推廣 AI，提升產業競爭力與社會效益。 \n- 建立完善的資料隱私保護機制與安全標準，保障用戶權益。 \n- 制定合理且具前瞻性的法規與倫理規範，引導 AI 負責任發展。 \n- 促進跨領域技術整合與標準化，支持 AI 生態系統健康成長。 \n- 重視社會影響，推動 AI 技術公平性、公正性及包容性，實現技術與社會的良性互動。",
"metaInfo": {
"timestamp": "2025-08-18T14:52:29.634034Z",
"totalTokensCount": 2731,
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},
"finishReason": "stop"
}
]
}
故障自動恢復機制
當任務中斷時，基本上，agent 會自動從最後一個檢查點恢復執行
基於前一個 DocumentProcessingAgent 範例加上隨機錯誤
// 定義處理結果的密封類別
sealed class ProcessResult {
data class Success(val content: String) : ProcessResult()
data class Failure(val error: String, val recovered: Boolean = false) : ProcessResult()
}
class DocumentProcessingAgentReliable {
// 建立新 Agent 實例的工廠方法（每個實例使用相同的 storage）
private fun createAgent() = AIAgent(
executor = simpleOpenAIExecutor(ApiKeyManager.openAIApiKey!!),
systemPrompt = "你是一個專業的文件處理助手",
llmModel = OpenAIModels.CostOptimized.GPT4_1Mini,
strategy = createDocumentProcessingStrategy()
) {
// 啟用自動檢查點功能
install(Persistency) {
storage = JVMFilePersistencyStorageProvider(
root = Path.of("persistency/snapshots"),
"document-processor-reliable",
)
enableAutomaticPersistency = true // 每個節點執行後自動建立檢查點
}
}
private fun createDocumentProcessingStrategy() = strategy<String, String>("document_processing") {
// 節點一：收集資料
val collectDataNode by node<String, String>("collect_data") { rawInput ->
println("📊 開始收集文件資料...")
// 模擬資料收集過程
val processedData = llm.writeSession {
updatePrompt {
user(
"""
請模擬「資料收集」的過程，產生使用者要分析的相關資料
$rawInput
產生的資料最後請加上
- 收集時間：${LocalDateTime.now()}
- 狀態：已收集
""".trimIndent()
)
}
requestLLM()
}
println("✅ 資料收集完成")
processedData
}
// 節點二：分析資料
val analyzeDataNode by node<String, String>("analyze_data") { collectedData ->
println("🔍 開始分析文件內容...")
// 模擬可能失敗的處理
if (Random.nextDouble() > 0.4) {
throw RuntimeException("模擬任務中斷")
}
// 使用 LLM 進行簡單分析（自動檢查點會在此節點完成後建立）
val analysisResult = llm.writeSession {
updatePrompt {
user(
"""
請簡要分析以下文件內容的主要要點：
$collectedData
""".trimIndent()
)
}
requestLLM()
}
println("✅ 資料分析完成")
"分析結果：\n${analysisResult.content}"
}
// 節點三：生成報告
val generateReportNode by node<String, String>("generate_report") { analysisData ->
println("📝 開始生成最終報告...")
// 模擬可能失敗的處理
if (Random.nextDouble() > 0.4) {
throw RuntimeException("模擬任務中斷")
}
// 使用 LLM 生成結構化報告（自動檢查點會在此節點完成後建立）
val report = llm.writeSession {
updatePrompt {
user(
"""
基於以下分析結果，請生成一份結構化的處理報告：
$analysisData
報告格式：
1. 摘要
2. 主要發現
3. 建議
""".trimIndent()
)
}
requestLLM()
}
println("✅ 報告生成完成")
report.content
}
// 定義流程：收集 → 分析 → 報告
edge(nodeStart forwardTo collectDataNode)
edge(collectDataNode forwardTo analyzeDataNode)
edge(analyzeDataNode forwardTo generateReportNode)
edge(generateReportNode forwardTo nodeFinish)
}
suspend fun processDocument(input: String): ProcessResult {
return try {
// 為每次執行建立新的 Agent 實例
// 新實例會自動從共享 storage 中的檢查點恢復狀態
val agent = createAgent()
val result = agent.run(input)
ProcessResult.Success(result)
} catch (e: Exception) {
println("❌ 執行失敗：${e.message}")
ProcessResult.Failure(
error = "任務執行失敗：${e.message}",
recovered = false
)
}
}
}
故障自動恢復 retry 範例
suspend fun main() {
val agentManager = DocumentProcessingAgentReliable()
println("=== 故障恢復機制演示 ===")
val documentInput = "這是一份關於 AI 技術發展趨勢的研究報告草稿 (請模擬生成一份報告)"
repeat(5) { attempt ->
println("\n🎯 第 ${attempt + 1} 次執行嘗試：")
// 每次呼叫 processDocument 都會建立新的 Agent 實例
// 新實例會自動從共享 storage 中的檢查點恢復狀態
when (val result = agentManager.processDocument(documentInput)) {
is ProcessResult.Success -> {
println("✅ 任務完成：")
println(result.content)
return // 成功後直接退出 main 函數
}
is ProcessResult.Failure -> {
println("❌ 第 ${attempt + 1} 次嘗試失敗：${result.error}")
// 下次重試將使用新的 Agent 實例，從檢查點繼續執行
}
}
}
println("\n⚠️ 已達到最大重試次數，任務終止")
}
執行 AI 回應內容
=== 故障恢復機制演示 ===
🎯 第 1 次執行嘗試：
📊 開始收集文件資料...
✅ 資料收集完成
🔍 開始分析文件內容...
✅ 資料分析完成
📝 開始生成最終報告...
❌ 執行失敗：模擬任務中斷
❌ 第 1 次嘗試失敗：任務執行失敗：模擬任務中斷
🎯 第 2 次執行嘗試：
🔍 開始分析文件內容...
✅ 資料分析完成
📝 開始生成最終報告...
✅ 報告生成完成
✅ 任務完成：
以下為基於分析結果所生成的結構化處理報告：
---
# AI技術發展趨勢研究報告處理報告
## 1. 摘要
本報告針對「AI技術發展趨勢」研究報告草稿進行綜合分析，涵蓋AI技術背景與目標、現況、未來發展趨勢及挑戰，並提出相應的發展建議。報告指出，AI已成為科技革新的關鍵驅動力，涵蓋深度學習、強化學習與生成模型等核心技術，廣泛應用於醫療、金融、製造及智慧城市等多領域。未來重點技術趨勢聚焦多模態融合、小樣本學習、邊緣計算、可解釋性AI及持續學習。面對隱私保護、偏見及倫理法規等挑戰，需透過協同合作、基礎研究與數據共享實現AI的健康可持續發展。
## 2. 主要發現
- **背景與目標**：計算能力提升與大數據推動AI成為科技創新核心，報告分析技術現況、趨勢與挑戰。
- **現況分析**：深度學習、強化學習和生成模型在多領域取得關鍵突破，應用涵蓋醫療、金融、製造業及智慧城市。
- **發展趨勢**：多模態融合提高複雜任務理解，小樣本及自監督學習降低數據依賴，邊緣計算與AI芯片實現低延遲和隱私保護，注重可解釋性與持續學習。
- **未來挑戰**：面臨數據隱私保護、模型偏見、能耗控制、決策透明度、責任歸屬及智慧財產權等技術與法規倫理問題。
## 3. 建議
- **強化跨領域合作與標準制定**：促進技術與政策的協調發展，保障技術應用合規與安全。
- **加大基礎研究與人才培育投入**：培養多領域復合型人才，深化技術創新基礎。
- **推動開放數據及共享平台建設**：促進資源共享，提高數據利用效率，加快技術應用落地。
Persistency 的檔案
完整的檔案內容，在第一個範例已經看過了，在這裡只看比較特別，自動重試 retry 的那一個檔案
從檔案的內容和上面的輸出可以看到，其實它在第一次的分析資料是有把相關的資料存起來的，結果在重試的時候，居然是從 分析資料 開始，而不是從下一個步驟 生成報告 開始執行，這是需要注意的一點
如果所有的執行步驟都已經完成，而且檔案都已經存在了，讓它在重新執行一次的話，會從 生成報告 開始執行，如果要重新測試流程的話，要注意
- 第二次的分析資料
{
"checkpointId": "de894d6f-45e8-4d5f-8bd4-17c1029ae1c0",
"createdAt": "2025-08-18T15:17:14.262639Z",
"nodeId": "analyze_data",
"lastInput": "以下是一份關於「AI 技術發展趨勢」的研究報告草稿，包含背景說明、現況分析、未來展望與挑戰等部分，供您做進一步分析使用。\n\n---\n\n# AI技術發展趨勢研究報告草稿\n\n## 一、緒論\n\n隨著計算能力的提升與大數據技術的發展，人工智慧（AI）已成為全球科技創新的重要驅動力。本報告旨在分析當前AI技術的主要發展趨勢，探討其應用現況、技術突破、未來發展方向及可能面臨的挑戰。\n\n## 二、AI技術現況分析\n\n### 2.1 主流技術架構與方法\n\n- **深度學習（Deep Learning）**：利用多層神經網路結構，深度學習在影像辨識、自然語言處理、語音識別等領域展現出卓越表現。\n- **強化學習（Reinforcement Learning）**：通過與環境互動學習最優策略，應用於遊戲、機器人與自動駕駛。\n- **生成模型（Generative Models）**：如GAN和Transformer，推動生成式AI發展，能生成逼真圖像、視頻及文本。\n\n### 2.2 主要應用領域\n\n- **醫療健康**：輔助診斷、藥物開發、個性化治療。\n- **金融服務**：風險評估、智能投顧、詐騙偵測。\n- **製造業**：智能檢測、預測維護、工廠自動化。\n- **智慧城市**：交通管理、能源優化、公共安全。\n\n## 三、AI技術發展趨勢\n\n### 3.1 多模態融合技術\n\n結合影像、語音、文字等多種數據來源，提升AI對複雜任務的理解與推理能力。\n\n### 3.2 小樣本學習與自監督學習\n\n減少對大規模標註數據的依賴，提高模型在少量數據下的泛化能力。\n\n### 3.3 邊緣計算與AI芯片\n\n推動AI從雲端向邊緣端遷移，實現低延遲、高隱私的智能應用，專用AI芯片加速運算性能。\n\n### 3.4 可解釋性AI（Explainable AI）\n\n強化模型的透明度與可解釋性，提升用戶信任及法規合規性。\n\n### 3.5 持續學習與自適應系統\n\n使AI系統能不斷從新數據中學習，適應環境變化及新任務需求。\n\n## 四、未來挑戰與發展建議\n\n### 4.1 技術挑戰\n\n- 數據隱私保護與安全風險\n- 模型偏見與公平性問題\n- 計算資源與能耗控制\n\n### 4.2 法規與倫理問題\n\n- AI決策透明度\n- 責任歸屬與法律監管\n- 智慧財產權保護\n\n### 4.3 發展建議\n\n- 強化跨領域合作與標準制定\n- 投資基礎研究與人才培育\n- 推動開放數據與共享平台\n\n## 五、結論\n\n人工智慧技術的快速發展正深刻改變各產業格局，未來多模態學習、小樣本學習及邊緣AI等方向將成為關鍵突破口。唯有面對技術、倫理及法律的挑戰，才能確保AI技術的健康、可持續發展，為社會帶來更多福祉。\n\n---\n\n如需針對本報告草稿擴充具體案例、數據分析或文獻回顧，請告知，我將協助補充。",
"messageHistory": [
{
"type": "ai.koog.prompt.message.Message.System",
"content": "你是一個專業的文件處理助手",
"metaInfo": {
"timestamp": "2025-08-18T15:16:47.247277Z"
}
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{
"type": "ai.koog.prompt.message.Message.User",
"content": "請模擬「資料收集」的過程，產生使用者要分析的相關資料 \n\n這是一份關於 AI 技術發展趨勢的研究報告草稿 (請模擬生成一份報告)",
"metaInfo": {
"timestamp": "2025-08-18T15:16:47.295504Z"
}
},
{
"type": "ai.koog.prompt.message.Message.Assistant",
"content": "以下是一份關於「AI 技術發展趨勢」的研究報告草稿，包含背景說明、現況分析、未來展望與挑戰等部分，供您做進一步分析使用。\n\n---\n\n# AI技術發展趨勢研究報告草稿\n\n## 一、緒論\n\n隨著計算能力的提升與大數據技術的發展，人工智慧（AI）已成為全球科技創新的重要驅動力。本報告旨在分析當前AI技術的主要發展趨勢，探討其應用現況、技術突破、未來發展方向及可能面臨的挑戰。\n\n## 二、AI技術現況分析\n\n### 2.1 主流技術架構與方法\n\n- **深度學習（Deep Learning）**：利用多層神經網路結構，深度學習在影像辨識、自然語言處理、語音識別等領域展現出卓越表現。\n- **強化學習（Reinforcement Learning）**：通過與環境互動學習最優策略，應用於遊戲、機器人與自動駕駛。\n- **生成模型（Generative Models）**：如GAN和Transformer，推動生成式AI發展，能生成逼真圖像、視頻及文本。\n\n### 2.2 主要應用領域\n\n- **醫療健康**：輔助診斷、藥物開發、個性化治療。\n- **金融服務**：風險評估、智能投顧、詐騙偵測。\n- **製造業**：智能檢測、預測維護、工廠自動化。\n- **智慧城市**：交通管理、能源優化、公共安全。\n\n## 三、AI技術發展趨勢\n\n### 3.1 多模態融合技術\n\n結合影像、語音、文字等多種數據來源，提升AI對複雜任務的理解與推理能力。\n\n### 3.2 小樣本學習與自監督學習\n\n減少對大規模標註數據的依賴，提高模型在少量數據下的泛化能力。\n\n### 3.3 邊緣計算與AI芯片\n\n推動AI從雲端向邊緣端遷移，實現低延遲、高隱私的智能應用，專用AI芯片加速運算性能。\n\n### 3.4 可解釋性AI（Explainable AI）\n\n強化模型的透明度與可解釋性，提升用戶信任及法規合規性。\n\n### 3.5 持續學習與自適應系統\n\n使AI系統能不斷從新數據中學習，適應環境變化及新任務需求。\n\n## 四、未來挑戰與發展建議\n\n### 4.1 技術挑戰\n\n- 數據隱私保護與安全風險\n- 模型偏見與公平性問題\n- 計算資源與能耗控制\n\n### 4.2 法規與倫理問題\n\n- AI決策透明度\n- 責任歸屬與法律監管\n- 智慧財產權保護\n\n### 4.3 發展建議\n\n- 強化跨領域合作與標準制定\n- 投資基礎研究與人才培育\n- 推動開放數據與共享平台\n\n## 五、結論\n\n人工智慧技術的快速發展正深刻改變各產業格局，未來多模態學習、小樣本學習及邊緣AI等方向將成為關鍵突破口。唯有面對技術、倫理及法律的挑戰，才能確保AI技術的健康、可持續發展，為社會帶來更多福祉。\n\n---\n\n如需針對本報告草稿擴充具體案例、數據分析或文獻回顧，請告知，我將協助補充。",
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"finishReason": "stop"
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"type": "ai.koog.prompt.message.Message.User",
"content": " 請簡要分析以下文件內容的主要要點：\n 以下是一份關於「AI 技術發展趨勢」的研究報告草稿，包含背景說明、現況分析、未來展望與挑戰等部分，供您做進一步分析使用。\n\n---\n\n# AI技術發展趨勢研究報告草稿\n\n## 一、緒論\n\n隨著計算能力的提升與大數據技術的發展，人工智慧（AI）已成為全球科技創新的重要驅動力。本報告旨在分析當前AI技術的主要發展趨勢，探討其應用現況、技術突破、未來發展方向及可能面臨的挑戰。\n\n## 二、AI技術現況分析\n\n### 2.1 主流技術架構與方法\n\n- **深度學習（Deep Learning）**：利用多層神經網路結構，深度學習在影像辨識、自然語言處理、語音識別等領域展現出卓越表現。\n- **強化學習（Reinforcement Learning）**：通過與環境互動學習最優策略，應用於遊戲、機器人與自動駕駛。\n- **生成模型（Generative Models）**：如GAN和Transformer，推動生成式AI發展，能生成逼真圖像、視頻及文本。\n\n### 2.2 主要應用領域\n\n- **醫療健康**：輔助診斷、藥物開發、個性化治療。\n- **金融服務**：風險評估、智能投顧、詐騙偵測。\n- **製造業**：智能檢測、預測維護、工廠自動化。\n- **智慧城市**：交通管理、能源優化、公共安全。\n\n## 三、AI技術發展趨勢\n\n### 3.1 多模態融合技術\n\n結合影像、語音、文字等多種數據來源，提升AI對複雜任務的理解與推理能力。\n\n### 3.2 小樣本學習與自監督學習\n\n減少對大規模標註數據的依賴，提高模型在少量數據下的泛化能力。\n\n### 3.3 邊緣計算與AI芯片\n\n推動AI從雲端向邊緣端遷移，實現低延遲、高隱私的智能應用，專用AI芯片加速運算性能。\n\n### 3.4 可解釋性AI（Explainable AI）\n\n強化模型的透明度與可解釋性，提升用戶信任及法規合規性。\n\n### 3.5 持續學習與自適應系統\n\n使AI系統能不斷從新數據中學習，適應環境變化及新任務需求。\n\n## 四、未來挑戰與發展建議\n\n### 4.1 技術挑戰\n\n- 數據隱私保護與安全風險\n- 模型偏見與公平性問題\n- 計算資源與能耗控制\n\n### 4.2 法規與倫理問題\n\n- AI決策透明度\n- 責任歸屬與法律監管\n- 智慧財產權保護\n\n### 4.3 發展建議\n\n- 強化跨領域合作與標準制定\n- 投資基礎研究與人才培育\n- 推動開放數據與共享平台\n\n## 五、結論\n\n人工智慧技術的快速發展正深刻改變各產業格局，未來多模態學習、小樣本學習及邊緣AI等方向將成為關鍵突破口。唯有面對技術、倫理及法律的挑戰，才能確保AI技術的健康、可持續發展，為社會帶來更多福祉。\n\n---\n\n如需針對本報告草稿擴充具體案例、數據分析或文獻回顧，請告知，我將協助補充。",
"metaInfo": {
"timestamp": "2025-08-18T15:17:08.069169Z"
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"type": "ai.koog.prompt.message.Message.Assistant",
"content": "這份「AI技術發展趨勢」研究報告草稿的主要要點包括：\n\n1. **背景與目標** \n 隨著計算能力和大數據技術提升，人工智慧已成為科技創新的重要引擎。本報告分析AI的發展現狀、技術趨勢及面臨的挑戰。\n\n2. **現況分析** \n - 主要技術包括深度學習、強化學習與生成模型，分別在影像識別、策略學習、自動生成內容等領域取得顯著進展。 \n - 主要應用領域涵蓋醫療健康、金融服務、製造業及智慧城市，展示AI多元化的實際應用。\n\n3. **發展趨勢** \n - 多模態融合技術提升複雜任務的理解能力。 \n - 小樣本學習與自監督學習減少對標註數據的依賴。 \n - 邊緣計算與AI專用芯片推動低延遲及隱私保障的應用。 \n - 可解釋性AI增強模型透明度與信任。 \n - 持續學習使AI系統具備自適應能力。\n\n4. **未來挑戰** \n - 技術面挑戰包含數據隱私保護、模型偏見及能耗問題。 \n - 法規與倫理問題涵蓋決策透明度、責任劃分及智慧財產權。\n\n5. **發展建議** \n - 強化跨領域合作與標準制定。 \n - 持續投入基礎研究與人才培育。 \n - 促進開放數據與共享平台建設。\n\n6. **結論** \n AI技術將繼續變革產業，需兼顧技術創新與倫理法規，確保其健康與可持續發展，帶來社會福祉。",
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"finishReason": "stop"
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總結
今天我們學習了 Koog 框架的檢查點系統，透過簡單的文件處理和任務執行範例，我們了解到
- 檢查點概念：就像遊戲存檔一樣，保護長時間任務免於意外中斷
- 基礎實作：使用
Persistency功能和JVMFilePersistencyStorageProvider檔案儲存 - 自動檢查點：透過
enableAutomaticPersistency = true讓系統自動在每個節點完成後建立檢查點 - 程式碼簡化：使用自動檢查點無需手動呼叫
createCheckpoint()，大幅減少程式碼複雜度 - 故障恢復：系統會自動從最近的檢查點，重新開始執行，提升任務可靠性
- 實際應用：適合長時間執行的 AI 任務，如文件處理、資料分析等場景
檢查點系統是構建可靠 AI 應用的重要基礎，它讓我們的 Agent 具備了面對各種意外情況的韌性。下一篇文章，我們將學習 Parallel Node，了解如何同時執行多個節點來大幅提升 AI 應用的效能和彈性
參考資源
支持創作
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圖片來源：AI 產生