Как я построил систему человеческого контроля для AI-агентов в компании

Автор делится опытом двухлетней разработки HITL-системы для enterprise-платформы AI-агентов с интеграцией MCP-инструментов и LiteLLM-шлюзом. Ключевая находка: утверждение человеком должно быть реальной паузой в выполнении с возможностью редактирования параметров, а не постфактум-логированием. Поднимает открытый вопрос о паттернах приостановки агентов mid-execution — блокирующий request/response, polling-очередь или event-driven подход.