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来源：ScienceAI本文约2700字，建议阅读5分钟来自韩国首尔大学（Seoul NationalUniversity）和韩国科学技术院（KAIST）的研究团队，提出了一种 ML 模型——LocalMapper，可通过人机回圈（human-in-the-loop）机器学习从化学家标记的反应中学习正确的 AAM。原子到原子映射（Atom-to-atom Mapping，AAM）是识别化学反应..
摘要： 多模态AI Agents通过融合文本、图像、语音等多元信息，突破传统AI的单一感知局限，实现更自然的人机交互。其核心技术包括数据融合、联合学习、跨模态迁移和动态推理，支撑五大智能模式：反射模式（自我优化）、工具模式（调用外部资源）、ReAct模式（推理-行动闭环）、规划模式（复杂任务拆解）和多智能体协作（团队化分工）。应用场景涵盖智能家居、医疗诊断、自动驾驶等领域，推动AI从实验室走向产业
本文介绍了人机交互(Human-in-the-loop)工作流在LLM应用中的实现方法。重点讲解了LangGraph中的interrupt函数，该函数允许在特定节点暂停执行、向人类展示信息并使用输入恢复工作流。文章详细说明了三种主要设计模式：审批/拒绝、编辑状态和获取输入，并提供了代码示例展示如何设置检查点和断点来实现人工干预。这种机制特别适用于需要人工验证或修正的关键决策场景，确保LLM输出的可
