ETF Agent梳理智能体客户端交互全流程
AI 总结
一篇ETF Agent工程文章以虚构的基金比较场景介绍研究型智能体客户端的交互框架，涵盖确认范围、渐进式回答、并发提问、来源核查、失败处理、结果交付，以及离开页面后继续任务。文章强调上下文可见、用户可干预、缺口诚实呈现和跨会话连续性。示例文案与布局属于设计提案，并不表示每项功能都已实现；文中也没有提供所引工程实践的基准测试结果。
深度见解
文章为产品团队提供了一套覆盖长任务、引用、结果交付、任务重开和后续追问的具体评估框架，同时指出界面功能应根据用户流程中的实际断点逐步增加，而非把全部后端能力暴露给用户。
` 一份报告出现在页面上，并不意味着一次使用已经完成。
用户还可能不知道：系统有没有读懂自己的限制，等待时能不能问别的问题，刚才补充的要求是否被采用，结论中的数字从哪里来，以及关闭页面以后去哪里继续看。
Agent 客户端要组织的，是一段可理解、可干预、可续接的协作过程。 好的体验不仅让结果出现，也让用户在过程中始终知道自己交代了什么、现在能做什么，以及下一步应该怎样判断。
下面用一个教学情境贯穿全文：
“比较我选的两只基金，重点看持仓重合和费用，先给我关键差异。我可能会离开一会儿，回来继续看。”
这里不使用真实基金数据，也不推导投资结论。ETF Agent 已有的并发对话、渐进回答、引用阅读和异步交付实践提供工程背景；本文进一步讨论交互取舍。示例文案与布局是设计表达，不代表每个细节都已在产品中实现。