「Regnexe 实战系列」第 8 篇（共 10 篇），对应仓库
ExampleReadme08PauseResumeTest。上一篇：07. 三层记忆模型。
一个生产环境绕不开的需求
任务跑到一半，用户突然要补充一条信息，或者干脆想先暂停去做别的事——这个需求在 Demo 阶段基本不会被考虑，但只要 Agent 真正跑起来处理稍微长一点的任务，说停就停、说续就续几乎是刚需。
很多框架的"暂停"本质上是杀掉进程/线程，恢复就是重新跑一遍——上下文全丢，等于没有暂停。这正是 harness 该管的事：Regnexe 把暂停恢复做成了一等公民能力：pause()可以从任意线程调用，状态会持久化，resume()能带着新的上下文接着跑。
实战代码：用 CountDownLatch 精确控制时序
暂停功能不好写单测——你怎么保证"恰好在工具执行中间"调用pause()？仓库ExampleReadme08PauseResumeTest给出了一个很实用的技巧：用两个CountDownLatch卡住时序，不依赖真实网络延迟去"赌"时间窗口。
CountDownLatchtoolStarted=newCountDownLatch(1);CountDownLatchpauseSignaled=newCountDownLatch(1);ToolslowWeatherTool=Tool.builder().name("get_weather").description("Get today's weather for a city.").params("city: String -- city name").func(city->{toolStarted.countDown();// 告诉外面：工具已经开始执行try{pauseSignaled.await(15,TimeUnit.SECONDS);// 卡住，等外面发出暂停信号}catch(InterruptedExceptione){Thread.currentThread().interrupt();}return"Beijing: sunny, 22 C, excellent air quality.";}).build();RegnexeAgentagent=regnexeAgentBuilder.withDefaultModel(Vendor.ALIYUN,"deepseek-v4-flash").withTool(slowWeatherTool).withTaskStore(newInMemoryTaskStore())// 暂停/恢复必须有持久化状态，这一行不能省.withEventListener(newConsoleEventListener()).withMaxRounds(3).build();TaskRequestrequest=newTaskRequest();request.setSessionId(UUID.randomUUID().toString());request.setGoal("Check today's weather in Beijing. Is it good for running?");// 后台线程发起执行ExecutorServicepool=Executors.newSingleThreadExecutor();Future<AgentResult>future=pool.submit(()->agent.execute(request));toolStarted.await(30,TimeUnit.SECONDS);// 确认工具已经在跑agent.pause();// 在任意线程调用——这里就是主测试线程pauseSignaled.countDown();// 放开工具，让它正常返回AgentResultpaused=future.get(30,TimeUnit.SECONDS);// paused.getStatus() == PAUSEDAgentResultresumed=agent.resume(request.getSessionId(),"Also factor in today's air quality index.");// resumed.getStatus() == FINISHED关键点拆解
pause()不是立刻杀死任务。它设置的是一个停止信号，正在执行的工具调用会自然走完，下一次"是否继续"的检查点才会真正让任务停下来，状态落到PAUSED，并持久化进TaskStore。这是故意设计的——粗暴中断一个正在写数据的工具调用，比等它跑完更危险。
resume()不是从头再来一遍。它会找到该sessionId下最近一次可恢复的任务，带着你传入的补充上下文（"Also factor in today's air quality index."）接着跑，之前几轮的执行记录（也就是上一篇讲的 Task 账本）会被自动注入进续传的 Prompt——模型知道"之前已经做了什么"，不会从零开始重复劳动。
withTaskStore(new InMemoryTaskStore())这一行不能省。暂停状态总得存在某个地方，默认的InMemoryTaskStore够本地测试用；生产环境想要跨进程、跨实例恢复，就得换成自己的持久化实现——这个接口和前面讲的Marketplace、ConversationStorage是同一套设计哲学：默认内存实现，关键扩展点全部接口化。
适用场景
- 长耗时任务，用户中途想插入新信息（“等一下，预算改成 5000 了”）
- 需要人工审批介入的流程——跑到某一步先停下，等审批通过再
resume - 系统资源紧张时主动暂停低优先级任务，腾出资源给高优先级任务
这套机制配合上一篇的 Task 账本，本质上是把"任务执行"从一次性的方法调用，变成了一个可以被外部干预、随时查看进度、随时打断又能无损续上的有状态过程——这正是企业自动化流程真正需要的能力，不是"调一次大模型"能解决的。
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📌 项目地址：https://github.com/flower-trees/regnexe-agent
