§11 人机协同

DeerFlow 的代理不是闷头干。它会在关键节点停下来，找你确认。这就是 Human-in-the-loop（HITL）。

三种协同入口

1. ask_clarification：需求模糊时反问。注意官方强调过——非内部调用方不能剥离澄清请求。也就是说，你接 DeerFlow 做自己产品时，不能偷偷把「问用户」这一步删掉，否则代理会瞎猜。
2. Session Goals：给一次会话设目标，让代理知道「这次要做到哪」。
3. 手动上下文压缩（Manual Context Compaction）：你主动触发压缩，控制上下文体积。

协同背后是归因

每次工具调用、每次澄清，系统都带着归因信息走。哪些信息？看 §12 的 GuardrailRequest 字段——user_id、run_id、thread_id、tool_call_id 都在。这让「谁、在哪次运行、调了什么」全程可追溯。

标叔的结论：HITL 不是「功能」，是信任机制。DeerFlow 把「问人」当成一等公民，而不是可选项。你做严肃场景，千万别为了「自动化」把澄清关了。

工具调用要安全，得有护栏守着。下一章讲。