强制与状态
hooks、prerequisite gates、session resume 与 fork

本章是 P3「关键规则用确定性强制」的技术实现层。官方样题 12 道里有 1 道直接考它（Q1），而它的判断轴——概率性合规 vs 确定性保证——渗透在客服、CI、数据抽取三个场景里。后半章讲会话状态：什么时候续接，什么时候重开。

一、两种强制手段的分工

Exam Guide 用一句话定了调：hooks 提供 deterministic guarantees，prompt 提供 probabilistic compliance。当确定性合规是需求（例如资金操作前的身份验证），单靠 prompt 指令有非零失败率——注意这个措辞，它不是「效果差一点」，而是「在足够多的样本上必然会失败若干次」。

二、Prerequisite gate：阻断式前置条件

最典型的形态：阻断下游工具调用，直到前置步骤完成。guide 的原例就是官方样题 Q1 的场景——在 get_customer 返回一个已验证的 customer ID 之前，阻断 process_refund（样题里同时阻断了 lookup_order）。

# 伪代码：出站 tool call 拦截
def before_tool_call(name, args, state):
    if name in ("lookup_order", "process_refund"):
        if not state.get("verified_customer_id"):
            return Block(reason="get_customer must return a verified customer ID first")
    return Allow()

关键在于「阻断」二字：gate 不是提醒模型、不是在 prompt 里写 mandatory，而是让那次调用无法发生。返回给模型的阻断理由会进入对话历史，模型据此自行纠正顺序——这就是「用确定性机制约束模型驱动的循环」（ch02 第三节）的具体样子：agent 保留了灵活性，但违规路径被物理封死。

三、Hooks 的两个方向

Agent SDK 的 hook 按拦截方向分两类，考试都考过：

入站方向的价值容易被低估：如果三个 MCP 工具分别返回 1735689600、"2025-01-01T00:00:00Z"、"01/01/2025"，模型每一轮都要花注意力做格式推断，还会在跨工具比较日期时出错。PostToolUse 把这件事从「模型每次都要做对的推理」变成「代码做一次的转换」——同样是把概率换成确定性，只是这次换的不是合规而是数据一致性。

四、多诉求请求的处理

客户一条消息里塞了三件事（「我的退货没退款、上个月被重复扣费、还想改配送地址」），标准做法分三步：

1. 拆项——把多诉求请求分解成互相独立的条目；
2. 并行调查——各条目基于共享上下文并行调查（不是三次独立会话，客户身份等共享事实要复用）；
3. 统一综合——合成一个统一的解决方案回复，而不是三段互不相干的答复。

考场上的干扰项通常是「让客户一次只提一个问题」（D4 把负担转嫁给用户）或「按顺序逐条处理」（丢掉了并行与共享上下文）。

五、交接摘要：给看不到 transcript 的人

升级到人工时，接手的客服看不到对话记录。这个前提决定了交接摘要必须是结构化的，guide 点名了四项内容：

六、会话状态：续接、分叉、还是重开

claude --resume <session-name>   ✔ 真实存在 · 按名字续接特定的既往会话
fork_session                     ✔ 真实存在 · 从共享基线创建独立分支，探索分歧方案
/compact                         ✔ 真实存在 · 压缩冗长发现输出，降低 context 占用
/memory                          ✔ 真实存在 · 查看已加载的 memory 文件，诊断跨会话行为不一致

三个机制的分工是考试的高频对照表：

最后一行是 TS 1.7 里最容易被忽略、也最容易出题的一条：当既往 tool results 已经陈旧，新开一个会话并注入结构化摘要比 resume 更可靠。原因是 resume 会把过期的文件内容、过期的查询结果一起带回上下文，模型无从知道哪些还作数——它会自信地基于旧快照推理。

还有一条配套 skill：确实要 resume 时，应当告知会话哪些文件已经变更（guide 的措辞是「informing the agent about changes… is important」），让它做定向重新分析，而不是要求它把整个代码库重新探索一遍。

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