语言代理在交互环境中处理长时程任务时，往往需要满足潜在的前置条件。核心难点不在于轨迹长度，而在于恢复：当缺少必要前置条件或先前的任务分解失败时，盲目尝试其他可行动作几乎没有帮助。ReAct 及其后续的反思或自适应规划方法只能以自由文本形式进行局部纠正，缺乏将终目标、当前目标和失败来源显式关联的控制状态。我们提出 Verify--Backtrack Loop (VBL)，它是 ReAct 的无训练扩展，将前置条件发现和失败诊断转化为结构化的规划状态更新。VBL 维护一个有界的目标栈，在目标激活、执行失败或状态变化时，同时验证两个层面：当前目标是否有助于实现终目标，以及在当前状态下是否可行。这两种判断结合类型化的失败归因，会触发明确的操作——Push、Pop、retry 或 BacktrackTo 父目标。我们在 AppWorld、ALFWorld 和 ScienceWorld 上使用 Qwen3.5‑9B、GPT‑4o 和 DeepSeek‑V3.2 进行评估。VBL 在所有模型‑基准组合上均优于 ReAct 与基于反思的控制，在挑战性的 AppWorld 场景中任务成功率提升最高达 22.07% 点。消融实验表明，去除验证或诊断任一环节都会导致性能下降，甚至在部分设置下低于 ReAct，证明两者机制相辅相成。结果表明，可靠的长时程交互依赖于对规划状态的修正，而不仅仅是对下一步动作的调整。
点评：VBL 通过结构化的目标栈和双层验证，实现了对前置条件缺失的快速定位与恢复，为长时程语言代理提供了更稳健的控制框架。