Langgraph - 人們在循環中

創建代理系統時，如果能自動完美返回結果就好了，但以目前的精度來說很難。如果你讓Agent思考整個過程，即使一個錯誤都會導致結果與你想要的大相逕庭。
而且有些操作太可怕了，無法將權限完全委託給代理。有 API 呼叫、DB 修改、Bash 腳本編寫等

所以現在（也許相當長一段時間），代理執行過程中的人為幹預是不可避免的

Langgraph 的人機交互

支持5種人為幹擾的情況。

贊同

決定是否繼續與人類一起進行。

編輯

向使用者顯示目前狀態並允許修改。

輸入

指定接收使用者輸入並實際從使用者接收值的步驟。

審查工具調用

允許使用者查看和修改工具的結果值。

時間旅行

回到先前的狀態（節點執行之前）或返回並再次繼續。就像多元宇宙一樣。

持久層

由於 Langgraph 的持久層，這種人為幹預成為可能。可以保存需要人工幹預的狀態，並在使用者批准或修改後從該點重新開始。這就像遊戲中的檢查站。

斷點

就像在偵錯工具中設定斷點一樣，斷點表示僅前進到該點並暫停一會兒。

在langgraph中，編譯圖時可以指定斷點。

graph = builder.compile(checkpointer=checkpointer, interrupt_before=["step_for_human_in_the_loop"])

動態斷點

編譯時的宣告是靜態的。根據執行過程中狀態的變化很難停止。動態斷點是可以根據狀態設定的斷點。當發生稱為 NodeInterrupt 的特殊異常時，圖形執行將停止並等待使用者乾預。

def my_node(state: State) -> State:
    if len(state['input']) > 5:
        raise NodeInterrupt(f"Received input that is longer than 5 characters: {state['input']}")
    return state

圖案

看圖就更容易了。

贊同

# Compile our graph with a checkpoitner and a breakpoint before the step to approve
graph = builder.compile(checkpointer=checkpoitner, interrupt_before=["node_2"])

# Run the graph up to the breakpoint
for event in graph.stream(inputs, thread, stream_mode="values"):
    print(event)

# ... Get human approval ...

# If approved, continue the graph execution from the last saved checkpoint
for event in graph.stream(None, thread, stream_mode="values"):
    print(event)

graph執行在node_2之前完成，所以第一個for語句被轉義，然後再呼叫graph.stream繼續執行。

編輯

graph = builder.compile(checkpointer=checkpointer, interrupt_before=["step_for_human_in_the_loop"])

它也停在node_2前面，這次，它沒有執行任何操作並再次呼叫graph.stream，而是更改了當前圖的狀態。之後，圖形會在變更後的狀態下再次執行。

以外

其他操作請看下面Langgraph官方文件

參考

https://langchain-ai.github.io/langgraph/concepts/ human_in_the_loop/

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