Persetujuan Manusia dalam Alur
Tambahkan titik pemeriksaan yang aman ke alur kerja otonom, tempat manusia meninjau atau menyetujui tindakan berisiko sebelum agen melanjutkan, sehingga otomatisasi tetap seimbang dengan kendali.
Persetujuan Manusia dalam Alur adalah pelajaran AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 4 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows mencakup 4 pelajaran total.
Bagian dari pelajaran ini belum diterjemahkan dan ditampilkan dalam bahasa Inggris.
Why Pause for Humans
Full autonomy is risky for high-stakes actions: sending money, deleting records, emailing customers. A mistake can be costly and irreversible.
Human-in-the-loop (HITL) inserts an approval step so a person confirms before the agent acts.
Where to Add Checkpoints
You do not need approval everywhere — only at sensitive points:
- Before destructive or irreversible operations
- Before external side effects (payments, emails)
- When the agent's confidence is low
Read-only steps can stay fully automatic.
The Interrupt Pattern
In LangGraph you mark nodes where the graph should pause. Execution stops, state is saved, and control returns to your application to await a decision.
graph = builder.compile(
checkpointer=memory,
interrupt_before=['execute_payment']
)Persisting State to Resume
To pause and resume later, the workflow needs a checkpointer that saves state under a thread id. The human might approve minutes or hours later.
config = {'configurable': {'thread_id': 'order-42'}}
result = graph.invoke(initial_state, config)Surfacing the Pending Action
When paused, inspect the saved state to show the human exactly what the agent wants to do — the tool, the arguments, and the reason.
state = graph.get_state(config)
print(state.next)
print(state.values['proposed_action'])Approve and Continue
If the human approves, resume the graph by invoking again with the same thread id. It picks up right where it paused.
graph.invoke(None, config) # resumeReject or Edit
Approval is not the only outcome. A human can reject the action or edit the agent's proposed arguments before continuing — for example fixing a wrong recipient.
graph.update_state(
config,
{'proposed_action': edited_action}
)
graph.invoke(None, config)Asynchronous Approvals
In production the human is not at a console. The pause sends a notification (Slack, email, a dashboard task); the resume happens when they click approve. The thread id ties the request to the right paused run.
Timeouts and Defaults
Decide what happens if no one responds. Options:
- Auto-reject after a timeout (safe default)
- Escalate to another approver
- Hold indefinitely for critical actions
Auditability
Log every approval decision: who approved, when, and what was executed. This audit trail is essential for compliance and for debugging agent behavior later.
Balancing Automation
Too many approvals defeat the purpose of automation; too few add risk. Start cautious, then remove checkpoints as you gain confidence in the agent for specific action types.
Quick Check
Test your HITL knowledge.
Recap
You learned to add human oversight to autonomous workflows:
- Insert approval checkpoints at risky steps only
- Use
interrupt_beforeplus a checkpointer to pause - Surface the proposed action, then approve, reject, or edit
- Handle async approvals, timeouts, and audit logging
Human-in-the-loop makes autonomy safe for high-stakes work.
Belajar AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows dengan tutor AI — gratis
Tulis dan jalankan kode asli di browser kamu, dapatkan bantuan instan dari tutor AI 24/7, dan lanjutkan di mana kamu tinggalkan di web atau aplikasi.
- Kursus
- 12
- Pelajaran
- 50
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah pelajaran “Persetujuan Manusia dalam Alur” gratis?
Ya — teks lengkap “Persetujuan Manusia dalam Alur” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows mencakup 4 pelajaran total.
Apa yang akan aku pelajari di “Persetujuan Manusia dalam Alur”?
Tambahkan titik pemeriksaan yang aman ke alur kerja otonom, tempat manusia meninjau atau menyetujui tindakan berisiko sebelum agen melanjutkan, sehingga otomatisasi tetap seimbang dengan kendali. Kamu berlatih AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.
Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows?
Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 4 dari 4.
Berapa lama pelajaran “Persetujuan Manusia dalam Alur” memakan waktu?
Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.
Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows ini?
Ya. Setiap pelajaran AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.
Semua pelajaran dalam kursus ini
- Merancang Alur Kerja Kompleks
- Eksekusi Agen Asinkron
- Penanganan Kesalahan dan Ketahanan
- Persetujuan Manusia dalam Alur