0Pricing
AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows · บทเรียน

การอนุมัติโดยมนุษย์ในกระบวนการ

เพิ่มจุดตรวจสอบที่ปลอดภัยในกระบวนการทำงานอัตโนมัติ ซึ่งมนุษย์จะทบทวนหรืออนุมัติการกระทำที่มีความเสี่ยงก่อนให้เอเจนต์ดำเนินการต่อ เพื่อสร้างสมดุลระหว่างระบบอัตโนมัติกับการควบคุม

การอนุมัติโดยมนุษย์ในกระบวนการ เป็นบทเรียน AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows ฟรีบน CoddyKit นี่คือบทเรียนที่ 4 จากทั้งหมด 4 บทเรียน คุณสามารถอ่านบทเรียนทั้งหมดด้านล่างฟรี — จากนั้นลองปฏิบัติด้วยตัวคุณเองในเบราว์เซอร์พร้อมตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 บทเรียนนี้เป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางการเรียน AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows และความก้าวหน้าของคุณจะซิงค์ข้ามเว็บและแอป CoddyKit คอร์ส AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

บางส่วนของบทเรียนนี้ยังไม่ได้รับการแปล และแสดงเป็นภาษาอังกฤษ

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)  # resume

Reject 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_before plus 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.

คำถามที่พบบ่อย

บทเรียน “การอนุมัติโดยมนุษย์ในกระบวนการ” ฟรีหรือไม่

ใช่ — ข้อความเต็มของ “การอนุมัติโดยมนุษย์ในกระบวนการ” ฟรีให้อ่านที่นี่บนเว็บ เพื่อปฏิบัติแบบโต้ตอบ (ตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7) และปลดล็อคส่วนที่เหลือของคอร์ส AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows ให้อัปเกรดเป็น CoddyKit PRO คอร์ส AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

คุณจะเรียนรู้อะไรในบทเรียน “การอนุมัติโดยมนุษย์ในกระบวนการ”

เพิ่มจุดตรวจสอบที่ปลอดภัยในกระบวนการทำงานอัตโนมัติ ซึ่งมนุษย์จะทบทวนหรืออนุมัติการกระทำที่มีความเสี่ยงก่อนให้เอเจนต์ดำเนินการต่อ เพื่อสร้างสมดุลระหว่างระบบอัตโนมัติกับการควบคุม คุณปฏิบัติ AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows ด้วยโค้ดที่ใช้งานได้จริงที่คุณเรียกใช้โดยตรงในเบราว์เซอร์ และติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 ตอบคำถามของคุณขณะที่คุณไปผ่านบทเรียน

คุณต้องมีประสบการณ์ก่อนที่จะเริ่มเรียน AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows หรือไม่

ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อน AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows บน CoddyKit ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นไปจนถึงผู้เรียนขั้นสูง คุณสามารถเริ่มต้นที่นี่หรือเริ่มจากตัวแรกและเรียนด้วยความเร็วของคุณเอง นี่คือบทเรียนที่ 4 จากทั้งหมด 4 บทเรียน

บทเรียน “การอนุมัติโดยมนุษย์ในกระบวนการ” ใช้เวลานานแค่ไหน

บทเรียน CoddyKit ส่วนใหญ่ใช้เวลาประมาณ 5–10 นาที แต่ละบทเรียนจึงสั้นและเป็นแบบโต้ตอบ คุณสามารถก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องและกลับมาเรียนต่อจากตรงที่เพิ่งหยุดบนเว็บและแอปได้เลย

ฉันเขียนและรันโค้ดในบทเรียน AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows นี้ได้ไหม

ได้ บทเรียน AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows ทุกบทมีตัวแก้ไขโค้ดในตัว คุณจึงเขียนและรันโค้ดจริงได้เลยในเบราว์เซอร์ และได้รับข้อเสนอแนะจาก AI ในทันที — ไม่ต้องติดตั้งในเครื่องของคุณ

บทเรียนทั้งหมดในหลักสูตรนี้

  1. การออกแบบเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน
  2. การทำงานของเอเจนต์แบบอะซิงโครนัส
  3. การจัดการข้อผิดพลาดและความทนทาน
  4. การอนุมัติโดยมนุษย์ในกระบวนการ
← กลับไปที่ AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows