嘿，大家好！這里是一個(gè)專注于AI智能體的頻道！

今天我們聊聊如何在LangGraph中實(shí)現(xiàn)“人機(jī)交互”（Human-in-the-Loop，簡稱HIL）的機(jī)制。這可是讓智能系統(tǒng)更懂你、更貼心的秘密武器哦！

想象一下，你的智能助手在執(zhí)行任務(wù)時(shí)突然停下來，問你：“嘿，我接下來要用這個(gè)工具，你覺得怎么樣？”這就是HIL的核心——在關(guān)鍵時(shí)刻讓人類介入，確保每一步都符合你的期望。

具體怎么做呢？我們通過在LangGraph中設(shè)置斷點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)。這些斷點(diǎn)會(huì)在執(zhí)行圖的關(guān)鍵點(diǎn)暫停，等待你的輸入。在我的例子中，我們在一個(gè)工具被執(zhí)行之前設(shè)置了一個(gè)斷點(diǎn)，檢查智能助手是否選擇了正確的工具。如果選對了，我們繼續(xù)；如果沒選對，那就停下來，等待你的指示。

考慮到代碼塊放在文章之中太長，影響觀看體驗(yàn)，獲取本文代碼腳本，請后臺私信  人機(jī)交互agent

為了展示這個(gè)過程，我們用Streamlit做了一個(gè)應(yīng)用。你需要下載代碼，然后在cmd運(yùn)行它。代碼中，我們首先設(shè)置了環(huán)境變量，定義了模型（我們用的是OpenAI的GPT-4o模型，當(dāng)然你也可以嘗試其他模型）。

接下來，我們定義了兩個(gè)工具：一個(gè)是用來做互聯(lián)網(wǎng)搜索的，另一個(gè)是簡單的加法工具。通過ToolExecutor，我們管理并執(zhí)行這些工具。然后，我們定義了一些函數(shù)，比如should_continue?來判斷是否繼續(xù)執(zhí)行，call_model?來調(diào)用模型，call_tool來執(zhí)行工具。

最后，我們用LangGraph定義了一個(gè)工作流程圖，有兩個(gè)節(jié)點(diǎn)：agent和action。agent節(jié)點(diǎn)調(diào)用模型，action節(jié)點(diǎn)調(diào)用工具。我們設(shè)置了從agent到action的條件邊，以及從action回agent的正常邊，形成了一個(gè)循環(huán)。

關(guān)鍵的是，我們在編譯圖時(shí)加入了檢查點(diǎn)，這樣在執(zhí)行過程中可以支持中斷。我們使用SqliteSaver來保存狀態(tài)，確保在中斷前能夠保存當(dāng)前的執(zhí)行狀態(tài)。

運(yùn)行這個(gè)應(yīng)用時(shí)，用戶輸入一個(gè)問題，智能助手會(huì)選擇合適的工具，并顯示工具名稱。然后，系統(tǒng)會(huì)生成一個(gè)驗(yàn)證消息，詢問用戶是否批準(zhǔn)。如果用戶回答“yes”，那么工具調(diào)用消息會(huì)被添加到狀態(tài)中，繼續(xù)執(zhí)行。如果用戶回答其他內(nèi)容，執(zhí)行將從用戶輸入的新消息開始。

通過這種方式，HIL機(jī)制不僅讓智能助手的操作更加透明，還讓你能夠?qū)崟r(shí)干預(yù)和批準(zhǔn)工具的選擇，確保每一步都符合你的期望。是不是很酷？這就是LangGraph和HIL的魅力所在！

本文轉(zhuǎn)載自 ??探索AGI??，作者： 獼猴桃