2026/1/15 13:31:54
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文章介绍了大模型场景下Human In The Loop (HITL)人机协作机制的重要性#xff0c;详细讲解了LangChain的HumanInTheLoopMiddleWare如何通过中断机制实现人工审核#xff0c;包括批准、修改或拒绝三种操作方式。作者分享了在AgentHub项目中实现HITL的具体技术改动…简介文章介绍了大模型场景下Human In The Loop (HITL)人机协作机制的重要性详细讲解了LangChain的HumanInTheLoopMiddleWare如何通过中断机制实现人工审核包括批准、修改或拒绝三种操作方式。作者分享了在AgentHub项目中实现HITL的具体技术改动包括前端组件、后端消息类型和恢复机制并提供了完整代码和学习资源帮助开发者构建更安全、可控的大模型应用。随着人工智能和自动化系统在各行各业加速落地机器正被赋予越来越多“决策权”。然而现实世界远比算法训练时的环境复杂。一次误判的风控拦截可能冻结正常用户的账户一次错误的医疗模型判断可能影响患者的治疗方案在自动驾驶场景中哪怕极小概率的异常也可能带来严重后果。当决策具备高风险、高责任或高度不确定性时完全“无人值守”的自动化往往并不可靠。正因如此Human In The LoopHITL人机协作成为连接算法与现实世界的重要机制。通过在关键节点引入人类的判断、审核和反馈系统既能发挥机器在效率和规模上的优势又能借助人类对上下文、伦理和异常情况的理解避免“看似合理却实际错误”的决策。HITL 并不是对自动化的否定而是让人类智慧成为智能系统的一部分使其在真实环境中更加安全、可信和可控。LangChain 的Human-in-the-LoopHITL人机协作中间件允许我们为 Agent 的工具调用加入人工监督。当模型提出一个可能需要审核的动作时——例如写入文件或执行 SQL——该中间件可以暂停执行并等待人工决策。它的工作方式是将每一次工具调用与一套可配置的策略进行匹配检查。如果判定需要人工介入中间件会触发一个 interrupt中断从而停止执行流程。此时当前的执行图状态会通过 LangGraph 的持久化机制进行保存确保执行可以被安全地暂停并在之后恢复。随后由人工给出决策来决定下一步行为可以直接批准并按原样执行approve可以在执行前修改该动作的参数edit也可以拒绝执行并提供反馈信息reject。Agent 在收集到审核人相应的决策决策以列表形式提供每个待审核的操作对应一个决策。之后再恢复执行整个流程。如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】