人机交互

📚 学习目标

学完这篇文章后，你将能够：

使用 interrupt 暂停 Graph 执行
使用 Command 恢复执行并注入用户反馈
实现审批（Approval）和编辑（Editing）模式

前置知识

在开始学习之前，建议先阅读：

03-persistence (必须掌握，否则无法实现 HITL)

1️⃣ 什么是 Human-in-the-loop?

全自动的 AI 有时不可靠。我们需要人在关键节点介入：

审批：AI 想发送邮件，人审批 "同意" 或 "拒绝"。
修改：AI 写了草稿，人想在发布前 "润色" 一下。
澄清：AI 没听懂，回头问人 "你是这个意思吗？"。

LangGraph 的 interrupt 机制让这一切变得简单。

2️⃣ 核心机制：interrupt & Command

暂停 (interrupt)

在节点内部调用 interrupt 函数。Graph 会停在这里，并保存状态（需配置 checkpointer）。

import { interrupt } from "@langchain/langgraph";

const humanReviewNode = async (state) => {
  // 暂停执行，把 value 返回给主程序（方便前端展示）
  const userFeedback = await interrupt("Please approve this action");
  
  // 恢复后，userFeedback 就是用户传进来的值
  return { feedback: userFeedback };
};

恢复 (Command)

用户在前端操作后，我们再次调用 Graph，这次带上 Command 对象。

import { Command } from "@langchain/langgraph";

// 第一次运行：遇到 interrupt 暂停
await app.invoke(inputs, config);

// ... 等待用户操作 ...
// 用户批准了
const userInput = "Approved";

// 第二次运行：恢复执行
// resume 的值会被传给 interrupt 函数的返回值
await app.invoke(new Command({ resume: userInput }), config);

3️⃣ 常见模式

审批模式 (Approval)

先生成，再审批，最后执行。

const step1 = (state) => ({ draft: "Generated Content" });

const approval = async (state) => {
  const decision = await interrupt({ 
    type: "approval", 
    content: state.draft 
  });
  
  if (decision === "reject") {
    // 可以抛错，或者路由到修改节点
    throw new Error("Rejected by user");
  }
  return { status: "approved" };
};

const execute = (state) => {
    // 只有批准后才会执行到这里
    console.log("Executing:", state.draft);
};

编辑模式 (Editing)

AI 生成 -> 人修改 -> 确认。

这其实可以通过更新 State 来实现。在恢复时，不仅传入 resume 值，还可以直接 update 状态。

// 直接更新状态中的 draft 字段
await app.updateState(config, { draft: "Human Edited Content" });
// 然后恢复
await app.invoke(new Command({ resume: "continue" }), config);

💡 练习题

实战题：构建一个 "敏感操作执行器"。
- 节点 A: 接收用户指令（如 "删除数据库"）。
- 节点 B: 检测到敏感词 "删除"，触发 interrupt，询问 "你确定吗？"。
- 恢复:
  - 如果用户输入 "yes"，执行操作。
  - 如果用户输入 "no"，返回 "操作取消"。

📚 参考资源

官方文档

LangGraph JS

✅ 总结

本章要点：

Checkpointer 是必须的：没有持久化，暂停后就找不回上下文了。
interrupt 像是一个异步断点，只有收到 Command 才会继续。
UX 设计：前端需要适配这种暂停/恢复的逻辑，给用户展示待办任务。

下一步：除了保存对话，如何让 AI 记住用户的长期偏好？学习记忆管理。

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