4 human in loop中间件

LangChain 1.0 实战：Human-in-the-Loop 中间件详解 ------ 让 AI 更安全、更可控

作者 ：AI 工程师
日期 ：2026 年 3 月 26 日
关键词：LangChain、HumanInTheLoopMiddleware、人机协作、Agent 安全、MCP

在大模型智能体（Agent）日益普及的今天，如何确保其行为安全、合规、可审计 ，成为落地关键。LangChain 1.0 推出的 HumanInTheLoopMiddleware（人机协作中间件），正是解决这一问题的利器。

本文将深入介绍该中间件的原理、配置方式与实战技巧，助你构建高可信度的 AI 应用。

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一、什么是 Human-in-the-Loop（HITL）？

Human-in-the-Loop（人机协作） 是一种在 AI 决策流程中引入人类监督的机制。当 Agent 尝试执行高风险操作 （如删除数据、发送邮件、修改配置）时，系统会自动暂停，等待人工审核后再继续。

✅ 典型场景：

• 发送包含敏感信息的邮件
• 执行 SQL 删除语句
• 修改生产环境配置
• 调用金融交易接口

LangChain 通过 HumanInTheLoopMiddleware 将 HITL 能力标准化，无缝集成到 Agent 工作流中。

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二、核心能力：三种人工决策类型

当中间件触发中断后，人类可选择以下三种操作：

决策类型	说明	示例
✅ approve（批准）	按原参数执行工具调用	直接发送草稿邮件
✏️ edit（编辑）	修改工具参数后执行	修改收件人或正文后再发
❌ reject（拒绝）	取消操作，并反馈原因	拒绝发送，并要求重写

⚠️ 注意：是否允许 edit 取决于你在 interrupt_on 中的配置。

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1. 中断触发条件（interrupt_on）
   True：启用所有决策类型（approve/edit/reject）
   False：跳过审核
   字典形式：精细控制允许的决策类型

HumanInTheLoopMiddleware(
            interrupt_on={
                "write_file": True, #写文件需要确认文件名和内容
                "execute_sql": True,# 执行SQL需要确认SQL语句
                "send_email": {
                    "allowed_decisions": ["approve", "edit", "reject"],
                    "description": "发送邮件需要确认收件人和内容"
                },
                "read_data": False,
            },
            description_prefix="敏感操作需要您的批准",
        )

三、快速上手：配置 HumanInTheLoopMiddleware

1. 简单的代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
agent_with_memory
Author: user
Date: 2026/3/16
Description:
"""
from langchain.agents import create_agent, AgentState
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from langchain_core.tools import tool
from langchain_community.callbacks import get_openai_callback
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain.agents.middleware import HumanInTheLoopMiddleware
import os
from dotenv import load_dotenv
from langgraph.types import Command

load_dotenv(override=True)

model = init_chat_model(model="qwen2-72b", #
                        model_provider='openai',
                        api_key= os.getenv("api_key"),
                        base_url= os.getenv("base_url"),
                        temperature=0.3,
                        max_retries=4,
                        #max_tokens=10
                        )

# 1. 系统提示词
system_prompt = """你是多功能助手，可以执行写文件、执行SQL、发送邮件、读取数据等操作。"""

# 2. 定义工具
@tool
def write_file(filename: str, content: str) -> str:
    """写入文件"""
    with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(content)
    print("文件写入成功！")
    return f"已写入文件: {filename}"

@tool
def execute_sql(query: str) -> str:
    """执行 SQL 查询"""
    # 实际应用中连接数据库
    return f"执行 SQL: {query}"

@tool
def send_email(to: str, subject: str, body: str) -> str:
    """发送邮件"""
    return f"已发送邮件到 {to}"

@tool
def read_data(source: str) -> str:
    """读取数据（安全操作）"""
    return f"读取数据: {source}"



# 4. 添加记忆
checkpointer = InMemorySaver()

# 5. 创建 Agent
agent = create_agent(
    model=model,
    tools=[write_file, execute_sql,send_email,read_data],
    system_prompt=system_prompt,
    checkpointer=checkpointer,
    middleware=[
        HumanInTheLoopMiddleware(
            interrupt_on={
                "write_file": True, #写文件需要确认文件名和内容
                "execute_sql": True,# 执行SQL需要确认SQL语句
                "send_email": {
                    "allowed_decisions": ["approve", "edit", "reject"],
                    "description": "发送邮件需要确认收件人和内容"
                },
                "read_data": False,
            },
            description_prefix="敏感操作需要您的批准",
        ),
    ],
)

# 6. 运行对话
config = {"configurable": {"thread_id": "user-001"}}



# 初始调用
result = agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "在文件 test.txt 中写入内容：Hello, World!"}]},
    config=config
)

# 中断后必须用 Command(resume=...) 恢复；HumanInTheLoopMiddleware 期望 HITLResponse：
# {"decisions": [{"type": "approve"|"edit"|"reject", ...}]}
# 不能传 {"decision": "approve"}，否则 interrupt() 收不到决策，工具不会执行。
if result.get("__interrupt__"):
    print(f"等待审批: {result['__interrupt__']}")

    choice = input("批准? (y/n/e): ").lower().strip()

    if choice == "y":
        result = agent.invoke(
            Command(resume={"decisions": [{"type": "approve"}]}),
            config=config,
        )
    elif choice == "e":
        new_content = input("输入新的文件内容： ")
        result = agent.invoke(
            Command(
                resume={
                    "decisions": [
                        {
                            "type": "edit",
                            "edited_action": {
                                "name": "write_file",
                                "args": {
                                    "filename": "safe_test.txt",
                                    "content": new_content,
                                },
                            },
                        }
                    ]
                }
            ),
            config=config,
        )
    else:
        result = agent.invoke(
            Command(
                resume={
                    "decisions": [
                        {
                            "type": "reject",
                            "message": "用户拒绝执行 write_file",
                        }
                    ]
                }
            ),
            config=config,
        )

print(result['messages'][-1].content)

2 api接口对答题