人工智能系统非常高效，但当它们需要做出可能直接影响客户的关键决策时会发生什么?这就是人工智能中“人机交互”(HITL)概念发挥作用的地方。通过在关键决策点(例如处理退款)整合人工干预，LangGraph.js解决了潜在的人工智能错误或误用问题。这种方法可确保每个关键操作都经过人工审核，从而增加了一层安全性和可靠性。人机互动

HITL涉及将人类干预和决策战略性地整合到AI工作流中，从而实现人类专业知识与机器智能之间的无缝协作。LangChain团队撰写的本指南探讨了HITL的意义，以及强大的AI工作流管理工具LangGraph.js如何协助其实施。

TD;LR关键要点：

人机循环(HITL)对于保持AI准确性和防止错误至关重要。

LangGraph.js是一个旨在在AI工作流中实现HITL的工具。

LangGraph.js中的中断允许暂停AI工作流程以供人工审核。

可以在原型设计期间使用UI设置中断。

在生产环境中可以通过编程实现中断。

检查点通过存储状态值来帮助维持工作流程的连续性。

动态中断可实现灵活的状态管理和实时调整。

LangSmith提供日志记录功能，用于跟踪和检查AI执行情况。

在LangGraph.js中集成HITL可提高AI的准确性和可靠性。

人类干预在人工智能系统中的重要性

尽管人工智能算法在各个领域取得了长足进步，但它们并非万无一失。在某些情况下，人类判断和情境理解对于防止错误、降低风险和确保人工智能操作的完整性至关重要。以客户服务应用程序为例，人工智能可能负责处理退款请求。在这种情况下，加入HITL可以在人工智能系统继续退款之前获得人工批准，从而增加额外的验证层并防止潜在的滥用或不准确。

LangGraph.js：实现HITL的强大工具

LangGraph.js是一款专为在AI工作流中实现HITL而设计的综合工具。它提供了一系列特性和功能，可在AI流程的关键点无缝集成人工干预。使用LangGraph.js，您可以：

设置中断和检查点以暂停AI工作流程以供人工审查和决策。

使用直观的UI对HITL工作流程进行原型设计，允许在继续之前进行目视检查和编辑AI状态。

以编程方式为生产环境实现中断，提供灵活性和定制选项。

在YouTube上观看此视频。

以下是从我们丰富的内容库中精选出来的有关人工智能自动化主题的其他文章，您可能会感兴趣：

人工智能自动化机构与无代码SaaS有何区别

斯坦福大学讲座探讨就业和人工智能自动化的未来

新的Zapier自动化AICopilot无代码自动化功能

使用LindyAI自动化平台自动执行无聊的任务

人工智能自动化工具测试Magical与Zapier

让AI完全控制你的电脑，让它自主完成任务

中断：暂停AI工作流程以供人工审核

LangGraph.js的一个关键功能是能够在AI工作流中设置中断。中断允许您在特定点暂停AI流程，从而允许人工干预和审查。例如，当AI系统拦截退款请求时，可以将其配置为等待人工授权后再继续处理。这可确保关键决策受到人工监督，从而降低出错风险并保持AI操作的完整性。

在原型设计阶段，LangGraph.js提供了一个用户友好的UI来设置中断。此可视化界面允许您在AI工作流继续之前检查和修改其状态，确保AI的行为符合预期，并且人为干预点的位置正确。对于生产环境，可以通过编程方式实现中断，从而提供更好的控制和自定义选项。

检查点和动态中断：确保工作流程的连续性

除了中断之外，LangGraph.js还支持使用检查点来保持AI工作流程的连续性。检查点允许您在特定点存储状态值，确保AI可以在人工干预后从正确状态恢复。这在可能发生多次中断的复杂工作流程中尤其有价值，因为它可以确保AI处理和人类决策之间的平稳无缝过渡。

LangGraph.js还支持实现动态中断，从而为管理状态更新和继续AI工作流提供了灵活性。通过直接在节点内合并中断，您可以创建响应更快、适应性更强的AI系统。这种方法可以根据人类决策进行实时调整，从而提高AI的整体准确性和可靠性。

LangSmith运行：记录和检查AI执行情况

为了进一步支持HITL的实施，LangGraph.js与功能强大的日志记录和检查工具LangSmith集成。LangSmith提供全面的日志记录功能，让您可以在整个AI工作流中跟踪状态更新和图形调用。通过检查多次运行，您可以深入了解AI的行为，确定需要改进的领域，并验证人工干预的有效性。

LangSmith的日志记录功能对于确保AI系统的透明度和可追溯性至关重要。它使您能够监控AI的决策过程，检测任何异常或错误，并进行必要的调整以优化性能。通过使用LangSmith的日志记录功能，您可以对AI工作流程保持高度控制，并确保人工干预得到正确整合和有效。

利用人类专业知识赋能人工智能

实施人机协同(HITL)流程对于确保AI系统的准确性、可靠性和可信度至关重要。通过战略性地将人为干预和决策融入AI工作流程，组织可以利用机器智能的力量，同时利用人类的专业知识来防止错误、降低风险并保持AI操作的完整性。

LangGraph.js为在AI工作流中实现HITL提供了全面且用户友好的解决方案。通过对中断、检查点和动态中断的支持，LangGraph.js实现了人类专家与AI系统之间的无缝协作。与LangSmith的集成进一步增强了AI工作流的透明度和可追溯性，允许进行详细的日志记录、检查和优化。

通过采用HITL并使用LangGraph.js等工具，组织可以充分发挥AI的潜力，同时确保其以负责任、准确和可靠的方式运行。人类专业知识与机器智能之间的协同作用是开发不仅功能强大而且值得信赖且符合人类价值观的AI系统的关键。

版权说明：本站所有作品图文均由用户自行上传分享，仅供网友学习交流。若您的权利被侵害，请联系我们

标签：