airflow-hitl

โดย astronomer

ประตูการอนุมัติของมนุษย์, การป้อนข้อมูลฟอร์ม, และการแตกกิ่งใน Airflow DAGs โดยใช้ตัวดำเนินการที่สามารถเลื่อนได้ ตัวดำเนินการสี่ประเภท: ApprovalOperator สำหรับการตัดสินใจอนุมัติ/ปฏิเสธ, HITLOperator สำหรับการเลือกหลายตัวเลือกพร้อมฟอร์ม, HITLBranchOperator สำหรับการกำหนดเส้นทางงานที่ขับเคลื่อนโดยมนุษย์, และ HITLEntryOperator สำหรับการรวบรวมข้อมูลฟอร์ม ตัวดำเนินการทั้งหมดสามารถเลื่อนได้ โดยปล่อยช่อง worker ขณะรอการตอบสนองจากมนุษย์ผ่านแท็บ Required Actions ของ Airflow UI หรือ REST API รองรับคุณสมบัติเสริมรวมถึงแบบกำหนดเอง...

npx skills add https://github.com/astronomer/agents --skill airflow-hitl

Airflow Human-in-the-Loop Operators

Pause a DAG until a human responds via the Airflow UI or REST API. HITL operators are deferrable — they release their worker slot while waiting.

Requires Airflow 3.1+ (af config version).

UI location: Browse → Required Actions. Respond from the task instance page's Required Actions tab.

Cross-references: migrating-ai-sdk-to-common-ai for AI/LLM task decorators; airflow for registry and API discovery commands used below.


Step 1 — Pick the capability you need

CapabilityClass (verify in Step 2)
Approve or reject; downstream skips on rejectApprovalOperator
Present N options and return which were chosenHITLOperator
Branch to one or more downstream tasks based on a choiceHITLBranchOperator
Collect a form (no approve/select step)HITLEntryOperator
Use the HITL trigger directly (advanced / custom operators)HITLTrigger

This is the only place class names are hardcoded. The provider adds, renames, and removes params across releases — do not copy parameter lists from memory. Fetch the current signature before writing code.


Step 2 — Discover the current signatures from the Airflow Registry

Before writing HITL code, run these to see the live roster and constructor params (see the airflow skill for the full af registry reference):

# Every HITL-related module in the standard provider
af registry modules standard \
  | jq '.modules[] | select(.import_path | test("\\.hitl\\.")) | {name, type, import_path, short_description, docs_url}'

# Constructor signatures: name, type, default, required, description
af registry parameters standard \
  | jq '.classes | to_entries[] | select(.key | test("\\.hitl\\.")) | {fqn: .key, parameters: .value.parameters}'

# Pin to the exact installed provider version
af config providers \
  | jq '.providers[] | select(.package_name == "apache-airflow-providers-standard") | .version'
# then: af registry parameters standard --version <VERSION>

If the registry shows a param that this skill does not mention, prefer the registry. If the registry shows a class that is not in Step 1, treat it as additive — the decision table above may be stale.


Step 3 — Canonical example (approval gate)

Starting point for any HITL task. Adapt by swapping the class name and params per Step 2.

from airflow.providers.standard.operators.hitl import ApprovalOperator
from airflow.sdk import dag, task, chain, Param
from pendulum import datetime

@dag(start_date=datetime(2025, 1, 1), schedule="@daily")
def approval_example():
    @task
    def prepare():
        return "Review quarterly report"

    approval = ApprovalOperator(
        task_id="approve_report",
        subject="Report Approval",
        body="{{ ti.xcom_pull(task_ids='prepare') }}",
        defaults="Approve",              # Auto-selected on timeout
        params={"comments": Param("", type="string")},
    )

    @task
    def after_approval(result):
        print(f"Decision: {result['chosen_options']}")

    chain(prepare(), approval)
    after_approval(approval.output)

approval_example()

For the other classes in Step 1, the shape is the same (task_id, subject, plus class-specific params). Verify each constructor through Step 2 — for example, HITLBranchOperator requires every option either to match a downstream task id directly or to be resolved via a mapping param surfaced in the registry.


Step 4 — Behavior contracts (stable across versions)

Timeout

  • With defaults set: task succeeds on timeout, default option(s) selected.
  • Without defaults: task fails on timeout.

Markdown + Jinja in body

body supports Markdown and is Jinja-templatable. Render XCom context directly:

body = """**Total Budget:** {{ ti.xcom_pull(task_ids='get_budget') }}

| Category | Amount |
|----------|--------|
| Marketing | $1M |
"""

Callbacks

All HITL operators accept the standard Airflow callback kwargs (on_success_callback, on_failure_callback, etc.).

Notifiers

HITL operators accept a notifiers list. Inside a notifier's notify(context) method, build a link to the pending task with HITLOperator.generate_link_to_ui_from_context(context, base_url=...).

Restricting who can respond

The parameter name and accepted identifier format depend on the active auth manager. Do not hardcode — check which one is active and which kwarg the current provider exposes:

af config show | jq '.auth_manager // .core.auth_manager'

Then look up the current kwarg in Step 2 (at the time of writing it is assigned_users, accepting identifiers in whatever format the active auth manager uses — Astro uses the Astro user ID, FabAuthManager uses email, SimpleAuthManager uses username).


Step 5 — Responding from external integrations

For Slack bots, custom apps, or scripts. Discover the live endpoint rather than hardcoding a path:

af api ls --filter hitl           # live endpoint list
af api spec \
  | jq '.paths | to_entries[] | select(.key | test("hitl"))'   # request/response schemas

The PATCH-to-respond pattern is stable; the exact path is discovered. Typical shape:

import os, requests

HOST = os.environ["AIRFLOW_HOST"]
TOKEN = os.environ["AIRFLOW_API_TOKEN"]
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {TOKEN}"}

# List pending — use the path from `af api ls --filter hitl`
requests.get(f"{HOST}/<path>", headers=HEADERS, params={"state": "pending"})

# Respond — same discovered path family, PATCH
requests.patch(
    f"{HOST}/<path>/{dag_id}/{run_id}/{task_id}",
    headers=HEADERS,
    json={"chosen_options": ["Approve"], "params_input": {"comments": "ok"}},
)

Step 6 — Safety checks

  • Airflow version ≥ 3.1 (af config version).
  • Constructor kwargs match the current registry output from Step 2 — no respondents-vs-assigned_users style drift.
  • For branching: every option resolves to a downstream task id (directly or via the mapping kwarg from Step 2).
  • Every value in defaults is also in options.
  • execution_timeout set; defaults configured if timeout should succeed rather than fail.
  • API token configured if external responders are part of the flow.

References

The upstream docs URL is surfaced per-module by the registry — do not hardcode:

af registry modules standard \
  | jq '.modules[] | select(.import_path | test("\\.hitl\\.")) | {name, docs_url}'

Related skills

  • airflow — af registry, af api, af config command reference.
  • migrating-ai-sdk-to-common-ai — AI/LLM task decorators and GenAI patterns (common-ai provider).
  • authoring-dags — general DAG writing best practices.
  • testing-dags — iterative test → debug → fix cycles.

Skills เพิ่มเติมจาก astronomer

airflow-state-store
astronomer
Persists task and asset state across retries and DAG runs using Airflow 3.3's AIP-103 key/value stores (`task_state_store`, `asset_state_store`) and the…
creating-openlineage-extractors
astronomer
ตัวแยกข้อมูล OpenLineage แบบกำหนดเองสำหรับโอเปอเรเตอร์ Airflow ที่ไม่รองรับและสถานการณ์สายเลือดที่ซับซ้อน สองแนวทาง: เพิ่มเมธอด OpenLineage ลงในโอเปอเรเตอร์ที่คุณเป็นเจ้าของโดยตรง (แนะนำ) หรือสร้างตัวแยกข้อมูลแบบกำหนดเองสำหรับโอเปอเรเตอร์ของบุคคลที่สามที่คุณไม่สามารถแก้ไขได้ ตัวแยกข้อมูลจะสกัดกั้นการทำงานของโอเปอเรเตอร์ที่สามจุด: ก่อนการดำเนินการสำหรับสายเลือดแบบคงที่ หลังจากสำเร็จสำหรับเอาต์พุตที่กำหนดในรันไทม์ และหลังจากล้มเหลวสำหรับสายเลือดบางส่วน ลงทะเบียนตัวแยกข้อมูลผ่าน airflow.cfg หรือสภาพแวดล้อม...
debugging-dags
astronomer
การวิเคราะห์สาเหตุที่แท้จริงอย่างเป็นระบบและการแก้ไขสำหรับ Airflow DAGs ที่ล้มเหลว พร้อมขั้นตอนการตรวจสอบที่มีโครงสร้าง ชี้แนะผ่านกระบวนการวินิจฉัยสี่ขั้นตอน: ระบุความล้มเหลว ดึงรายละเอียดข้อผิดพลาด รวบรวมข้อมูลบริบท และส่งมอบขั้นตอนการแก้ไขที่สามารถดำเนินการได้ จัดหมวดหมู่ความล้มเหลวออกเป็นสี่ประเภท (ข้อมูล โค้ด โครงสร้างพื้นฐาน การพึ่งพา) เพื่อมุ่งเน้นการตรวจสอบและแนะนำการแก้ไขที่เหมาะสม ให้คำสั่ง CLI ที่พร้อมใช้งานสำหรับการดึงข้อมูลบันทึก การเปรียบเทียบการรัน การล้างงาน และ DAG...
delegating-to-otto
astronomer
Drives Astronomer's Otto agent (`astro otto`) as a delegated sub-agent for Airflow, dbt, and data-engineering work. Use when the user explicitly asks to "use…
deploying-airflow
astronomer
ปรับใช้ Airflow DAGs และโปรเจกต์ ใช้เมื่อผู้ใช้ต้องการปรับใช้โค้ด, ส่ง DAGs, ตั้งค่า CI/CD, ปรับใช้สู่ระบบผลิต หรือสอบถามเกี่ยวกับกลยุทธ์การปรับใช้…
deploying-go-sdk-bundles
astronomer
สร้าง, แพ็ก, และปรับใช้ชุดรวม Airflow Go SDK ที่คอมไพล์แล้ว เพื่อให้ ExecutableCoordinator สามารถรันได้ ใช้เมื่อผู้ใช้ต้องการคอมไพล์ชุดรวมงาน Go, ถาม…
testing-dags
astronomer
วงจรการทดสอบ-ดีบัก-แก้ไขแบบวนซ้ำสำหรับ Airflow DAGs พร้อมการวินิจฉัยข้อผิดพลาดอย่างครอบคลุม เริ่มต้นด้วย af runs trigger-wait <dag_id> เพื่อรัน DAG และรอให้เสร็จสมบูรณ์ ไม่จำเป็นต้องตรวจสอบก่อนเริ่มต้น เมื่อเกิดข้อผิดพลาด ให้ใช้ af runs diagnose เพื่อสรุปข้อผิดพลาดอย่างครอบคลุม และ af tasks logs เพื่อตรวจสอบรายละเอียดข้อผิดพลาดจากงานเฉพาะ รองรับการกำหนดค่าเอง การหมดเวลา และการลองใหม่ จัดการสถานการณ์สำเร็จ ล้มเหลว และหมดเวลาพร้อมการตีความผลลัพธ์ที่ชัดเจน มีการตรวจสอบความถูกต้องอย่างรวดเร็ว...
tracing-downstream-lineage
astronomer
ติดตามสายข้อมูลปลายน้ำเพื่อประเมินผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงก่อนปรับแก้ตารางหรือ DAG ระบุผู้บริโภคโดยตรงของตารางเป้าหมายหรือ DAG ผ่านการค้นหาในซอร์สโค้ด การขึ้นต่อกันของวิว และการเชื่อมต่อเครื่องมือ BI สร้างแผนผังการขึ้นต่อกันแบบสมบูรณ์ที่แสดงผลกระทบปลายน้ำทั้งหมด ตั้งแต่ตารางไปจนถึงแดชบอร์ดและโมเดล ML จัดหมวดหมู่การขึ้นต่อกันตามความสำคัญ (วิกฤต สูง ปานกลาง ต่ำ) เพื่อจัดลำดับความสำคัญในการสื่อสารกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและการทดสอบ สร้างรายงานผลกระทบพร้อมการประเมินความเสี่ยง ผลกระทบที่ได้รับ...