langgraph-human-in-the-loop

โดย langchain-ai

หยุดการทำงานของกราฟเพื่อให้มนุษย์ตรวจสอบ อนุมัติ หรือตรวจสอบความถูกต้อง จากนั้นดำเนินการต่อด้วยข้อมูลที่มนุษย์ป้อนเข้าไป ต้องมีสามองค์ประกอบ: ตัวตรวจสอบจุด (InMemorySaver หรือ PostgresSaver), ID เธรดใน config, และเพย์โหลดขัดจังหวะที่แปลงเป็น JSON ได้ interrupt(value) จะหยุดและแสดงข้อมูล; Command(resume=value) จะดำเนินการต่อและส่งคืนค่านั้นไปยังโหนดที่ถูกหยุด โค้ดทั้งหมดก่อน interrupt() จะถูกเรียกใช้ใหม่เมื่อดำเนินการต่อ ดังนั้นผลข้างเคียงต้องเป็น idempotent (ใช้ upsert ไม่ใช่ insert) รองรับเวิร์กโฟลว์การอนุมัติ...

npx skills add https://github.com/langchain-ai/langchain-skills --skill langgraph-human-in-the-loop
LangGraph's human-in-the-loop patterns let you pause graph execution, surface data to users, and resume with their input:
  • interrupt(value) — pauses execution, surfaces a value to the caller
  • Command(resume=value) — resumes execution, providing the value back to interrupt()
  • Checkpointer — required to save state while paused
  • Thread ID — required to identify which paused execution to resume

Requirements

Three things are required for interrupts to work:

  1. Checkpointer — compile with checkpointer=InMemorySaver() (dev) or PostgresSaver (prod)
  2. Thread ID — pass {"configurable": {"thread_id": "..."}} to every invoke/stream call
  3. JSON-serializable payload — the value passed to interrupt() must be JSON-serializable

Basic Interrupt + Resume

interrupt(value) pauses the graph. The value surfaces in the result under __interrupt__. Command(resume=value) resumes — the resume value becomes the return value of interrupt().

Critical: when the graph resumes, the node restarts from the beginning — all code before interrupt() re-runs.

Pause execution for human review and resume with Command.
from langgraph.types import interrupt, Command
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from typing_extensions import TypedDict

class State(TypedDict):
    approved: bool

def approval_node(state: State):
    # Pause and ask for approval
    approved = interrupt("Do you approve this action?")
    # When resumed, Command(resume=...) returns that value here
    return {"approved": approved}

checkpointer = InMemorySaver()
graph = (
    StateGraph(State)
    .add_node("approval", approval_node)
    .add_edge(START, "approval")
    .add_edge("approval", END)
    .compile(checkpointer=checkpointer)
)

config = {"configurable": {"thread_id": "thread-1"}}

# Initial run — hits interrupt and pauses
result = graph.invoke({"approved": False}, config)
print(result["__interrupt__"])
# [Interrupt(value='Do you approve this action?')]

# Resume with the human's response
result = graph.invoke(Command(resume=True), config)
print(result["approved"])  # True
Pause execution for human review and resume with Command.
import { interrupt, Command, MemorySaver, StateGraph, StateSchema, START, END } from "@langchain/langgraph";
import { z } from "zod";

const State = new StateSchema({
  approved: z.boolean().default(false),
});

const approvalNode = async (state: typeof State.State) => {
  // Pause and ask for approval
  const approved = interrupt("Do you approve this action?");
  // When resumed, Command({ resume }) returns that value here
  return { approved };
};

const checkpointer = new MemorySaver();
const graph = new StateGraph(State)
  .addNode("approval", approvalNode)
  .addEdge(START, "approval")
  .addEdge("approval", END)
  .compile({ checkpointer });

const config = { configurable: { thread_id: "thread-1" } };

// Initial run — hits interrupt and pauses
let result = await graph.invoke({ approved: false }, config);
console.log(result.__interrupt__);
// [{ value: 'Do you approve this action?', ... }]

// Resume with the human's response
result = await graph.invoke(new Command({ resume: true }), config);
console.log(result.approved);  // true

Approval Workflow

A common pattern: interrupt to show a draft, then route based on the human's decision.

Interrupt for human review, then route to send or end based on the decision.
from langgraph.types import interrupt, Command
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from typing import Literal
from typing_extensions import TypedDict

class EmailAgentState(TypedDict):
    email_content: str
    draft_response: str
    classification: dict

def human_review(state: EmailAgentState) -> Command[Literal["send_reply", "__end__"]]:
    """Pause for human review using interrupt and route based on decision."""
    classification = state.get("classification", {})

    # interrupt() must come first — any code before it will re-run on resume
    human_decision = interrupt({
        "email_id": state.get("email_content", ""),
        "draft_response": state.get("draft_response", ""),
        "urgency": classification.get("urgency"),
        "action": "Please review and approve/edit this response"
    })

    # Process the human's decision
    if human_decision.get("approved"):
        return Command(
            update={"draft_response": human_decision.get("edited_response", state.get("draft_response", ""))},
            goto="send_reply"
        )
    else:
        # Rejection — human will handle directly
        return Command(update={}, goto=END)
Interrupt for human review, then route to send or end based on the decision.
import { interrupt, Command, END, GraphNode } from "@langchain/langgraph";

const humanReview: GraphNode<typeof EmailAgentState> = async (state) => {
  const classification = state.classification!;

  // interrupt() must come first — any code before it will re-run on resume
  const humanDecision = interrupt({
    emailId: state.emailContent,
    draftResponse: state.responseText,
    urgency: classification.urgency,
    action: "Please review and approve/edit this response",
  });

  // Process the human's decision
  if (humanDecision.approved) {
    return new Command({
      update: { responseText: humanDecision.editedResponse || state.responseText },
      goto: "sendReply",
    });
  } else {
    return new Command({ update: {}, goto: END });
  }
};

Validation Loop

Use interrupt() in a loop to validate human input and re-prompt if invalid.

Validate human input in a loop, re-prompting until valid.
from langgraph.types import interrupt

def get_age_node(state):
    prompt = "What is your age?"

    while True:
        answer = interrupt(prompt)

        # Validate the input
        if isinstance(answer, int) and answer > 0:
            break
        else:
            # Invalid input — ask again with a more specific prompt
            prompt = f"'{answer}' is not a valid age. Please enter a positive number."

    return {"age": answer}

Each Command(resume=...) call provides the next answer. If invalid, the loop re-interrupts with a clearer message.

config = {"configurable": {"thread_id": "form-1"}}
first = graph.invoke({"age": None}, config)
# __interrupt__: "What is your age?"

retry = graph.invoke(Command(resume="thirty"), config)
# __interrupt__: "'thirty' is not a valid age..."

final = graph.invoke(Command(resume=30), config)
print(final["age"])  # 30
Validate human input in a loop, re-prompting until valid.
import { interrupt } from "@langchain/langgraph";

const getAgeNode = (state: typeof State.State) => {
  let prompt = "What is your age?";

  while (true) {
    const answer = interrupt(prompt);

    // Validate the input
    if (typeof answer === "number" && answer > 0) {
      return { age: answer };
    } else {
      // Invalid input — ask again with a more specific prompt
      prompt = `'${answer}' is not a valid age. Please enter a positive number.`;
    }
  }
};

Multiple Interrupts

When parallel branches each call interrupt(), resume all of them in a single invocation by mapping each interrupt ID to its resume value.

Resume multiple parallel interrupts by mapping interrupt IDs to values.
from typing import Annotated, TypedDict
import operator
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from langgraph.graph import START, END, StateGraph
from langgraph.types import Command, interrupt

class State(TypedDict):
    vals: Annotated[list[str], operator.add]

def node_a(state):
    answer = interrupt("question_a")
    return {"vals": [f"a:{answer}"]}

def node_b(state):
    answer = interrupt("question_b")
    return {"vals": [f"b:{answer}"]}

graph = (
    StateGraph(State)
    .add_node("a", node_a)
    .add_node("b", node_b)
    .add_edge(START, "a")
    .add_edge(START, "b")
    .add_edge("a", END)
    .add_edge("b", END)
    .compile(checkpointer=InMemorySaver())
)

config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}

# Both parallel nodes hit interrupt() and pause
result = graph.invoke({"vals": []}, config)
# result["__interrupt__"] contains both Interrupt objects with IDs

# Resume all pending interrupts at once using a map of id -> value
resume_map = {
    i.id: f"answer for {i.value}"
    for i in result["__interrupt__"]
}
result = graph.invoke(Command(resume=resume_map), config)
# result["vals"] = ["a:answer for question_a", "b:answer for question_b"]
Resume multiple parallel interrupts by mapping interrupt IDs to values.
import { Command, END, MemorySaver, START, StateGraph, interrupt, isInterrupted, INTERRUPT, Annotation } from "@langchain/langgraph";

const State = Annotation.Root({
  vals: Annotation<string[]>({
    reducer: (left, right) => left.concat(Array.isArray(right) ? right : [right]),
    default: () => [],
  }),
});

function nodeA(_state: typeof State.State) {
  const answer = interrupt("question_a") as string;
  return { vals: [`a:${answer}`] };
}

function nodeB(_state: typeof State.State) {
  const answer = interrupt("question_b") as string;
  return { vals: [`b:${answer}`] };
}

const graph = new StateGraph(State)
  .addNode("a", nodeA)
  .addNode("b", nodeB)
  .addEdge(START, "a")
  .addEdge(START, "b")
  .addEdge("a", END)
  .addEdge("b", END)
  .compile({ checkpointer: new MemorySaver() });

const config = { configurable: { thread_id: "1" } };

const interruptedResult = await graph.invoke({ vals: [] }, config);

// Resume all pending interrupts at once
const resumeMap: Record<string, string> = {};
if (isInterrupted(interruptedResult)) {
  for (const i of interruptedResult[INTERRUPT]) {
    if (i.id != null) {
      resumeMap[i.id] = `answer for ${i.value}`;
    }
  }
}
const result = await graph.invoke(new Command({ resume: resumeMap }), config);
// result.vals = ["a:answer for question_a", "b:answer for question_b"]

User-fixable errors use interrupt() to pause and collect missing data — that's the pattern covered by this skill. For the full 4-tier error handling strategy (RetryPolicy, Command error loops, etc.), see the fundamentals skill.


Side Effects Before Interrupt Must Be Idempotent

When the graph resumes, the node restarts from the beginning — ALL code before interrupt() re-runs. In subgraphs, BOTH the parent node and the subgraph node re-execute.

Do:

  • Use upsert (not insert) operations before interrupt()
  • Use check-before-create patterns
  • Place side effects after interrupt() when possible
  • Separate side effects into their own nodes

Don't:

  • Create new records before interrupt() — duplicates on each resume
  • Append to lists before interrupt() — duplicate entries on each resume
Idempotent operations before interrupt vs non-idempotent (wrong).
# GOOD: Upsert is idempotent — safe before interrupt
def node_a(state: State):
    db.upsert_user(user_id=state["user_id"], status="pending_approval")
    approved = interrupt("Approve this change?")
    return {"approved": approved}

# GOOD: Side effect AFTER interrupt — only runs once
def node_a(state: State):
    approved = interrupt("Approve this change?")
    if approved:
        db.create_audit_log(user_id=state["user_id"], action="approved")
    return {"approved": approved}

# BAD: Insert creates duplicates on each resume!
def node_a(state: State):
    audit_id = db.create_audit_log({  # Runs again on resume!
        "user_id": state["user_id"],
        "action": "pending_approval",
    })
    approved = interrupt("Approve this change?")
    return {"approved": approved}
Idempotent operations before interrupt vs non-idempotent (wrong).
// GOOD: Upsert is idempotent — safe before interrupt
const nodeA = async (state: typeof State.State) => {
  await db.upsertUser({ userId: state.userId, status: "pending_approval" });
  const approved = interrupt("Approve this change?");
  return { approved };
};

// GOOD: Side effect AFTER interrupt — only runs once
const nodeA = async (state: typeof State.State) => {
  const approved = interrupt("Approve this change?");
  if (approved) {
    await db.createAuditLog({ userId: state.userId, action: "approved" });
  }
  return { approved };
};

// BAD: Insert creates duplicates on each resume!
const nodeA = async (state: typeof State.State) => {
  await db.createAuditLog({  // Runs again on resume!
    userId: state.userId,
    action: "pending_approval",
  });
  const approved = interrupt("Approve this change?");
  return { approved };
};

Subgraph re-execution on resume

When a subgraph contains an interrupt(), resuming re-executes BOTH the parent node (that invoked the subgraph) AND the subgraph node (that called interrupt()):

def node_in_parent_graph(state: State):
    some_code()  # <-- Re-executes on resume
    subgraph_result = subgraph.invoke(some_input)
    # ...

def node_in_subgraph(state: State):
    some_other_code()  # <-- Also re-executes on resume
    result = interrupt("What's your name?")
    # ...
async function nodeInParentGraph(state: State) {
  someCode();  // <-- Re-executes on resume
  const subgraphResult = await subgraph.invoke(someInput);
  // ...
}

async function nodeInSubgraph(state: State) {
  someOtherCode();  // <-- Also re-executes on resume
  const result = interrupt("What's your name?");
  // ...
}

Command(resume) Warning

Command(resume=...) is the only Command pattern intended as input to invoke()/stream(). Do NOT pass Command(update=...) as input — it resumes from the latest checkpoint and the graph appears stuck. See the fundamentals skill for the full antipattern explanation.


Fixes

Checkpointer required for interrupt functionality.
# WRONG
graph = builder.compile()

# CORRECT
graph = builder.compile(checkpointer=InMemorySaver())
Checkpointer required for interrupt functionality.
// WRONG
const graph = builder.compile();

// CORRECT
const graph = builder.compile({ checkpointer: new MemorySaver() });
Use Command to resume from an interrupt (regular dict restarts graph).
# WRONG
graph.invoke({"resume_data": "approve"}, config)

# CORRECT
graph.invoke(Command(resume="approve"), config)
Use Command to resume from an interrupt (regular object restarts graph).
// WRONG
await graph.invoke({ resumeData: "approve" }, config);

// CORRECT
await graph.invoke(new Command({ resume: "approve" }), config);
### What You Should NOT Do
  • Use interrupts without a checkpointer — will fail
  • Resume without the same thread_id — creates a new thread instead of resuming
  • Pass Command(update=...) as invoke input — graph appears stuck (use plain dict)
  • Perform non-idempotent side effects before interrupt() — creates duplicates on resume
  • Assume code before interrupt() only runs once — it re-runs every resume

Skills เพิ่มเติมจาก langchain-ai

langgraph-docs
langchain-ai
เข้าถึงเอกสาร LangGraph เพื่อสร้างเอเจนต์ที่มีสถานะและเวิร์กโฟลว์แบบหลายเอเจนต์ ดึงข้อมูลเอกสาร Python อย่างเป็นทางการของ LangGraph ซึ่งครอบคลุมเครื่องจักรสถานะ การออกแบบเอเจนต์แบบกราฟ และรูปแบบมนุษย์ในวงจร จัดลำดับความสำคัญของเอกสารที่เกี่ยวข้องตามประเภทคำถาม: คู่มือการใช้งานสำหรับคำถามวิธีทำ หน้าคอนเซปต์สำหรับทฤษฎี บทช่วยสอนสำหรับตัวอย่างแบบครบวงจร และเอกสารอ้างอิง API สำหรับรายละเอียดทางเทคนิค เลือก URL เอกสารที่เกี่ยวข้องมากที่สุด 2–4 รายการโดยอัตโนมัติและดึงเนื้อหามาเพื่อตอบ...
official
web-research
langchain-ai
ใช้ทักษะนี้สำหรับคำขอที่เกี่ยวข้องกับการค้นคว้าทางเว็บ โดยมีแนวทางที่มีโครงสร้างเพื่อดำเนินการค้นคว้าทางเว็บอย่างครอบคลุม
official
langchain-oss-primer
langchain-ai
เริ่มต้นที่นี่เสมอสำหรับโปรเจกต์สร้างเอเจนต์ LangChain, Deep Agents หรือ LangGraph ใดๆ จุดเริ่มต้นที่จำเป็นก่อนเลือกสกิลอื่นหรือเขียนอะไรก็ตาม…
official
skill-creator
langchain-ai
คู่มือสำหรับสร้างสกิลที่มีประสิทธิภาพเพื่อขยายความสามารถของเอเจนต์ด้วยความรู้เฉพาะทาง เวิร์กโฟลว์ หรือการรวมเครื่องมือ ใช้สกิลนี้เมื่อผู้ใช้…
official
social-media
langchain-ai
ร่างโพสต์โซเชียลมีเดียเฉพาะแพลตฟอร์มพร้อมเนื้อหาที่มีงานวิจัยรองรับและภาพประกอบที่สร้างขึ้น รองรับโพสต์ LinkedIn (1,300 ตัวอักษรด้วยน้ำเสียงมืออาชีพ) และเธรด Twitter/X (280 ตัวอักษรต่อทวีตในรูปแบบ 1/🧵) ต้องมอบหมายการวิจัยให้กับซับเอเจนต์ก่อนเขียน จากนั้นอ่านผลลัพธ์เพื่อให้แน่ใจว่าถูกต้องและเกี่ยวข้อง สร้างภาพโซเชียลที่สะดุดตาโดยอัตโนมัติโดยใช้เครื่องมือ generate_social_image ด้วยองค์ประกอบที่โดดเด่นและคอนทราสต์สูงซึ่งปรับให้เหมาะสมสำหรับขนาดเล็ก...
official
deep-agents-memory
langchain-ai
ปลั๊กอินหน่วยความจำและแบ็กเอนด์ไฟล์สำหรับ Deep Agents พร้อมตัวเลือกการกำหนดเส้นทางแบบชั่วคราว ถาวร และแบบผสม แบ็กเอนด์สี่ประเภท: StateBackend (ขอบเขตเธรด, ชั่วคราว), StoreBackend (คงอยู่ข้ามเซสชัน), FilesystemBackend (เข้าถึงดิสก์จริงสำหรับการพัฒนาในเครื่อง) และ CompositeBackend (กำหนดเส้นทางพาธที่แตกต่างไปยังแบ็กเอนด์ที่แตกต่างกัน) FilesystemMiddleware มีเครื่องมือปฏิบัติการไฟล์หกอย่าง: ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep CompositeBackend ใช้การจับคู่คำนำหน้าที่ยาวที่สุดเพื่อกำหนดเส้นทาง...
official
deep-agents-orchestration
langchain-ai
จัดระเบียบเอเจนต์ย่อย วางแผนงานหลายขั้นตอน และต้องได้รับการอนุมัติจากมนุษย์สำหรับการดำเนินการที่ละเอียดอ่อน มอบหมายงานให้กับเอเจนต์ย่อยเฉพาะทางผ่านเครื่องมืองาน เอเจนต์ย่อยแบบกำหนดเองรองรับชุดเครื่องมือและพรอมต์ระบบที่แยกออกจากกัน ในขณะที่เอเจนต์ย่อย "วัตถุประสงค์ทั่วไป" เริ่มต้นจะสืบทอดการกำหนดค่าเอเจนต์หลัก วางแผนและติดตามเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนด้วย write_todos โดยจัดระเบียบงานในสถานะรอดำเนินการ กำลังดำเนินการ และเสร็จสมบูรณ์ ต้องใช้ thread_id เพื่อความต่อเนื่องในการเรียกใช้หลายครั้ง ดำเนินการ...
official
deep-agents-orchestration
langchain-ai
ใช้ทักษะนี้เมื่อใช้ซับเอเจนต์ การวางแผนงาน หรือการอนุมัติจากมนุษย์ใน Deep Agents ครอบคลุม SubAgentMiddleware, TodoList สำหรับการวางแผน และการขัดจังหวะ HITL
official