2.4 人机协同与并行协作：构建可控、可扩展的智能体系统

2.4 人机协同与并行协作：构建可控、可扩展的智能体系统

导语：至此，我们已经掌握了构建单个复杂 Agent 的核心技术。但真正的“智能”往往是群体的涌现。无论是多个 AI Agent 之间的分工协作，还是在关键节点引入人类智慧进行决策，都是构建更强大、更可靠系统的必由之路。在本章中，我们将探索 LangGraph 最令人兴奋的两大高级特性：人机协同（Human-in-the-loop）与多智能体并行协作。你将学会如何让你的 Agent 在需要时“暂停”，等待人类的批准；以及如何编排一个由“研究员”、“程序员”和“质检员”组成的 AI 团队，让它们并行工作，协同解决复杂问题。

目录

1. 当 Agent 遇到“选择困难症”：人机协同的价值
   • 为什么 100% 的自动化并不总是最优解？
   • 场景分析：危险操作确认、模糊指令澄清、效果反馈收集
   • LangGraph 的中断与恢复机制：interrupt_before 和 interrupt_after
2. 代码实战：实现一个“危险操作需人类批准”的 Agent
   • 目标：Agent 在调用一个“危险”工具（如 delete_file）前，必须暂停并等待用户