Notas prácticas: Arquitecturas agentes — Artículo 13: Patrones de intervención humana
Guía práctica paso a paso de Notas prácticas: Arquitecturas agentes — Artículo 13: Patrones con participación humana: contratos, verificaciones y espacios para código adicional para los equipos que implementan este patrón.
Las notas siguientes reconstruyen un camino práctico relacionado con “Arquitecturas Agentes — Artículo 13: Patrones de intervención humana”. Se da énfasis en los contratos, las verificaciones y los marcadores de código reutilizables, en lugar de en un enfoque motivacional. Al trabajar en la etapa de descripción general, anote primero el contrato: las entradas requeridas, la señal de éxito y qué ocurre en caso de un fallo parcial. Esa lista de verificación garantiza que los cambios posteriores en el código sean transparentes. Considere esta etapa como un contrato entre las entradas y los resultados validados. Asigne nombres a los artefactos, defina las verificaciones de éxito y evite completaciones parciales silenciosas.
Qué encontrará aquí
La etapa “Lo que encontrará” funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro exitoso, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Registre los tiempos y el costo de tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de la demostración a entornos compartidos. Mantenga el estado del gráfico simple y con tipos definidos. Los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y provocan interrupciones en la continuación del proceso.
Dónde trazar el límite
El enfoque de “Dónde dibujar el escenario” funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un caso exitoso, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Mantenga la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de datos secretos y las banderas de funcionalidad deben estar en un lugar donde los operadores puedan auditarlos sin tener que leer todo el grafo. Mantenga el estado del grafo simple y tipado. Los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y causan interrupciones en la continuación del proceso después de las interrupciones.
+--------------------+------------------------+------------------------+
| | Low Error Cost | High Error Cost |
+--------------------+------------------------+------------------------+
| Reversible | AUTONOMOUS | OVERSIGHT SAMPLING |
| | (agent acts freely) | (act, log, review some)|
+--------------------+------------------------+------------------------+
| Irreversible | APPROVAL FOR NOVEL | APPROVAL GATE |
| | (approve first time, | (always require human |
| | then autonomous) | approval before act) |
+--------------------+------------------------+------------------------+
# harness/hitl/action_policy.py
from enum import Enum
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional, Callable
class ApprovalPolicy(Enum):
AUTONOMOUS = "autonomous" # act freely
OVERSIGHT_SAMPLING = "sampling" # act, log, review a sample
APPROVAL_FOR_NOVEL = "approval_novel" # approve first occurrence, then auto
APPROVAL_GATE = "approval_gate" # always require approval
DUAL_APPROVAL = "dual_approval" # require two approvers
@dataclass
class ActionPolicy:
action_name: str
policy: ApprovalPolicy
reason: str
approver_role: Optional[str] = None # required role to approve
timeout_seconds: int = 3600
timeout_action: str = "reject" # "reject" | "escalate" | "proceed"
# Example policy configuration for a customer support agent
SUPPORT_AGENT_POLICIES = {
"read_customer_record": ActionPolicy(
action_name="read_customer_record",
policy=ApprovalPolicy.AUTONOMOUS,
reason="Read-only, reversible, low risk",
),
"draft_response": ActionPolicy(
action_name="draft_response",
policy=ApprovalPolicy.OVERSIGHT_SAMPLING,
reason="Reversible but customer-facing quality matters",
),
"send_customer_email": ActionPolicy(
action_name="send_customer_email",
policy=ApprovalPolicy.APPROVAL_GATE,
reason="Irreversible, customer-facing, reputation risk",
approver_role="support_agent",
timeout_seconds=1800,
timeout_action="reject",
),
"issue_refund": ActionPolicy(
action_name="issue_refund",
policy=ApprovalPolicy.DUAL_APPROVAL,
reason="Financial impact, irreversible",
approver_role="support_manager",
timeout_seconds=7200,
timeout_action="escalate",
),
"delete_account": ActionPolicy(
action_name="delete_account",
policy=ApprovalPolicy.DUAL_APPROVAL,
reason="Catastrophic and irreversible",
approver_role="senior_manager",
timeout_seconds=86400,
timeout_action="reject",
),
}
class ActionPolicyEngine:
"""
Determines whether an action requires human approval and how.
Consulted at the tool execution layer before any action runs.
"""
def __init__(self, policies: dict):
self.policies = policies
def get_policy(self, action_name: str) -> ActionPolicy:
return self.policies.get(
action_name,
# Default to approval gate for unknown actions: fail safe
ActionPolicy(
action_name=action_name,
policy=ApprovalPolicy.APPROVAL_GATE,
reason="Unknown action, defaulting to approval required",
)
)
def requires_approval(self, action_name: str, is_novel: bool = False) -> bool:
policy = self.get_policy(action_name)
if policy.policy == ApprovalPolicy.AUTONOMOUS:
return False
if policy.policy == ApprovalPolicy.OVERSIGHT_SAMPLING:
return False # acts first, reviewed after
if policy.policy == ApprovalPolicy.APPROVAL_FOR_NOVEL:
return is_novel
return True # APPROVAL_GATE and DUAL_APPROVAL always require approval
Patrón 1: Puertas de aprobación
La etapa de Pattern 1 Approval Gates funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Documente tanto el camino óptimo como el de recuperación. Los intentos repetidos, las verificaciones humanas y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son ajustes realizados posteriormente. Mantenga el estado de los gráficos simple y tipado; los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y causan interrupciones en la continuación del proceso. La etapa de Pattern 1 Approval Gates funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Considere esta etapa como un contrato entre las entradas y las salidas validadas. Asigne nombres a los artefactos, defina las verificaciones de éxito y rechace cualquier completación parcial silenciosa.
# harness/hitl/approval_gate.py
import boto3
import time
import uuid
import json
from typing import Optional, Literal
from dataclasses import dataclass
from langgraph.types import interrupt, Command
@dataclass
class ApprovalRequest:
request_id: str
run_id: str
action_name: str
action_args: dict
context_summary: str
requested_at: float
approver_role: str
status: str # PENDING | APPROVED | REJECTED | TIMEOUT
decided_by: Optional[str] = None
decided_at: Optional[float] = None
decision_note: Optional[str] = None
class ApprovalGateManager:
"""
Manages approval requests using LangGraph interrupts for pause/resume
and DynamoDB for durable request state.
"""
def __init__(
self,
table_name: str = "agent-approval-requests",
region: str = "us-east-1",
):
dynamodb = boto3.resource("dynamodb", region_name=region)
self.table = dynamodb.Table(table_name)
self.sns = boto3.client("sns", region_name=region)
def create_approval_request(
self,
run_id: str,
action_name: str,
action_args: dict,
context_summary: str,
approver_role: str,
notification_topic_arn: Optional[str] = None,
) -> ApprovalRequest:
"""
Creates a pending approval request and notifies approvers.
"""
request = ApprovalRequest(
request_id=str(uuid.uuid4()),
run_id=run_id,
action_name=action_name,
action_args=action_args,
context_summary=context_summary,
requested_at=time.time(),
approver_role=approver_role,
status="PENDING",
)
self.table.put_item(Item={
"request_id": request.request_id,
"run_id": request.run_id,
"action_name": request.action_name,
"action_args": json.dumps(request.action_args),
"context_summary": request.context_summary,
"requested_at": int(request.requested_at),
"approver_role": request.approver_role,
"status": "PENDING",
})
# Notify approvers
if notification_topic_arn:
self.sns.publish(
TopicArn=notification_topic_arn,
Subject=f"Approval needed: {action_name}",
Message=json.dumps({
"request_id": request.request_id,
"action": action_name,
"context": context_summary,
"approver_role": approver_role,
}),
)
return request
def record_decision(
self,
request_id: str,
decision: Literal["APPROVED", "REJECTED"],
decided_by: str,
decision_note: Optional[str] = None,
) -> bool:
"""
Records a human's approval decision.
Called by the approval interface when a human responds.
"""
self.table.update_item(
Key={"request_id": request_id},
UpdateExpression=(
"SET #s = :status, decided_by = :by, "
"decided_at = :at, decision_note = :note"
),
ExpressionAttributeNames={"#s": "status"},
ExpressionAttributeValues={
":status": decision,
":by": decided_by,
":at": int(time.time()),
":note": decision_note or "",
},
# Only allow decision on PENDING requests: prevents double-decision
ConditionExpression="#s = :pending",
ExpressionAttributeValues2={":pending": "PENDING"} if False else None,
)
return True
def get_decision(self, request_id: str) -> Optional[str]:
"""Polls the current decision status for a request."""
response = self.table.get_item(Key={"request_id": request_id})
item = response.get("Item")
return item.get("status") if item else None
# The LangGraph node that implements the approval gate
def approval_gate_node(state: dict) -> dict:
"""
A LangGraph node that pauses execution and waits for human approval.
Uses interrupt() to suspend the graph. The graph state is persisted
and can be resumed when the approval decision arrives.
"""
pending_action = state.get("pending_action")
if not pending_action:
return state
# interrupt() pauses the graph and surfaces this data to the caller.
# The caller (your application) presents it to a human and resumes
# the graph with the decision.
decision = interrupt({
"type": "approval_required",
"action": pending_action["name"],
"args": pending_action["args"],
"context": state.get("context_summary", ""),
"run_id": state.get("agent_run_id"),
})
# When resumed, decision contains the human's response
if decision.get("approved"):
return {
**state,
"action_approved": True,
"approved_by": decision.get("approver"),
}
else:
return {
**state,
"action_approved": False,
"rejection_reason": decision.get("reason", "Rejected by human reviewer"),
}
Pattern 2: Escalación
En la fase de escalación del Patrón 2, defina las entradas, el responsable de cada paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido, sin tener que adivinar el estado oculto. Registre los tiempos de ejecución y el costo en tokens o consultas junto con los resultados funcionales. La visibilidad temprana de los costos evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de entornos de demostración a entornos compartidos. Implemente la aprobación humana en aquellos casos en que se gasten fondos o se modifiquen datos de producción. La configuración en tiempo de compilación no equivale a la completitud del proceso empresarial.
# harness/hitl/escalation.py
import boto3
import time
import json
from typing import Optional
from dataclasses import dataclass
from langchain_aws import ChatBedrock
from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage
ESCALATION_TRIGGERS = {
"low_confidence": "Agent confidence in its solution is below threshold",
"conflicting_information": "Retrieved information contradicts itself",
"policy_ambiguity": "The correct action is genuinely ambiguous under policy",
"high_stakes_uncertainty": "High-stakes decision with insufficient certainty",
"repeated_failure": "Agent has failed the same task multiple times",
"explicit_user_request": "User asked to speak with a human",
}
@dataclass
class EscalationEvent:
escalation_id: str
run_id: str
trigger: str
agent_context: str
agent_attempted_solution: Optional[str]
confidence: float
escalated_at: float
assigned_to: Optional[str] = None
resolution: Optional[str] = None
class EscalationManager:
"""
Handles cases where the agent should hand off to a human.
Distinct from approval gates: escalation is triggered by the agent
recognizing its own limitations.
"""
def __init__(
self,
table_name: str = "agent-escalations",
region: str = "us-east-1",
):
dynamodb = boto3.resource("dynamodb", region_name=region)
self.table = dynamodb.Table(table_name)
bedrock = boto3.client("bedrock-runtime", region_name=region)
self.confidence_model = ChatBedrock(
client=bedrock,
model_id="anthropic.claude-haiku-4-5",
model_kwargs={"temperature": 0, "max_tokens": 256},
)
def should_escalate(
self,
task: str,
proposed_solution: str,
attempts: int,
) -> tuple:
"""
Assesses whether the agent should escalate to a human.
Returns (should_escalate, trigger, confidence).
"""
# Repeated failure is a deterministic trigger
if attempts >= 3:
return True, "repeated_failure", 0.0
# Ask the model to self-assess confidence
response = self.confidence_model.invoke([
SystemMessage(content="""
Assess your confidence in a proposed solution. Be honest about uncertainty.
Consider: Is the information sufficient? Is the answer unambiguous?
Are there conflicting considerations? Is this high-stakes?
Return JSON:
{
"confidence": 0.0 to 1.0,
"should_escalate": true | false,
"trigger": "low_confidence | conflicting_information | policy_ambiguity | high_stakes_uncertainty | none"
}
"""),
HumanMessage(content=f"Task: {task}\n\nProposed solution: {proposed_solution}")
])
try:
assessment = json.loads(response.content)
return (
assessment.get("should_escalate", False),
assessment.get("trigger", "low_confidence"),
assessment.get("confidence", 0.5),
)
except json.JSONDecodeError:
# If we cannot assess confidence, escalate to be safe
return True, "low_confidence", 0.0
def create_escalation(
self,
run_id: str,
trigger: str,
agent_context: str,
attempted_solution: Optional[str],
confidence: float,
notification_topic_arn: Optional[str] = None,
) -> EscalationEvent:
import uuid
event = EscalationEvent(
escalation_id=str(uuid.uuid4()),
run_id=run_id,
trigger=trigger,
agent_context=agent_context,
agent_attempted_solution=attempted_solution,
confidence=confidence,
escalated_at=time.time(),
)
self.table.put_item(Item={
"escalation_id": event.escalation_id,
"run_id": event.run_id,
"trigger": event.trigger,
"agent_context": event.agent_context[:2000],
"attempted_solution": (attempted_solution or "")[:2000],
"confidence": str(confidence),
"escalated_at": int(event.escalated_at),
"status": "OPEN",
})
if notification_topic_arn:
boto3.client("sns").publish(
TopicArn=notification_topic_arn,
Subject=f"Agent escalation: {trigger}",
Message=event.agent_context[:1000],
)
return event
Patrón 3: Edición colaborativa
En la fase de edición colaborativa del Patrón 3, se deben definir las entradas, el responsable de cada paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido, sin tener que adivinar el estado oculto. Se debe mantener la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de datos secretos y las banderas de funcionalidad deben estar en un lugar donde los operadores puedan auditarlos sin necesidad de leer todo el sistema. Se debe incluir la aprobación humana en aquellos casos en que se gastan fondos o se modifican datos de producción. La conexión establecida en tiempo de compilación no equivale a la completitud del proceso empresarial.
# harness/hitl/collaborative.py
import boto3
import time
import json
from typing import Optional
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class CollaborativeEdit:
edit_id: str
run_id: str
original_draft: str
human_edited: str
edit_distance: float # how much was changed
edit_categories: list # "tone", "factual", "structure", "detail"
edited_by: str
edited_at: float
class CollaborativeEditManager:
"""
Manages the draft-edit-finalize flow where a human refines agent output.
Captures edits as learning signals for future improvement.
"""
def __init__(
self,
table_name: str = "agent-collaborative-edits",
region: str = "us-east-1",
):
dynamodb = boto3.resource("dynamodb", region_name=region)
self.table = dynamodb.Table(table_name)
def record_edit(
self,
run_id: str,
original_draft: str,
human_edited: str,
edited_by: str,
edit_categories: list = None,
) -> CollaborativeEdit:
"""
Records a human edit to agent output.
The edit distance and categories become learning signals.
"""
import uuid
edit_distance = self._compute_edit_distance(original_draft, human_edited)
edit = CollaborativeEdit(
edit_id=str(uuid.uuid4()),
run_id=run_id,
original_draft=original_draft,
human_edited=human_edited,
edit_distance=edit_distance,
edit_categories=edit_categories or [],
edited_by=edited_by,
edited_at=time.time(),
)
self.table.put_item(Item={
"edit_id": edit.edit_id,
"run_id": edit.run_id,
"original_draft": original_draft[:5000],
"human_edited": human_edited[:5000],
"edit_distance": str(edit_distance),
"edit_categories": edit.edit_categories,
"edited_by": edited_by,
"edited_at": int(edit.edited_at),
})
return edit
def analyze_edit_patterns(
self,
run_ids: list = None,
min_edits: int = 20,
) -> dict:
"""
Analyzes accumulated edits to find systematic patterns.
If humans consistently edit for the same reason, the agent's
system prompt or procedure should be updated.
"""
response = self.table.scan(Limit=200)
edits = response.get("Items", [])
if len(edits) < min_edits:
return {"sufficient_data": False, "edit_count": len(edits)}
# Aggregate edit categories
category_counts = {}
total_distance = 0.0
for edit in edits:
for cat in edit.get("edit_categories", []):
category_counts[cat] = category_counts.get(cat, 0) + 1
total_distance += float(edit.get("edit_distance", 0))
avg_distance = total_distance / len(edits)
dominant_category = max(category_counts, key=category_counts.get) if category_counts else None
return {
"sufficient_data": True,
"edit_count": len(edits),
"average_edit_distance": round(avg_distance, 3),
"category_distribution": category_counts,
"dominant_edit_category": dominant_category,
"recommendation": self._recommendation(dominant_category, avg_distance),
}
def _recommendation(self, dominant_category: Optional[str], avg_distance: float) -> str:
if avg_distance < 0.1:
return "Edits are minor. Agent output quality is high."
if dominant_category == "tone":
return "Humans frequently adjust tone. Update system prompt with tone guidance."
if dominant_category == "factual":
return "Humans frequently correct facts. Review agent's information sources."
if dominant_category == "structure":
return "Humans frequently restructure. Add output format guidance to system prompt."
return "Review edit patterns manually for systematic improvements."
def _compute_edit_distance(self, a: str, b: str) -> float:
"""Normalized Levenshtein distance, 0 (identical) to 1 (completely different)."""
if not a and not b:
return 0.0
# Simple word-level distance for efficiency on long text
a_words, b_words = a.split(), b.split()
max_len = max(len(a_words), len(b_words))
if max_len == 0:
return 0.0
# Count matching words in order (simplified)
common = len(set(a_words) & set(b_words))
return 1.0 - (common / max_len)
Patrón 4: Muestreo de supervisión
En la etapa de muestreo de supervisión del Patrón 4, defina las entradas, el responsable de la tarea y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar la tarea a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Documente tanto la ruta óptima como la ruta de recuperación. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras posteriores. Incluya la aprobación humana en aquellos casos que impliquen gastos o cambios en los datos de producción. La configuración en tiempo de compilación no equivale a la completitud del proceso empresarial. En la etapa de muestreo de supervisión del Patrón 4, defina las entradas, el responsable de la tarea y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar la tarea a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Considere esta etapa como un contrato entre las entradas y los resultados validados. Asigne nombres a los artefactos, defina verificaciones de éxito y rechace las completaciones parciales silenciosas.
# harness/hitl/oversight_sampling.py
import boto3
import random
import time
import json
from typing import Optional
class OversightSampler:
"""
Routes a sample of autonomous actions to human review after execution.
Does not block the action. Catches quality drift and systematic errors.
Feeds into the Article 8 evaluation pipeline.
"""
def __init__(
self,
base_sample_rate: float = 0.05,
table_name: str = "agent-oversight-samples",
region: str = "us-east-1",
):
self.base_sample_rate = base_sample_rate
dynamodb = boto3.resource("dynamodb", region_name=region)
self.table = dynamodb.Table(table_name)
def should_sample(
self,
action_name: str,
agent_confidence: float = 1.0,
is_novel: bool = False,
) -> bool:
"""
Decides whether this action should be sampled for review.
Samples more aggressively for low-confidence and novel actions.
"""
rate = self.base_sample_rate
# Increase sampling for low confidence
if agent_confidence < 0.7:
rate = min(rate * 3, 1.0)
# Always sample novel actions
if is_novel:
return True
return random.random() < rate
def record_for_review(
self,
run_id: str,
action_name: str,
action_args: dict,
action_result: str,
agent_confidence: float,
):
"""Queues an executed action for human review."""
import uuid
self.table.put_item(Item={
"sample_id": str(uuid.uuid4()),
"run_id": run_id,
"action_name": action_name,
"action_args": json.dumps(action_args)[:2000],
"action_result": action_result[:2000],
"agent_confidence": str(agent_confidence),
"sampled_at": int(time.time()),
"review_status": "PENDING",
})
def record_review_outcome(
self,
sample_id: str,
was_correct: bool,
reviewer: str,
notes: Optional[str] = None,
):
"""
Records the human's assessment of a sampled action.
A pattern of incorrect actions should trigger a policy review.
"""
self.table.update_item(
Key={"sample_id": sample_id},
UpdateExpression=(
"SET review_status = :s, was_correct = :c, "
"reviewed_by = :r, review_notes = :n, reviewed_at = :at"
),
ExpressionAttributeValues={
":s": "REVIEWED",
":c": was_correct,
":r": reviewer,
":n": notes or "",
":at": int(time.time()),
}
)
def get_error_rate(self, action_name: str, days: int = 7) -> dict:
"""
Computes the error rate for a sampled action over a window.
If this exceeds threshold, the action's policy should be tightened.
"""
cutoff = int(time.time()) - (days * 86400)
response = self.table.scan(
FilterExpression="action_name = :a AND sampled_at > :c AND review_status = :s",
ExpressionAttributeValues={
":a": action_name,
":c": cutoff,
":s": "REVIEWED",
}
)
reviews = response.get("Items", [])
if not reviews:
return {"sufficient_data": False}
incorrect = sum(1 for r in reviews if not r.get("was_correct", True))
error_rate = incorrect / len(reviews)
return {
"sufficient_data": len(reviews) >= 10,
"sample_size": len(reviews),
"error_rate": round(error_rate, 3),
"recommendation": (
"TIGHTEN_POLICY" if error_rate > 0.1 else "MAINTAIN"
),
}
Gestión de tiempos de espera y soluciones alternativas
Al trabajar en la etapa de gestión de tiempos de espera y soluciones alternativas, anote primero el contrato: entradas requeridas, señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación ayuda a mantener la transparencia en los cambios posteriores del código. Registre los tiempos de ejecución y el costo de tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de entornos de demostración a entornos compartidos. Haga una verificación después de los pasos más costosos. La reanudación no debe volver a facturar la misma llamada al LLM cuando un operador intenta nuevamente un nodo posterior.
# harness/hitl/timeout_handler.py
import boto3
import time
from typing import Literal
class ApprovalTimeoutHandler:
"""
Handles approval requests that exceed their timeout.
The timeout action is policy-defined per action type.
Runs as a scheduled Lambda, checking for expired pending requests.
"""
def __init__(
self,
approval_table: str = "agent-approval-requests",
region: str = "us-east-1",
):
dynamodb = boto3.resource("dynamodb", region_name=region)
self.table = dynamodb.Table(approval_table)
self.sns = boto3.client("sns", region_name=region)
def process_expired_requests(self, policies: dict) -> dict:
"""
Scans for pending requests past their timeout and applies
the policy-defined timeout action.
"""
now = int(time.time())
response = self.table.scan(
FilterExpression="#s = :pending",
ExpressionAttributeNames={"#s": "status"},
ExpressionAttributeValues={":pending": "PENDING"},
)
results = {"rejected": 0, "escalated": 0, "proceeded": 0}
for item in response.get("Items", []):
requested_at = int(item.get("requested_at", now))
action_name = item.get("action_name", "")
policy = policies.get(action_name)
if not policy:
continue
age = now - requested_at
if age < policy.timeout_seconds:
continue # not expired yet
timeout_action = policy.timeout_action
if timeout_action == "reject":
self._apply_timeout(item["request_id"], "REJECTED",
"Timed out without approval")
results["rejected"] += 1
elif timeout_action == "escalate":
self._escalate_expired(item)
results["escalated"] += 1
elif timeout_action == "proceed":
# Only for low-risk actions where the gate is advisory
self._apply_timeout(item["request_id"], "APPROVED",
"Auto-approved after timeout per policy")
results["proceeded"] += 1
return results
def _apply_timeout(self, request_id: str, status: str, note: str):
self.table.update_item(
Key={"request_id": request_id},
UpdateExpression="SET #s = :status, decision_note = :note, decided_at = :at",
ExpressionAttributeNames={"#s": "status"},
ExpressionAttributeValues={
":status": status,
":note": note,
":at": int(time.time()),
}
)
def _escalate_expired(self, item: dict):
# Notify a higher tier and extend the deadline
self.table.update_item(
Key={"request_id": item["request_id"]},
UpdateExpression="SET escalated = :t, escalated_at = :at",
ExpressionAttributeValues={":t": True, ":at": int(time.time())},
)
Rastro de auditoría
Al trabajar en la etapa de rastro de auditoría, anote primero el contrato: los datos de entrada requeridos, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Guarde la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de datos secretos y las banderas de funcionalidad deben encontrarse en un lugar donde los operadores puedan realizar auditorías sin tener que leer todo el sistema. Haga una verificación después de los pasos costosos. La función de reanudación no debe volver a facturar la misma llamada al LLM cuando un operador intente nuevamente un nodo posterior.
# harness/hitl/audit.py
import boto3
import time
import json
import hashlib
from typing import Optional
class HITLAuditLog:
"""
Immutable audit trail for all human-in-the-loop decisions.
Uses a hash chain so tampering is detectable.
Writes to DynamoDB with a separate append-only access pattern.
"""
def __init__(
self,
table_name: str = "agent-hitl-audit",
region: str = "us-east-1",
):
dynamodb = boto3.resource("dynamodb", region_name=region)
self.table = dynamodb.Table(table_name)
def record_decision(
self,
run_id: str,
decision_type: str, # "approval" | "rejection" | "escalation" | "edit"
action_name: str,
decided_by: str,
decision_details: dict,
previous_hash: Optional[str] = None,
) -> str:
"""
Records a decision in the audit log with a hash chain.
Returns the hash of this entry for chaining the next one.
"""
timestamp = int(time.time())
entry = {
"run_id": run_id,
"decision_type": decision_type,
"action_name": action_name,
"decided_by": decided_by,
"decision_details": json.dumps(decision_details),
"timestamp": timestamp,
"previous_hash": previous_hash or "genesis",
}
# Compute hash of this entry chained to the previous
entry_content = json.dumps(entry, sort_keys=True)
entry_hash = hashlib.sha256(entry_content.encode()).hexdigest()
self.table.put_item(Item={
"audit_id": f"{run_id}#{timestamp}#{entry_hash[:8]}",
**entry,
"entry_hash": entry_hash,
})
return entry_hash
def verify_chain(self, run_id: str) -> bool:
"""
Verifies the hash chain for a run's audit entries.
Returns True if the chain is intact, False if tampering is detected.
"""
response = self.table.query(
KeyConditionExpression="run_id = :rid",
ExpressionAttributeValues={":rid": run_id},
ScanIndexForward=True,
)
entries = sorted(response.get("Items", []), key=lambda x: x["timestamp"])
previous_hash = "genesis"
for entry in entries:
if entry.get("previous_hash") != previous_hash:
return False
# Recompute and verify
check_entry = {
k: entry[k] for k in
["run_id", "decision_type", "action_name", "decided_by",
"decision_details", "timestamp", "previous_hash"]
}
recomputed = hashlib.sha256(
json.dumps(check_entry, sort_keys=True).encode()
).hexdigest()
if recomputed != entry.get("entry_hash"):
return False
previous_hash = entry["entry_hash"]
return True
Revisión de la realidad en producción
Al trabajar en la fase de Verificación de Realidad en Producción, anote primero el contrato: los datos de entrada requeridos, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Documente tanto el camino óptimo como el de recuperación. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no de mejoras posteriores. Haga un punto de control después de los pasos costosos. El sistema de reanudación no debe volver a facturar la misma llamada al LLM cuando un operador vuelve a intentar un nodo posterior. Al trabajar en la fase de Verificación de Realidad en Producción, anote primero el contrato: los datos de entrada requeridos, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Trate esta fase como un contrato entre los datos de entrada y los resultados validados. Asigne nombres a los artefactos, defina las comprobaciones de éxito y rechace las completaciones parciales silenciosas.
Arquitectura de Referencia
La etapa de Arquitectura de Referencia funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Registre los tiempos y el costo de tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de la demostración a entornos compartidos. Mantenga el estado del gráfico simple y tipado. Los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y provocan interrupciones en la continuación del proceso.
Agent reaches an action
|
v
+---------------------------+
| ActionPolicyEngine |
| Look up action policy |
+---------------------------+
|
+-----+-----+-----------+-----------+
| | | | |
v v v v v
AUTONO SAMP APPROVAL APPROVAL DUAL
MOUS LING FOR NOVEL GATE APPROVAL
| | | | |
| | v v v
| | +--------------------------------+
| | | ApprovalGateManager |
| | | - create request |
| | | - LangGraph interrupt() |
| | | - notify approvers (SNS) |
| | | - persist state (DynamoDB) |
| | +--------------------------------+
| | |
| | Human decides via interface
| | |
| | +-----+-----+
| | | |
| | APPROVED REJECTED / TIMEOUT
| | | |
v v v v
+--------------------------------+
| Execute or Abort Action |
+--------------------------------+
|
v
+--------------------------------+
| HITLAuditLog (hash chain) |
| Immutable decision record |
+--------------------------------+
|
v
+--------------------------------+
| Feed to Article 8 eval + |
| collaborative edit learning |
+--------------------------------+
Stack de Infraestructura de Referencia
La etapa de la pila de infraestructura de referencia funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Mantenga la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de secretos y las banderas de funcionalidad deben estar en un lugar donde los operadores puedan auditarlos sin tener que leer todo el grafo. Mantenga el estado del grafo plano y tipado; los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y causan interrupciones en la continuación después de las interrupciones.
+-----------------------------+---------------------+------------------------------+
| Component | Technology | Role |
+-----------------------------+---------------------+------------------------------+
| Action Policy Engine | Custom | Per-action approval routing |
| | | based on risk profile |
+-----------------------------+---------------------+------------------------------+
| Pause / Resume | LangGraph interrupt | Durable suspend while |
| | + checkpointing | waiting for human |
+-----------------------------+---------------------+------------------------------+
| Approval Requests | DynamoDB | Pending request state, |
| | | decision records |
+-----------------------------+---------------------+------------------------------+
| Notifications | SNS | Alert approvers when a |
| | | decision is needed |
+-----------------------------+---------------------+------------------------------+
| Escalation | Custom + Haiku | Agent self-assessment of |
| | confidence model | when to hand off to human |
+-----------------------------+---------------------+------------------------------+
| Collaborative Edits | DynamoDB | Draft-edit-finalize flow, |
| | | edit pattern learning |
+-----------------------------+---------------------+------------------------------+
| Oversight Sampling | Custom + DynamoDB | Post-hoc review of a sample |
| | | of autonomous actions |
+-----------------------------+---------------------+------------------------------+
| Timeout Handling | Scheduled Lambda | Policy-defined action on |
| | | expired approval requests |
+-----------------------------+---------------------+------------------------------+
| Audit Trail | DynamoDB hash chain | Immutable, tamper-evident |
| | | record of all decisions |
+-----------------------------+---------------------+------------------------------+
| Auth for Approvers | CredentialManager | Role-based approval |
| | (Article 5) | authorization |
+-----------------------------+---------------------+------------------------------+
| Learning Loop | Article 8 eval | Edits and reviews feed the |
| | pipeline | improvement pipeline |
+-----------------------------+---------------------+------------------------------+
| Local Dev Alternative | Docker Compose + | Full HITL flow testable |
| | mock approver UI | without AWS |
+-----------------------------+---------------------+------------------------------+
Lista de verificación operativa
Para la etapa de la lista de verificación operativa, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto.
Preferir unidades pequeñas y verificables en lugar de scripts extensos. Cuando un paso falla, el error debe indicar una única responsabilidad y no un proceso complicado.
Se necesita la aprobación humana en aquellos puntos donde se gastan fondos o se modifican datos de producción. La conexión durante la compilación no equivale a una solución completa para el negocio.
Escriba un manual breve: cómo rotar claves, cómo vaciar la cola de tareas y cómo revertir la última operación de ingreso.
Trate esta etapa como un contrato entre las entradas y las salidas validadas. Asigne nombres a los artefactos, defina criterios de éxito y rechace cualquier completación parcial silenciosa.
Se necesita la aprobación humana en aquellos puntos donde se gastan fondos o se modifican datos de producción. La conexión durante la compilación no equivale a una solución completa para el negocio.
Antes de promocionar el stack, congele las versiones, capture una transcripción de referencia para la ruta crítica y confirme los pasos de reversión. Los entornos compartidos requieren límites de velocidad, verificaciones de tenencia y un responsable claro para la rotación de secretos. Prefiera una fiabilidad sencilla a demostraciones ingeniosas pero puntuales.
Nota para el lote c9f5fabd2c2d: mantenga las claves del proveedor fuera del repositorio, establezca un límite para tokens por sesión y almacene las transcripciones junto a los fixtures de evaluación para que los cambios posteriores en el modelo sigan siendo comparables.