Uwagi praktyczne: Architektury agentowe — Artykuł 13: Wzory z udziałem człowieka
Praktyczne wskazówki: Architektury agentowe — Artykuł 13: Wzory z udziałem człowieka: kontrakty, sprawdzania oraz gotowe elementy kodu dla zespołów wdrażających ten wzór.
Poniższe notatki przedstawiają praktyczny plan działania dotyczący tematu „Architektury agentowe — Artykuł 13: Wzory z udziałem człowieka”. Nacisk kładziony jest na umowy, sprawdzenia oraz miejsca zastępcze dla kodu, a nie na motywacyjne aspekty. Podczas przechodzenia przez etap przeglądu najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Traktuj ten etap jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi wynikami. Nadaj nazwy poszczególnym elementom, zdefiniuj kryteria sukcesu i odrzuć możliwość cichego, częściowego ukończenia zadania.
Co tutaj znajdziesz
Etap „To, co znajdziesz” działa najlepiej, gdy traktuje się go jako mierzalną powierzchnię. Zapisz jeden idealny przykład działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę o cofnięciu zmian, zanim rozszerzysz zakres pracy. Zapisuj czasy wykonywania oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega niespodziewanym rachunkom, gdy przechodzi się z środowiska demonstracyjnego do współdzielonych środowisk. Utrzymuj stan grafu w prostej formie i z określonym typem danych. Wplecione elementy ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane do którego pola, i powodują przerwanie kontynuacji po przerwach.
Gdzie wyznaczyć granicę
Metoda „Gdzie narysować scenę” działa najlepiej, gdy traktuje się ją jako mierzalną powierzchnię. Zapisz jeden przykład udanego działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę o cofnięciu zmian, zanim rozszerzysz zakres. Trzymaj konfigurację poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, magazyny tajnych danych oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą sprawdzić bez konieczności czytania całego grafu. Utrzymuj stan grafu w prostej formie i z określonym typem. Wplecione struktury ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane do którego pola, co powoduje przerwanie kontynuacji po przerwach.
+--------------------+------------------------+------------------------+
| | 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
Wzorzec 1: Bramy zatwierdzeń
Faza Pattern 1 Approval Gates funkcjonuje najlepiej, gdy jest traktowana jako mierzalna powierzchnia. Zapisz jeden idealny przepływ działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia działań przed rozszerzeniem zakresu. Zdokumentuj zarówno pomyślny, jak i awaryjny przepływ działania. Próby ponowne, ludzkie kontrolery oraz obsługa wiadomości błędowych stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później. Utrzymuj stan grafu w prostej formie i z określonym typem danych. Wplecione elementy ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane w danym polu, co powoduje przerwanie kontynuacji po przerwach. Faza Pattern 1 Approval Gates funkcjonuje najlepiej, gdy jest traktowana jako mierzalna powierzchnia. Zapisz jeden idealny przepływ działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia działań przed rozszerzeniem zakresu. Traktuj tę fazę jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi danymi wyjściowymi. Nadaj nazwy poszczególnym elementom, zdefiniuj kryteria sukcesu i odrzucaj ciche, częściowe ukończenie zadań.
# 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: Eskalacja
W fazie eskalacji wzorca 2 należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed modyfikacją kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić ten krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Należy rejestrować czasy wykonywania oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega nieoczekiwanym rachunkom, gdy ścieżka przechodzi z środowiska demonstracyjnego do współdzielonych środowisk. Konieczne jest ludzkie zatwierdzenie w przypadkach, gdy dochodzi do wydatków lub zmian w danych produkcyjnych. Połączenia realizowane w czasie kompilacji nie gwarantują pełnej kompletności rozwiązania biznesowego.
# 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
Wzorzec 3: Wspólne edytowanie
W fazie wspólnej edycji wzoru 3 należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed modyfikacją kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić dany krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Konfigurację należy przechowywać poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, magazyny tajnych danych oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą sprawdzić bez konieczności czytania całej struktury. Zatwierdzenie ludzkie powinno być wymagane dla operacji, które wiążą się z wydawaniem pieniędzy lub modyfikacją danych produkcyjnych. Połączenia skompilowane w czasie kompilacji nie równają się pełności funkcjonalności biznesowej.
# 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)
Wzorzec 4: Próbkowanie nadzoru
Dla etapu Pattern 4 Oversight Sampling należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed zmianą kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić ten krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Należy udokumentować zarówno prawidłowy przebieg procesu, jak i ścieżkę naprawczą. Próby ponownych działań, kontrola przez ludzi oraz obsługa nieudanych transakcji stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później. Konieczne jest uzyskanie zatwierdzenia człowieka w przypadkach, gdy dochodzi do wydawania pieniędzy lub zmiany danych produkcyjnych. Połączenia realizowane w czasie kompilacji nie równają się pełnej kompletności rozwiązania biznesowego. Dla etapu Pattern 4 Oversight Sampling należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed zmianą kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić ten krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Traktuj ten etap jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi wynikami. Należy nadać nazwy poszczególnym elementom, zdefiniować kryteria sukcesu oraz odrzucić przypadki cichego, częściowego ukończenia zadania.
# 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"
),
}
Rozwiązywanie problemów z czasem oczekiwania i alternatywami
Podczas prace nad etapem rozwiązywania problemów z czasem oczekiwania i alternatywami najpierw zapisz specyfikację: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Zapisz czasy wykonywania oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega nieoczekiwanym rachunkom, gdy proces przechodzi z środowiska demonstracyjnego do współdzielonych środowisk. Ustal punkty kontrolne po kosztownych krokach. Narzędzie do kontynuacji pracy nie powinno ponownie naliczać opłat za tę samą wywołanie LLM, gdy operator próbuje ponownie uruchomić późniejszy węzeł.
# 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())},
)
Ślad audytowy
Gdy przechodzisz przez etap śledzenia audytowego, najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Przechowuj konfigurację poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, magazyny tajnych danych oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą sprawdzić bez konieczności czytania całej struktury. Ustaw punkty kontrolne po kosztownych krokach. System powinien unikać ponownego naliczania opłat za tę samą wywołanie LLM, gdy operator ponawia próbę z późniejszym węzłem.
# 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
Kontrola rzeczywistości w produkcji
Podczas przechodzenia przez etap Production Reality Check najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Zdokumentuj zarówno ścieżkę prawidłowego działania, jak i ścieżkę naprawczą. Próby ponowne, kontrola przez ludzi oraz obsługa wiadomości błędnych stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później. Ustal punkty kontrolne po kosztownych krokach. System powrotu nie powinien ponownie naliczać opłat za tę samą wywołanie LLM, gdy operator próbuje ponownie uruchomić późniejszy węzeł. Podczas przechodzenia przez etap Production Reality Check najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Traktuj ten etap jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi wynikami. Nadaj nazwy poszczególnym elementom, zdefiniuj kryteria sukcesu i odrzucaj ciche, częściowe ukończenie zadań.
Architektura referencyjna
Faza architektury referencyjnej działa najlepiej, gdy traktuje się ją jako mierzalną powierzchnię. Zapisz jeden idealny przepis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian, zanim rozszerzysz zakres pracy. Zapisuj czasy wykonywania oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega niespodziewanym rachunkom, gdy przechodzi się od wersji demonstracyjnej do środowisk współdzielonych. Utrzymuj stan grafu w prostej formie i z określonym typem danych. Wplecione elementy ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane do którego pola, i powodują przerwanie kontynuacji po przerwach.
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 infrastruktury referencyjnej
Etap „Reference Infrastructure Stack” funkcjonuje najlepiej, gdy traktowany jest jako mierzalna struktura. Zapisz jeden idealny przepis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian, zanim rozszerzysz zakres pracy. Przechowuj konfigurację poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, magazyny poufnych danych oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, aby operatorzy mogli je sprawdzić bez konieczności analizowania całej struktury. Utrzymuj stan struktury w formie prostych, typizowanych elementów. Wplecione dane ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dany polе, co utrudnia kontynuację pracy po przerwach.
+-----------------------------+---------------------+------------------------------+
| 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 kontrolna operacyjna
W ramach etapu listy kontrolnej operacyjnej zdefiniuj dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia pracy przed wprowadzaniem zmian w kodzie. Operatorzy powinni móc ponownie wykonać dany krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu struktury.
Należy preferować małe, testowalne jednostki zamiast rozbudowanych skryptów. Gdy jakiś krok zawiedzie, błąd powinien wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowany łańcuch operacji.
Zabiegaj o ludzką aprobatę przy operacjach, które wiążą się z wydawaniem pieniędzy lub modyfikacją danych produkcyjnych. Połączenia realizowane w czasie kompilacji nie równają się kompletności procesu biznesowego.
Napisz krótki przewodnik: jak rotować klucze, jak opróżnić kolejkę z zadań, jak cofnąć ostatni proces pobierania danych.
Traktuj tę fazę jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi danymi wyjściowymi. Nazwij poszczególne elementy, zdefiniuj kryteria sukcesu i odrzuć ciche, częściowe ukończenie procesu.
Zabiegaj o ludzką aprobatę przy operacjach, które wiążą się z wydawaniem pieniędzy lub modyfikacją danych produkcyjnych. Połączenia realizowane w czasie kompilacji nie równają się kompletności procesu biznesowego.
Zanim wdrożysz tę architekturę, zamroź wersje, utwórz dokładny zapis dla kluczowych etapów realizacji oraz potwierdź kroki odwracania zmian. Środowiska współdzielone wymagają ograniczeń szybkości, weryfikacji przynależności użytkowników oraz wyraźnego właściciela odpowiedzialnego za rotację haseł. Wolimy nudną niezawodność od pomysłowych, jednorazowych demonstracji.
Uwaga dotycząca c9f5fabd2c2d: trzymaj klucze dostawcy poza repozytorium, ustaw ograniczenie liczby tokenów na sesję oraz przechowuj zapisy obok plików przygotowawczych do testowania, aby późniejsze zmiany modeli pozostawały porównywalne.