背景条件
実世界の多くの応用シナリオでは、人間がAIシステムと協力する必要があるが、通常、相互作用が不十分であったり、応答が遅れたりといった問題がある。
最適化プログラム
- ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）メカニズムラングラフ・スーパーバイザーは、重要な意思決定ポイントでの手動レビューの挿入をサポートします。
- 明確なハンドオーバー・プロトコルの設計いつ、どのように人間のオペレーターに制御を委譲するかを定義する。
- 二重通信を可能にする人間の入力は、AIのプロセスを直接中断したり、中間結果を変更することができる。
- ビジュアル・モニタリング・インターフェース各エージェントとコントロールパネルのステータスを表示するために開発されました。
- 重要度のしきい値の設定事前に定義された閾値を超えるケースにのみ、手動介入を要請する。
実施手順
1.ワークフロー定義への人間監査ノードの追加、2.人間に優しいプロンプトとオプションの設計、3.結果確認メカニズムの実装、4.自動意思決定を最適化するための人間の行動データの収集。これをLangChainのチェーンコール機能と組み合わせることで、人間の入力を処理フローにシームレスに統合することができます。
この答えは記事から得たものである。LangGraphスーパーバイザー：スーパーバイジングインテリジェンスを用いたマルチインテリジェンスコラボレーション管理ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " マルチインテリジェントな身体システムにおける人間の共同作業体験を最適化するには？
