langgraph对流程进行中断

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一、背景概述

LangGraph 是 LangChain 生态中专注于“大模型应用流程编排”的核心框架，其主要价值在于将复杂的交互流程——如多轮对话、任务分解、多智能体协作等——抽象为可视化的有向图结构（StateGraph）。该框架支持流程的动态流转、状态持久化以及多智能体间的协同工作。在企业级大模型应用的实际落地过程中，“流程中断”能力成为保障系统稳定性、适应业务灵活性和满足合规监管的关键需求。

这一能力的需求源于传统流程管理方式（如普通状态机或简单脚本）在处理大模型相关流程时所暴露出的“不可控、不灵活、无容错”等问题。正是通过实现高效的流程中断机制，LangGraph 实现了从基础流程控制向真正“企业级生产可用”系统的跃迁。

1. 传统大模型流程编排面临的挑战

在 LangGraph 出现之前，企业在构建大模型驱动的应用流程（如智能客服、审批流、多步骤数据分析等）时，普遍依赖于简单的脚本逻辑、通用状态机或自研的流程引擎。这些方法难以有效应对“流程中断”这一关键场景，存在以下几类突出问题：

流程缺乏弹性，无法按需暂停或终止

多数传统方案采用线性执行或固定分支逻辑，一旦流程启动就必须运行至结束，缺乏根据实际业务需要进行中断的能力。例如，在智能客服场景中，当用户提出“转接人工”请求时，系统无法及时暂停自动回复流程；在数据分析流程中，若检测到输入数据异常，也无法立即停止后续计算，导致资源浪费甚至输出错误结果。

缺少状态持久化机制，中断后难以恢复

即便通过硬编码方式实现了暂停功能，传统框架通常不具备对“中断时刻”的流程状态进行结构化存储的能力。以多智能体参与的合同审核流程为例：当中断发生时，虽然已完成“条款提取”与“风险识别”等前期步骤，但在恢复时仍需重新执行整个流程，无法从中断点继续推进。此外，上下文信息、当前节点位置及中间数据容易丢失，严重影响流程恢复的准确性。

异常处理能力薄弱，故障易引发流程崩溃

大模型流程在运行过程中常面临各类异常情况，如 API 调用超时、数据解析失败或权限校验未通过等。传统架构往往无法优雅地中断流程：要么强行继续执行，导致错误扩散（如使用无效数据进行分析），要么直接崩溃，造成流程彻底中断。同时，由于缺乏对中断原因和故障节点的记录机制，问题排查成本显著上升。

难以满足合规与管控要求

在金融、政务等行业，流程执行需符合严格的合规标准。例如，在涉及敏感数据的处理流程中，一旦发现脱敏不达标，必须立即中断并触发审计流程；在审批流程中，管理员应能手动终止违规操作。然而，传统流程系统普遍缺乏细粒度的中断权限控制和完整的操作日志记录功能，难以满足等级保护、隐私合规等方面的监管要求。

人机协同支持不足

企业级大模型应用通常需要结合人工智能与人工干预，形成高效的人机协同模式。但传统流程编排难以实现“流程中断 → 人工介入 → 流程恢复”的闭环。例如，在智能合同审查中，当大模型识别出高风险条款时，无法自动暂停流程并将任务推送给人工审核员；即使完成人工处理，也无法保证流程能够准确恢复执行，严重制约了整体协作效率。

2. LangGraph 如何解决流程中断难题

基于“状态图 + 节点/边控制 + 状态持久化”的设计理念，LangGraph 提供了精细化的流程中断能力，涵盖主动中断、异常中断和人工触发中断等多种模式，全面应对上述痛点，具体体现在以下几个方面：

多样化的中断触发机制，适配复杂业务场景

LangGraph 允许在任意节点（Node）或边（Edge）上配置中断条件，实现灵活的流程控制。支持多种中断类型：

• 主动中断：通过自定义业务逻辑（如监听用户指令或规则触发）调用中断方法暂停流程；
• 异常中断：在节点执行出错（如大模型调用失败、数据验证异常）时自动中断；
• 人工中断：通过外部 API 或管理界面发送指令，暂停指定流程实例。

举例来说，在智能客服流程中可设置规则：“当用户输入‘转人工’时，立即中断自动回复节点”，从而实现对流程的动态管控。

interrupt()

支持状态持久化，确保中断后精准续跑

LangGraph 内建状态持久化机制，兼容本地存储、Redis、PostgreSQL 等多种后端。当流程被中断时，系统会自动保存当前完整状态，包括执行节点、上下文数据、已完成功骤的结果以及大模型交互历史。恢复时可直接从中断处继续执行，无需重复已有步骤，极大提升了执行效率与用户体验。

具备优雅的异常中断处理机制，增强系统稳定性

框架允许为每个节点配置独立的异常处理器（Exception Handler），在发生错误时可根据策略选择不同的响应方式，如“中断流程并记录日志”“跳转至容错节点”或“重试当前节点”。例如，当大模型 API 超时时，系统可中断内容生成节点，并自动跳转至“人工复核”环节，而非直接终止整个流程。同时，所有中断事件的时间、节点位置及原因都会被自动记录，便于后续运维排查。

提供精细化权限与审计能力，满足合规管控需求

LangGraph 可与企业现有权限体系集成，实现对中断行为的全面管控：

• 权限校验：仅允许授权角色（如管理员、合规专员）发起人工中断操作；
• 审计日志：完整记录中断操作人、时间、影响节点及原因，满足内外部审计要求；
• 中断后处置：敏感流程中断后可自动触发告警通知（如推送至飞书或钉钉），并对相关数据实施冻结，防止篡改。

LangGraph 的流程中断机制是实现“人机协同闭环”的关键技术支撑。在大模型驱动的自动化流程中，当遇到难以自主决策的复杂场景（如高风险判断、模糊需求理解等）时，系统可主动中断当前执行流，并将任务交由人工处理；待人工完成干预后，借助状态持久化能力恢复上下文，继续推进后续步骤，从而构建起“模型执行→流程暂停→人工介入→状态恢复→流程延续”的完整闭环。

以智能合同审查为例：当大模型识别出潜在高风险条款时，自动触发流程中断，将该部分内容推送至法务人员进行专业审核；审核通过后，系统重新载入此前的执行状态，自动完成剩余审查环节并生成最终报告。这一机制确保了关键业务节点的准确性与合规性，同时保留了自动化流程的整体效率。

典型应用实例

企业级智能客服流程
在用户提出复杂请求（如“投诉并要求退款”）时，系统中断原有的自动应答逻辑，将对话会话转接至人工坐席处理；人工完成服务后，流程可被重新激活，并自动归档处理结果，保障服务连续性与记录完整性。

多步骤数据分析流程
当大模型驱动的数据分析流程检测到数据源异常或计算结果超出预设阈值时，立即暂停后续运算操作，发出校验告警；待相关人员确认数据真实性或修正问题后，手动恢复流程执行，避免错误结果扩散。

智能合同审查流程
在多智能体协作的合同审核场景中，若发现高风险法律条款或敏感信息未脱敏等情况，系统自动中断流程并将内容提交给法务团队复核；审核通过后，原流程从断点处恢复，继续完成其余审查任务。

业务审批自动化流程
在由大模型主导的审批流中，若管理员发现某节点存在违规操作或数据篡改嫌疑，可手动中断整个审批进程；经核查无误后，决定是否恢复或终止该流程，增强系统的可控性与审计能力。

多模态内容生成流程
在图文、视频脚本等内容创作过程中，一旦生成内容涉及敏感词汇或不符合合规规范，系统即时中断输出流程，启动人工审核机制；修改合规后方可恢复生成，确保产出内容安全可靠。

核心优势解析

LangGraph 通过引入流程中断能力，将传统大模型流程从“刚性、线性、不可逆”的执行模式转变为“柔性、可暂停、可恢复”的可控架构。这不仅有效缓解了传统流程编排工具在容错处理、人机交互方面的局限性，更通过状态持久化存储和细粒度权限控制，满足企业在生产环境中对稳定性、安全性与合规性的严苛要求。

该特性使 LangGraph 能够深度适配各类复杂的业务场景，成为推动大模型应用从“演示原型”迈向“实际落地”的重要技术基础。其根本价值在于回应企业对AI流程“可控性、容错能力、合规管理”的核心诉求，解决了以往流程难以优雅中断与恢复的问题，为实现异常响应、人工协同与监管合规提供了高效且可靠的解决方案。

实现路径说明

1. 引入必要依赖

import sys
import io
# 设置标准输出编码为UTF-8，解决Windows中文乱码问题
if sys.platform == 'win32':
    sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')
    sys.stderr = io.TextIOWrapper(sys.stderr.buffer, encoding='utf-8')

from IPython.display import Image, display
from langgraph.constants import START, END
from langgraph.graph import StateGraph
from langgraph.graph.state import CompiledStateGraph
from typing_extensions import TypedDict
import threading
import time
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
import datetime
from langgraph.types import interrupt
from langgraph.types import Command
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

2. 定义全局状态类

# 1. 定义状态
class EventState(TypedDict):

    count_status: int  #累计计数状态

3. 创建节点逻辑，其中节点2包含中断控制

def first_node(state: EventState) -> EventState:

    state["count_status"] += 1

    print("当前计数状态：", state["count_status"])

    return state   


def second_node(state: EventState) -> EventState:

    approved = interrupt("继续往下走吗?")

    if approved == "是":
        state["count_status"] += 2
    else:
        pass

    print("当前计数状态：", state["count_status"])

    return state

4. 构建流程图结构

# 创建事件流
    graph = StateGraph(EventState)
    graph.add_node("first_node", first_node)
    graph.add_node("second_node", second_node)
    graph.add_edge(START, "first_node")
    graph.add_edge("first_node", "second_node")
    graph.add_edge("second_node", END)

    memory = MemorySaver()
    graph = graph.compile(checkpointer=memory)

5. 启动流程执行

# 初始化状态
    state = {"count_status": 0}

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

    rs = graph.invoke(state, config=config)

执行结果显示，流程在完成节点1后进入暂停状态。

6. 实施人工干预并重启流程

rs2 = graph.invoke(Command(resume="是"), config=config)
    print(rs2)

流程成功恢复并顺利完成全部步骤。

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关键词：GRAPH lang GRAP APH LAN