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EsempioscriptintermediateEseguibilehuman-approval

Feedback: fornisce punti strategici in cui è richiesto il giudizio umano.

Questo componente implementa workflow di approvazione e processi human-in-the-loop per decisioni ad alto rischio o giudizi complessi.

Fatti chiave

Livello
intermediate • Blocchi di Costruzione degli Agenti
Runtime
Python • API OpenAI
Pattern
Human-in-the-loop approval before final action
Interazione
Sandbox live • Script
Aggiornato
14 marzo 2026

Naviga questo esempio

Vista rapida del flusso

Come questo esempio si muove tra input, esecuzione e risultato rivedibile
Feedback: fornisce punti strategici in… -> Pause for approval -> Draft generation -> Approval checkpoint -> Final state -> Draft first, decision second

Avvio

Feedback: fornisce punti strategici in…

Checkpoint

Pause for approval

Esito

Draft generation

Perché esiste questa pagina

Questo esempio è mostrato sia come codice sorgente reale che come pattern di interazione orientato al prodotto, così i discenti possono collegare implementazione, UX e dottrina senza lasciare la libreria.

Flusso visivoCodice realeSandbox o walkthroughAccesso MCP
Come dovrebbe essere usato questo esempio nella piattaforma?

Usa prima la sandbox per comprendere il pattern di esperienza, poi ispeziona il sorgente per vedere come il confine del prodotto, il confine del modello e il confine della dottrina sono effettivamente implementati.

UX pattern: Human-in-the-loop approval before final action
Draft first, decision second
Approval is a visible workflow state
Human judgment remains explicit where risk warrants it
Riferimenti sorgente
Voce di libreria
agents-building-blocks-7-feedback
Percorso sorgente
content/example-library/sources/agents/building-blocks/7-feedback.py
Librerie
openai, requests
Requisiti di runtime
OPENAI_API_KEY
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7-feedback.py

python
"""
Feedback: Provides strategic points where human judgement is required.
This component implements approval workflows and human-in-the-loop processes for high-risk decisions or complex judgments.
"""

from openai import OpenAI


def get_human_approval(content: str) -> bool:
    print(f"Generated content:\n{content}\n")
    response = input("Approve this? (y/n): ")
    return response.lower().startswith("y")


def intelligence_with_human_feedback(prompt: str) -> None:
    client = OpenAI()

    response = client.responses.create(model="gpt-4o", input=prompt)
    draft_response = response.output_text

    if get_human_approval(draft_response):
        print("Final answer approved")
    else:
        print("Answer not approved")


if __name__ == "__main__":
    intelligence_with_human_feedback("Write a short poem about technology")
Cosa dovrebbe ispezionare il discente nel codice?

Cerca il punto esatto in cui lo scope del sistema è delimitato: definizioni di schema, impostazione del prompt, configurazione di runtime e il punto di chiamata che trasforma l'intenzione dell'utente in un'azione concreta del modello o del workflow.

def get_human_approval(content: str) -> bool:
draft_response = response.output_text
if get_human_approval(draft_response):
print("Answer not approved")
Come si relaziona la sandbox al sorgente?

La sandbox dovrebbe rendere leggibile l'UX: cosa vede l'utente, cosa sta decidendo il sistema e come il risultato diventa revisionabile. Il sorgente mostra poi come quel comportamento è effettivamente implementato.

Generate a draft response.
Inspect the content before it is finalized.
Approve or reject the draft and observe the resulting workflow state.
SandboxHuman-in-the-loop approval before final action
Human approval as a first-class interaction

This sandbox makes feedback visible as a product step: the system drafts work, a person reviews it, and the outcome remains inspectable instead of buried in hidden policy.

Spiegazione UX

When the cost of being wrong is non-trivial, the experience should make approval an intentional part of the flow. The user needs to see the draft, the decision point, and the resulting state.

Spiegazione AI Design

Feedback is not merely a fallback. It is a designed checkpoint where model output pauses before commitment, allowing judgment, correction, and accountability to remain explicit.

Guida all'interazione

  1. 1Generate a draft response.
  2. 2Inspect the content before it is finalized.
  3. 3Approve or reject the draft and observe the resulting workflow state.

Prompt

Draft firstHuman checkpoint

Draft output

The draft appears here before any final action is taken.

Approval checkpoint

Approval only becomes available after the system exposes a draft.

Why approval is a product pattern

  • Draft first, decision second
  • Approval is a visible workflow state
  • Human judgment remains explicit where risk warrants it
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