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* draft * revise based on hands-on testing * modify based on feedback * add zh and ja translation * Update tip for referencing text output variable Clarify the default behavior of the reasoning model output. * Add translation note Added a note about AI translation accuracy and referenced the English version for discrepancies. * Update human-input.mdx with translation note Add a note about AI translation accuracy and reference to the English version. * Apply suggestion from @Copilot Co-authored-by: Copilot <175728472+Copilot@users.noreply.github.com> * Update wording for clarity on model output display --------- Co-authored-by: Riskey <riskey47@dify.ai> Co-authored-by: Copilot <175728472+Copilot@users.noreply.github.com>
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title: 人工介入
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description: 暂停工作流以请求人工输入、审核或决策
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icon: user-magnifying-glass
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<Note> ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/use-dify/nodes/human-input)。</Note>
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人工介入节点会在关键点暂停工作流，在继续执行前请求人工输入。
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当执行到达此节点时，系统会通过特定渠道发送可自定义的请求表单。接收人可以提供输入、审核数据，并从预定义的决策中进行选择，这些决策将决定工作流后续如何进行。
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通过在关键环节直接嵌入人工判断，你可以在**自动化效率与人工监督之间取得平衡**。
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<Frame caption="请求表单示例"><img src="/images/human_input_request_form_example.png" alt="请求表单示例" /></Frame>
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## 配置
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配置以下内容以定义该节点如何请求和处理人工输入：
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- **发送方式**：请求表单如何送达接收人。
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- **表单内容**：接收人将看到什么信息以及他们可以输入什么。
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- **用户动作**：接收人可以做出哪些决策，以及工作流相应如何进行。
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- **超时策略**：等待多久以及如果无人响应会发生什么。
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### 发送方式
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选择发送请求的渠道。当前可用的方式：
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- **Web 应用**：直接在 Web 应用界面中显示请求表单，供当前用户响应。
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- **邮件**：向一位或多位接收人发送包含请求链接的电子邮件。
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<Note>
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无论采用何种发送方式，请求将在收到第一个响应后关闭。
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</Note>
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### 表单内容
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自定义请求表单中显示的内容：
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- **使用 Markdown 格式化结构**
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使用标题、列表、粗体文本、链接和其他 Markdown 元素清晰地呈现信息。
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- **使用变量显示动态数据**
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引用工作流变量以显示动态内容，例如供审核的 AI 生成文本或上游节点所需的任何上下文信息。
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<Tip>
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如果你引用推理模型的 `text` 输出变量，表单将默认显示模型的思维过程以及最终答案。
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要仅显示答案，请为相应的 LLM 节点开启 **思维链分离渲染**（Enable Reasoning Tag Separation）。
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</Tip>
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- **使用输入字段收集输入**
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输入字段可以是空的，也可以预填变量（例如，需优化的 LLM 输出）或静态文本（例如，示例或默认值），接收人可以对其进行编辑。
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每个输入字段都会成为供下游使用的变量。例如，将编辑后的内容传递给后续处理，或将反馈发送给 LLM 进行重新生成。
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### 用户动作
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定义接收人可以点击的决策按钮。每个按钮将工作流路由到不同的执行路径。
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例如，`发布` 分支可能会通向触发内容发布的节点，而 `重新生成` 分支可能会循环回 LLM 节点以修改内容。
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<Tip>
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使用预设按钮样式在视觉上区分动作。
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例如，对 `批准` 等关键动作使用醒目的样式，对次要选项使用较淡的样式。
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</Tip>
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### 超时策略
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配置在请求过期前等待响应的时间。
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如果在设定时间内没有接收人响应，工作流将自动结束，除非你定义了一个后备分支来处理超时——例如，发送通知或重试请求。
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