Dify流程暂停与人工干预：3种实现方案+避坑指南

在企业级AI应用开发中，完全自动化的流程往往难以应对复杂业务场景。当AI遇到无法独立处理的审批流程、异常情况或需要人工决策的关键环节时，流程暂停与人工干预就成了必不可少的功能。本文将深入详解如何在Dify中实现这一关键能力，帮助您的AI应用在自动化与人工控制之间找到完美平衡。

为什么需要流程暂停与人工干预？5大典型场景

在实际业务中，以下场景对人工介入的需求尤为突出：

1. 内容审核与合规检查

UGC内容生成、营销文案发布等场景需人工确认是否符合法律法规。例如，某电商平台使用Dify构建的商品描述生成流程中，当AI生成“限时最低价”等敏感促销文案时，系统会自动暂停并触发人工审核。审核通过后才推送至商品详情页，使违规率下降72%。

2. 复杂决策审批流程

金融行业的贷款申请、企业内部的采购审批等多级决策场景。例如，某银行的信贷审批工作流中，当AI识别到申请人征信存在异常记录时，会暂停自动审批流程，将案件推送给风控专员。处理完成后，通过API调用恢复流程，平均处理时效提升40%。

3. 异常情况处理

系统运行中出现预料之外的错误或边界情况。例如，物流调度系统在遇到“地址模糊”、“库存不足”等异常时，自动暂停任务分配流程，通知运营人员介入处理。通过Dify的状态标记机制记录人工操作结果，使异常订单处理效率提升55%。

4. 个性化服务定制

需要根据用户特殊需求调整服务内容。例如，在线教育平台的学习路径规划流程中，当AI检测到学生连续3次测试未达标时，会暂停自动推荐流程，提示辅导老师手动调整学习计划，学员满意度提升28%。

5. 数据校验与修正

AI提取或生成的数据需要人工验证准确性。例如，医疗系统的病历结构化流程中，AI识别的关键诊断信息会触发人工校验节点，医生确认无误后流程才继续，数据准确率从89%提升至99.2%。

技术实现：3种方案深度解析

方案一：条件分支 + 数据库状态标记

核心原理：通过条件分支节点判断是否需要人工干预，将流程状态写入数据库，定期轮询状态变更以恢复执行。

实现步骤：

1. 添加条件分支节点：在工作流中插入条件分支节点，设置判断规则（如“content_risk_score > 0.8”）。
2. 配置暂停分支：在需要人工干预的分支中，添加“数据库操作”节点，将流程ID和状态（pending）写入外部数据库。
3. 设计轮询机制：添加“循环节点”，设置每30秒查询一次数据库状态。
4. 恢复执行逻辑：当检测到状态变为“approved”时，退出循环继续执行后续节点。

关键代码片段（Python代码执行节点）：

import psycopg2
from datetime import datetime
import time

def main(workflow_id: str, risk_score: float) -> dict:
# 连接数据库
conn = psycopg2.connect("dbname=dify_manual host=postgres user=postgres")
cur = conn.cursor()
if risk_score > 0.8:
# 写入暂停状态
cur.execute("""
INSERT INTO manual_tasks (workflow_id, status, created_at)
VALUES (%s, 'pending', %s)
""", (workflow_id, datetime.now()))
conn.commit()
# 轮询等待状态变更
while True:
cur.execute("""
SELECT status FROM manual_tasks WHERE workflow_id = %s
""", (workflow_id,))
status = cur.fetchone()[0]
if status == 'approved':
return {"action": "resume", "message": "人工审核通过"}
elif status == 'rejected':
return {"action": "terminate", "message": "人工审核拒绝"}
time.sleep(30)
else:
return {"action": "continue", "message": "风险评分较低，无需人工审核"}

适用场景：中小规模流程、对实时性要求不高（允许分钟级延迟）、已有数据库环境的场景。某政务审批系统采用此方案，实现了“AI预审→人工复核→自动归档”的完整流程。

方案二：API触发控制

核心原理：通过Dify的HTTP节点暴露暂停/恢复接口，外部系统调用API实现人工干预。

实现步骤：

1. 创建暂停标记节点：添加“变量赋值”节点，将流程状态设为“suspended”。
2. 配置HTTP请求节点：设置POST接口（如/api/workflow/pause），接收人工操作指令。
3. 设计状态监听逻辑：使用“代码执行”节点创建WebSocket连接，监听状态变更事件。
4. 恢复执行分支：当接收到“resume”指令时，清除暂停标记继续执行。

关键API示例：

# 暂停流程API
@app.post("/api/workflow/pause/{workflow_id}")
def pause_workflow(workflow_id: str):
redis_client.set(f"workflow:{workflow_id}:status", "paused")
return {"status": "success", "message": "流程已暂停"}

# 恢复流程API
@app.post("/api/workflow/resume/{workflow_id}")
def resume_workflow(workflow_id: str):
redis_client.set(f"workflow:{workflow_id}:status", "running")
return {"status": "success", "message": "流程已恢复"}

适用场景：需要与外部系统集成、实时性要求高（秒级响应）的场景。某智能制造平台通过此方案，实现了生产异常时的“自动暂停→工程师处理→API恢复”机制。

方案三：Agent节点ReAct策略

核心原理：利用Agent节点的自主决策能力，通过ReAct策略判断是否需要调用“人工干预工具”。

实现步骤：

1. 配置Agent节点：选择ReAct推理策略，添加“人工干预”工具。
2. 定义工具描述：

{
"name": "manual_intervention",
"description": "当遇到需要人工决策的情况时调用，参数包括task_id和reason",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"task_id": {"type": "string"},
"reason": {"type": "string"}
},
"required": ["task_id", "reason"]
}
}

1. 3. 设计提示词模板：

你是流程控制专家，当检测到以下情况时必须调用manual_intervention工具：
1. 风险评分>0.8
2. 用户明确要求人工处理
3. 连续3次自动处理失败

工具调用格式：

1. 4. 配置工具回调：实现工具的HTTP服务，将任务推送到人工处理平台，完成后通过Agent节点恢复流程。

适用场景：复杂决策场景、需要动态判断是否干预的流程。某智能客服平台通过此方案，实现了“AI自主处理→疑难问题自动升级→人工解决→经验沉淀”的闭环。

三种方案对比分析