Spring AI Alibaba 79｜Graph Core · 人类反馈 · 模式一：InterruptionMetadata 模式：继续执行 Graph

/**
* 继续执行 Graph
* 使用 HUMAN_FEEDBACK_METADATA_KEY 来恢复执行
*/
public static void continueExecution(CompiledGraph graph, RunnableConfig updatedConfig) {
  // 创建恢复配置，添加 HUMAN_FEEDBACK_METADATA_KEY
  RunnableConfig resumeConfig = RunnableConfig.builder(updatedConfig)
          .addMetadata(RunnableConfig.HUMAN_FEEDBACK_METADATA_KEY, "placeholder")
          .build();

  System.out.println("
--继续执行 Graph--");

  // 继续执行 Graph（input 为 null，使用之前的状态）
  graph.stream(null, resumeConfig)
          .doOnNext(event -> System.out.println("节点输出: " + event))
          .doOnError(error -> System.err.println("流错误: " + error.getMessage()))
          .doOnComplete(() -> System.out.println("流完成"))
          .blockLast();
}

输出:

--继续执行 Graph--
节点输出: NodeOutput{node=human_feedback, state={messages=[Step 0, Step 1], human_feedback=back}}
节点输出: NodeOutput{node=step_1, state={messages=[Step 0, Step 1], human_feedback=back}}
流完成

本文整理自 Spring AI Alibaba 官方文档《人类反馈》：https://java2ai.com/docs/frameworks/graph-core/examples/human-in-the-loop