Hoppa till huvudinnehåll
Megafonikon

Microsoft Build //localhost-evenemang

Registrera dig för ett lokalt evenemang för att bygga och distribuera AI-lösningar på Azure med Microsoft Foundry och GitHub Copilot.

LEARN, CONNECT, BUILD

Microsoft Reactor

Gå med i Microsoft Reactor och interagera med utvecklare live

Är du redo att komma igång med AI och de senaste teknikerna? Microsoft Reactor tillhandahåller evenemang, utbildning och communityresurser som hjälper utvecklare, entreprenörer och nystartade företag att bygga vidare på AI-teknik med mera. Följ med!

LEARN, CONNECT, BUILD

Microsoft Reactor

Gå med i Microsoft Reactor och interagera med utvecklare live

Är du redo att komma igång med AI och de senaste teknikerna? Microsoft Reactor tillhandahåller evenemang, utbildning och communityresurser som hjälper utvecklare, entreprenörer och nystartade företag att bygga vidare på AI-teknik med mera. Följ med!

Retourner

Python + Agents: Adding a human in the loop to agentic workflows

5 mars, 2026 | 6:30 PM - 7:30 PM (UTC) Samordnad universell tid

  • Format:
  • alt##LivestreamLivestream

Thème: Handläggare

Langage: Engelska

In the final session of our Python + Agents series, we’ll explore how to incorporate human‑in‑the‑loop (HITL) interactions into agentic workflows using the Microsoft Agent Framework.

This session focuses on adding points where a workflow can pause, request input or approval from a user, and then resume once the human has responded. HITL is especially important because LLMs can produce uncertain or inconsistent outputs, and human checkpoints provide an added layer of accuracy and oversight.

We’ll begin with the framework’s requests‑and‑responses model, which provides a structured way for workflows to ask questions, collect human input, and continue execution with that data.

We'll move onto tool approval, one of the most frequent reasons an agent requests input from a human, and see how workflows can surface pending tool calls for approval or rejection.

Next, we’ll cover checkpoints and resuming, which allow workflows to pause and be restarted later. This is especially important for HITL scenarios where the human may not be available immediately.

We’ll walk through examples that demonstrate how checkpoints store progress, how resuming picks up the workflow state, and how this mechanism supports longer‑running or multi‑step review cycles.

This session brings together everything from the series—agents, workflows, branching, orchestration—and shows how to integrate humans thoughtfully into AI‑driven processes, especially when reliability and judgment matter most.

Prérequis

To follow along with the live examples, sign up for a free GitHub account. If you are brand new to generative AI with Python, start with our our 9-part Python + AI series, which covers LLMs, embedding models, RAG, tool calling, MCP, and more.

Intervenants

Événements connexes

Les événements ci-dessous peuvent également vous intéresser. N’oubliez pas de visiter notre page d’accueil Reactor pour voir tous les événements proposés.

Certaines parties de cette page peuvent être traduites par machine ou IA.