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人机协作AI
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MCP工具

人机协作AI

基于 Python · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:awaithumans-human-in-the-loop-ai-agents
⭐ 13 Stars 🍴 7 Forks 💻 Python 📄 Apache-2.0 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
ai-agentshuman-in-the-loopagent-memory
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 推荐使用:人机协作AI 是一款优质的MCP工具。AI 综合评分 7.5 分,在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的MCP工具解决方案,这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析

人机协作AI 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 人机协作AI,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。人机协作AI 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 人机协作AI 评为 AI 评分 7.5 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

人机协作AI 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 13
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
Apache-2.0
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
MCP工具
Forks
7

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

人机协作AI 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/awaithumans/awaithumans-human-in-the-loop-ai-agents

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "----ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "awaithumans-human-in-the-loop-ai-agents"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 人机协作AI 执行以下任务...
Claude: [自动调用 人机协作AI MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "____ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "awaithumans-human-in-the-loop-ai-agents"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 48/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

awaithumans — HITL infrastructure for AI agents

<picture> <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://raw.githubusercontent.com/awaithumans/awaithumans-human-in-the-loop-ai-agents/main/docs/logo/dark.svg"> <img alt="awaithumans" src="https://raw.githubusercontent.com/awaithumans/awaithumans-human-in-the-loop-ai-agents/main/docs/logo/light.svg" width="520"> </picture>

<br>

Your agents already await promises. Now they can await humans.

<br>

PyPI installs npm installs GitHub stars

PyPI npm CI License Python Discord

Docs · Quickstart · Examples · Discord

</div>

<br>

HITL infrastructure for AI agents — open source. A single primitive (await_human() / awaitHuman()) your agent calls when it needs a human. A real person reviews via Slack / email / a built-in dashboard, submits a typed response, and your agent resumes — like awaiting any other promise.

from awaithumans import await_human
from pydantic import BaseModel

class Decision(BaseModel):
    approved: bool
    note: str | None = None

decision = await await_human(
    task="Approve refund request",
    payload_schema=RefundRequest,
    payload=RefundRequest(order_id="A-4721", amount_usd=180),
    response_schema=Decision,
    timeout_seconds=900,
)

if decision.approved:
    process_refund(...)

The agent waits on decision like it waits on any other Promise or Future. A human gets notified (Slack, email, dashboard), reviews the request, and submits a typed response. The agent resumes with the typed answer.

awaithumans demo — an agent creates a task, a human reviews it, the agent resumes with the typed response

The awaithumans dashboard — pending tasks queued for human review

---

What you can build with it

Real production patterns this primitive collapses into a single function call:

  • High-value approvals — refunds above a threshold, wire transfers, plan upgrades, contract renewals. Agent prepares the case (Pydantic payload), human signs off with a typed decision (approved + reason).
  • KYC / identity review — agent flags borderline documents, human inspects, sends back verified: bool with notes. Pair with verifier=verify_with_claude(...) to pre-check the reviewer's reasoning.
  • Content moderation escalation — AI tags a borderline post; instead of hard-deciding, it calls await_human() with the content + AI's reasoning + a Switch for keep/remove. Reviewer's decision flows back into the moderation pipeline.
  • Agent-generated code review — your LLM drafts a pull request; before merge, the agent waits for a human to approve via Slack. The "Claim this task" button assigns it to whoever's on rotation.
  • Customer-success escalation — support agent answers FAQs; on a complex thread, it escalates to a human with the full transcript as the payload. Human writes the reply, agent posts it.
  • Scrape-and-CAPTCHA fallback — automation hits a CAPTCHA wall, calls await_human() with the screenshot, a human solves it, agent resumes the scrape.

Anything where an LLM's confidence is too low, the liability too high, or the source of truth lives outside the model's reach — it's HITL-shaped, and this primitive fits.

---

Quick start

60 seconds. Two terminals. First-time setup needs a browser click; everything else is paste-and-run.

Terminal 1 — server + dashboard:

pip install "awaithumans[server]" && awaithumans dev

Click the setup URL it prints, create your operator account. The dashboard is now at http://localhost:3001.

Terminal 2 — paste this whole block:

pip install awaithumans pydantic && cat > /tmp/refund.py <<'PY'
from awaithumans import await_human_sync
from pydantic import BaseModel

class RefundRequest(BaseModel):
    order_id: str
    amount_usd: float

class Decision(BaseModel):
    approved: bool

d = await_human_sync(
    task="Approve refund of $180?",
    payload_schema=RefundRequest,
    payload=RefundRequest(order_id="A-4721", amount_usd=180),
    response_schema=Decision,
    timeout_seconds=300,
)
print("approved" if d.approved else "rejected")
PY
python /tmp/refund.py

The script blocks. Open the dashboard, click the pending task, hit Approve. The script unblocks with the typed Decision.

That's the full loop. From here, swap the schema for your own, add notify=["slack:#ops", "email:ops@yourco.com"] to route the task elsewhere, or wrap the call in a Temporal / LangGraph workflow.

More examples — refund, KYC, content moderation, Slack-native, Temporal, LangGraph — in examples/.

---

Packages

PackageRegistryLicense
awaithumans (Python SDK + server + CLI + dashboard)PyPIApache 2.0
awaithumans (TypeScript SDK)npmApache 2.0
ghcr.io/awaithumans/awaithumans-human-in-the-loop-ai-agents (container)GHCRApache 2.0

License: Apache License 2.0. Permissive, OSI-approved, with an explicit patent grant. Use it in proprietary stacks, fork it, ship it inside paid products — no fee, no contact required. The only thing the license asks is that you preserve the notice and don't use the project's trademarks without permission.

---

Troubleshooting

If something isn't working, run the pre-flight check first:

awaithumans doctor

It scans your environment for the most common misconfigurations — missing or malformed PAYLOAD_KEY, Slack token issues, unreachable database, Docker bind-mount gotchas — and prints a clear report with actionable fixes. Catches ~80% of first-run issues in under 2 seconds.

---

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-31

创新的人机协作AI解决方案

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
⭐ 最佳实践
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 使用场景

  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +Apache-2.0 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议,可商用,需保留版权声明和 NOTICE 文件,含专利授权条款。

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❓ 常见问题 FAQ

awaithumans-human-in-the-loop-ai-agents 是一款Python开发的AI辅助工具。开源MCP工具:Pause your AI agent. Ask a human. Resume with their answer. Open source human-in。⭐13 · Python 主要应用场景包括:需要人类干预的AI决策场景。
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看,人机协作AI 是一款质量良好的MCP工具,在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态,建议收藏备用,结合自身场景选择合适时机引入使用。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ Apache-2.0 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

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🌐 原始信息
原始名称 awaithumans-human-in-the-loop-ai-agents
原始描述 开源MCP工具:Pause your AI agent. Ask a human. Resume with their answer. Open source human-in。⭐13 · Python
Topics ai-agentshuman-in-the-loopagent-memory
GitHub https://github.com/awaithumans/awaithumans-human-in-the-loop-ai-agents
License Apache-2.0
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/awaithumans/awaithumans-human-in-the-loop-ai-agents 🌐 官方网站  https://awaithumans.dev

收录时间:2026-05-31 · 更新时间:2026-06-02 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。