withHuman

AI エージェントのための承認レイヤー
影響の大きいエージェントのアクションに人間の承認を必須にすることで、エージェントが実際の業務を実行できるようにします。

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エージェントには、データを読み取って次に何をすべきか提案するだけでなく、もっと多くのことをしてほしいと考えています。デプロイをロールバックしたり、返金を実行したり、コードをマージしたりできるべきです。こうしたアクションには影響が伴うため、実行前に人が介入できる仕組みがチームには必要です。

withHuman は、そのための承認レイヤーです。エージェントのツール呼び出しが実行される前に、一元的に定義したルールに照らして確認します。定型的な呼び出しは自動承認でき、許可されていない呼び出しは拒否でき、影響の大きい呼び出しは適切な担当者の判断を待つことができます。接続されたすべてのエージェントに、これらのルールが適用されます。

仕組み

アダプター（ランタイムフックまたは SDK ラッパー）が、オープンな Agent Approval Protocolを介して、各ツール呼び出しを実行前に withHuman へ送信します。

sequenceDiagram
    participant Agent as Your agent
    participant WH as withHuman
    participant You as You
    Agent->>WH: Wants to call issue_refund(amount: 75)
    WH->>WH: Checks your approval pipeline
    WH->>You: Asks for approval by email, Slack or Discord
    You->>WH: Approve
    WH->>Agent: Go ahead
    Agent->>Agent: Runs issue_refund

• 承認パイプラインは、ツールとその引数に基づいて、承認するか、拒否するか、人に確認を求めるかを決定します。たとえば、20 ドル以下の返金は承認し、それを超える支払いは確認を求める、といった設定ができます。
• エスカレーション経路は、チーム、レベル、勤務時間に基づいて、誰にいつ確認を求めるかを決定します。レビュアーにはメール、Slack、または Discord で通知され、ウェブアプリで正確な引数を確認しながら判断できます。

各要素の連携については、withHuman の仕組みをご覧ください。

クイックスタート

Docker が必要です。

docker run -d --name withhuman -p 8080:8080 -v withhuman-data:/data quay.io/withhuman/bundle:latest
docker exec withhuman cat /data/bootstrap-secret

http://localhost:8080 を開き、First setup を選択してシークレットを入力します。ウェルカムページで最初のエージェントを接続すると、最後に承認用のテスト呼び出しが表示されます。 クイックスタートガイドで各手順を確認できます。

ソースから実行する場合は、Go（go.mod に記載されたバージョン）と Node 25 をインストールしてから、make frontend && go run ./cmd/withhuman を実行します。 シークレットは ~/.withhuman/bootstrap-secret にあります。

エージェントを接続する

• コーディングエージェント。 Claude Code、Codex、OpenClaw、Pi、Hermes、DeepSeek は withhuman CLI で接続します。

  curl -fsSL https://downloads.withhuman.ai/install.sh | sh
  withhuman agent install --url https://approvals.example.com
  

• 構築したエージェント。 LangGraph、Pydantic AI、OpenAI Agents SDK、CrewAI、Mastra などのフレームワークは、AAP SDK を通じて接続します。 サンプルをご覧ください。

さらに詳しく

• エージェント：エージェントとそのインスタンス。
• 承認パイプライン：リクエストに対する判断の仕組み。
• エスカレーション経路：誰がいつリクエストを確認するか。
• リクエストと判断：エージェントに返される内容。
• レビューキュー：レビュー担当者が判断を行う場所。

エージェントスキル

実行環境の接続や承認パイプラインの作成方法を、コーディングエージェントに教えます。

npx skills add https://withhuman.ai

スキルは skills/ にあります。

デプロイ

設定は環境変数で指定します。一覧は .env.example をご覧ください。 自分のマシン以外からアクセスできるようにする前に、次の設定を行ってください。

1. HTTPS の背後でサービスを公開し、WITHHUMAN_PUBLIC_ORIGIN にそのオリジンを設定します。
2. WITHHUMAN_TRUSTED_PROXIES にはプロキシのアドレスのみを設定します。
3. WITHHUMAN_SECRETS_KEY を設定し、安全に保管します。
4. 招待メールやパスワードリセットメールが届くように SMTP を設定します。
5. データディレクトリ全体をバックアップします。
6. OpenTelemetry のメトリクスを収集するには、OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT を設定します。

自分で運用したくない場合は、withhuman.ai がホスティングを提供し、監査ログ、AI 判定機能、MCP ゲートウェイ、電話通知、シングルサインオンを追加します。

テレメトリ

withHuman は1日1回、ランダムなインストール ID、バージョン、プラットフォーム、およびバイナリ、コンテナ、Kubernetes のいずれで実行されているかを送信します。 この情報により、管理者は Version 設定ページで新しいリリースやセキュリティ修正を確認できます。 組織、ユーザー、エージェント、リクエストに関する情報は送信されません。 無効にするには、WITHHUMAN_TELEMETRY=off（または DO_NOT_TRACK=1）を設定します。 詳しくは更新とテレメトリをご覧ください。

コミュニティ

• 質問とチャット： Discord
• バグとアイデア： GitHub Issues
• セキュリティ上の脆弱性： SECURITY.md の手順に従ってください。Issue は作成しないでください。
• コントリビューション： CONTRIBUTING.md と行動規範
• 最新情報： X の @withHumanAI

ライセンス

withHuman は Elastic License 2.0 のもとでライセンスされています。