关于 withHuman
withHuman 为运行 AI Agent 的团队提供工具调用审批层。它依据统一规则检查调用,可自动批准、拒绝,或在执行前交由指定人员审核。
主要功能
- 01基于规则的审批流程
- 02自动批准或拒绝调用
- 03对重要调用进行人工审核
- 04按团队、级别和时段升级
- 05在 Web 应用中审核请求
适用场景
- 01在发放退款前要求审批
- 02将部署操作交由指定审核者处理
- 03为已连接的 Agent 统一应用规则
MCP 相关
withHuman 为 Agent 工具调用提供审批服务:适配器通过 Agent Approval Protocol 在执行前提交每次调用。托管版还提供 MCP 网关。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://app.withhuman.ai/api/mcp/v1claude mcp add --transport http ai-withhuman-withhuman https://app.withhuman.ai/api/mcp/v1{"mcpServers":{"ai-withhuman-withhuman":{"type":"http","url":"https://app.withhuman.ai/api/mcp/v1"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"ai-withhuman-withhuman":{"type":"http","url":"https://app.withhuman.ai/api/mcp/v1"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"ai-withhuman-withhuman":{"type":"http","url":"https://app.withhuman.ai/api/mcp/v1"}}}{"mcpServers":{"ai-withhuman-withhuman":{"serverUrl":"https://app.withhuman.ai/api/mcp/v1"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
工具
详细介绍
AI Agent 的审批层
将 Agent 最重要的操作交由人工审批,让 Agent 能真正开展工作。
网站 · 文档 · 快速入门 · 协议 · Discord · 参与贡献
我们希望 Agent 不只是读取数据并建议下一步操作,还应该能够回滚部署、发起退款或合并代码。这些操作会带来后果,因此团队需要一种方式,在操作执行前让人参与其中。
withHuman 是为这一时刻提供的审批层。它会根据你在一个地方定义的规则,在 Agent 的工具调用执行前进行检查。常规调用可以自动批准,不允许的调用可以拒绝,而影响重大的调用则可以等待合适的人来决定。你连接的每个 Agent 都会遵循这些规则。
工作原理
适配器(运行时钩子或 SDK 封装器)会通过开放的 Agent Approval Protocol,在每次工具调用执行前将其发送给 withHuman。
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
- 审批流程会根据工具及其参数批准、拒绝或请求人工审核。例如:批准金额不超过 $20 的退款,金额更高的退款则请求审核。
- 升级路径会根据团队、级别和工作时间决定向谁发起审核以及何时发起。审核人员会收到电子邮件、Slack 或 Discord 通知,并在 Web 应用中查看确切参数后作出决定。
如需了解各部分如何协同工作,请参阅withHuman 的工作原理。
快速入门
你需要 Docker。
docker run -d --name withhuman -p 8080:8080 -v withhuman-data:/data quay.io/withhuman/bundle:latest
docker exec withhuman cat /data/bootstrap-secret
打开 http://localhost:8080,选择 首次设置 并输入密钥。欢迎页面会连接你的第一个 Agent, 最后会发起一次测试调用供你批准。 快速入门指南 介绍了每个步骤。
如果要从源代码运行,请安装 Go(使用 go.mod 中的版本)
和 Node 25,然后运行 make frontend && go run ./cmd/withhuman。密钥位于
~/.withhuman/bootstrap-secret。
连接你的 Agent
-
编码 Agent。 Claude Code、Codex、OpenClaw、Pi、Hermes 和 DeepSeek 通过
withhumanCLI 连接:curl -fsSL https://downloads.withhuman.ai/install.sh | sh withhuman agent install --url https://approvals.example.com -
你构建的 Agent。 LangGraph、Pydantic AI、OpenAI Agents SDK、 CrewAI、Mastra 以及其他框架通过 AAP SDK 连接。请参阅 示例。
进一步探索
Agent 技能
教会你的编码 Agent 连接运行时并编写审批流水线:
npx skills add https://withhuman.ai
这些技能位于 skills/。
部署
设置项为环境变量,详见 .env.example。
在将它部署到本机以外的环境之前:
- 通过 HTTPS 提供服务,并将
WITHHUMAN_PUBLIC_ORIGIN设置为该来源地址。 - 将
WITHHUMAN_TRUSTED_PROXIES仅设置为代理的地址。 - 设置
WITHHUMAN_SECRETS_KEY并妥善保管。 - 配置 SMTP,确保邀请和密码重置邮件能够送达用户。
- 备份整个数据目录。
- 将
OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT设置为收集 OpenTelemetry 指标。
不想自行运行?withhuman.ai 会托管它,并提供审计日志、AI 裁判、MCP 网关、电话通知和单点登录。
遥测
withHuman 每天会发送一个随机安装 ID、其版本、平台,以及它是以二进制文件、容器还是在 Kubernetes 上运行。
返回的信息会显示在 版本 设置页面,帮助管理员了解新版本和安全修复。
不会发送任何有关你的组织、人员、Agent 或请求的信息。设置 WITHHUMAN_TELEMETRY=off(或
DO_NOT_TRACK=1)即可关闭遥测。请参阅
更新与遥测。
社区
- 问题与交流: Discord
- 错误与建议: GitHub Issues
- 安全漏洞: 请按 SECURITY.md 中的说明操作。请勿提交 issue。
- 贡献: CONTRIBUTING.md 和行为准则
- 动态: X 上的 @withHumanAI
许可证
withHuman 根据 Elastic License 2.0 授权。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。