人間の入力

ワークフローを一時停止して、人間の入力、レビュー、または意思決定を要求します

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人間の入力ノードは、ワークフローを重要なポイントで一時停止し、カスタマイズ可能なリクエストフォームを配信します。受信者はフォームを使って情報を確認し、入力を提供し、ワークフローの進行方法を決定する事前定義された選択肢から選ぶことができます。

重要な場面に人間の判断を直接組み込むことで、 自動化による効率性と人間による監視のバランス をとることができます。

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設定

ノードがどのように人間の入力を要求し処理するかを定義するために、以下を設定します：

• 配信方法： リクエストフォームがどのように受信者に届くか。

• フォーム内容： 受信者に表示される情報と、操作できる内容。

• ユーザーアクション： 受信者が行える決定と、それに応じたワークフローの進行方法。

• タイムアウト戦略： 待機時間と、受信者が応答しなかった場合の処理。

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配信方法

リクエストを配信するチャネルを選択します。現在利用可能な方法は以下の通りです：

• WebApp ：WebApp のエンドユーザーにリクエストフォームを表示します。トリガーで開始されたワークフローでは利用できません。

  外部クライアントは Service API 経由で WebApp のフォームを取得・送信することもできます。詳細は 人間の入力フォームを取得 を参照してください。

• メール ：特定のワークスペースメンバー、外部のメールアドレス、またはワークスペース全員にリクエストリンクをメールで送信します。リンクを持っている人は誰でも応答でき、Dify アカウントは不要です。

配信方法に関わらず、最初の応答があった時点でリクエストはクローズされます。

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フォーム内容

受信者が見て操作するフォームをカスタマイズします：

• Markdown によるフォーマットと構造化

  見出し、リスト、太字、リンクなどの Markdown 要素を使用して、情報を明確に提示します。

• 変数による動的データの表示

  ワークフロー変数を参照して、レビュー用の AI 生成テキストや上流ノードの必要なコンテキスト情報などの動的コンテンツを表示します。

  推論モデルは最終回答とともに思考プロセスも出力します。text 出力変数を参照するとデフォルトで両方が表示されます。

  回答のみを表示するには、対応する LLM ノードで 推論タグの分離を有効にする （Enable Reasoning Tag Separation）をオンにします。

• 入力フィールドによる入力の収集

  入力フィールドは、空の状態から始めることも、変数（例：修正する LLM の出力）や静的テキスト（例：サンプルやデフォルト値）を事前に入れておくこともでき、受信者が編集できます。

  各入力フィールドは下流で使用するための変数となります。例えば、編集されたコンテンツをさらなる処理に渡したり、コンテンツ修正のためのフィードバックを LLM に送信したりできます。

受信者が応答すると、すべての値が入力されたフォーム内容は下流変数 __rendered_content として利用できます。

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ユーザーアクション

受信者がクリックできる決定ボタンを定義します。各ボタンはワークフローを異なる実行パスにルーティングします。

例えば、投稿 ブランチはコンテンツの公開をトリガーするノードにつながります。再生成 ブランチはコンテンツを修正するために LLM ノードにループバックするような構成が可能です。

各ボタンには表示タイトルとアクション ID があります。ボタンがクリックされると、その ID は下流変数 __action_id、タイトル（ボタンテキスト）は __action_value として利用できます。

プリセットのボタンスタイルを使用して、アクションを視覚的に区別します。

例えば、承認 のような重要なアクションには目立つスタイルを使用し、二次的なオプションには控えめなスタイルを使用します。

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タイムアウト戦略

リクエストが期限切れになるまでの時間を設定します。デフォルトは 3 日です。

タイムアウトまでに受信者が応答しなかった場合、ワークフローはノードのタイムアウトブランチに進みます。このブランチをフォールバックパス（通知の送信やリトライループなど）に接続してください。

タイムアウトブランチが接続されていない場合、ワークフローは終了します。