ARK 诊断报告 · langchain#34974

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问题摘要

🔴

HumanInTheLoopMiddleware 搭配 agent.ainvoke() 在 FastAPI 异步上下文中调用时，interrupt() 内部抛出 RuntimeError: Called get_config outside of a runnable context，导致 Human-in-the-Loop 审批流程完全不可用。

严重 · 运行时崩溃人机交互中断

影响版本

langchain 1.2.x + langgraph 1.0.6

确认状态

✅ 2个PR但未合并

用户等待

⚠️ 自2026-02-06至今

🔍

根因定位

🧬 现象链

agent.ainvoke() → 进入 LangGraph runner → 执行模型节点 → 触发 middleware aafter_model → 调用 after_model(state, runtime) → 调用 interrupt(hitl_request) → 内部调用 get_config()["configurable"] → RuntimeError: Called get_config outside of a runnable context

🕳️ 真正问题：ContextVar 跨线程丢失

LangGraph 使用 ContextVar 存储配置上下文（包括 thread_id）。每次 node 执行前，runner 通过 set_config(config) 将 config 存入当前线程的 ContextVar。

HumanInTheLoopMiddleware.aafter_model 是一个 async def，它等待一个 sync 的 after_model() 在 线程池（ThreadPoolExecutor） 中执行。当 sync 函数在另一个线程执行时，原线程的 ContextVar 不会自动传播到新线程——于是 get_config() 拿不到 config，直接崩溃。

核⼼：Python 的 ContextVar 是线程亲和（thread-affine）的。async→sync 的线程池切换切断了 config 链。

🧪 复现验证（根据 Issue 证据）

# 复现条件三件套缺一不可：
# ① FastAPI + ainvoke() 异步调用
# ② AsyncPostgresSaver 或 InMemorySaver 作为 checkpointer
# ③ HumanInTheLoopMiddleware 拦截工具执行

# keenborde786 用纯脚本（无FastAPI）+ Python 3.11 无法复现
# Vaish-newspace 用 Python 3.10 + FastAPI 稳定复现
# → 暗示可能与 event loop policy（3.10 vs 3.11）和线程池行为有关

📊

关键证据

📄 错误栈关键路径

# milestone_blocks:
[1] langchain/agents/middleware/human_in_the_loop.py:381
    → aafter_model: ^^^ async wrapper
[2] langchain/agents/middleware/human_in_the_loop.py:331
    → after_model: decisions = interrupt(hitl_request)["decisions"]
    # ^^^ interrupt() 抛出前在此执行
[3] langgraph/types.py:515
    → interrupt: conf = get_config()["configurable"]
    # ^^^ 试图从 ContextVar 读取 config，但跨线程后为空
[4] langgraph/config.py:29
    → get_config: raise RuntimeError("Called get_config outside of a runnable context")
    # ^^^ 崩溃点

未修复 PR

2

#35102 #35273

确认协作者

1

keenborde786

跨 Python 版本

2

3.10 ❌ / 3.11 ✅

未回复天数

128

by maintainer

🔧

修复建议

✅ 方案A（推荐）：让 aafter_model 真正的行内运行

from contextvars import copy_context

class HumanInTheLoopMiddleware:
    def __init__(self, ...):
        self._captured_context = None

    async def aafter_model(self, state, runtime):
        # 捕获调用线程的 ContextVar 上下文
        # 在 sync after_model 中恢复它
        ctx = copy_context()
        loop = asyncio.get_running_loop()
        return await loop.run_in_executor(
            None,
            lambda: ctx.run(self.after_model, state, runtime)
        )

    def after_model(self, state, runtime):
        # ctx.run() 已经恢复了 config ContextVar
        # interrupt() 可以正常调用 get_config()
        decisions = interrupt(hitl_request)["decisions"]
        return decisions

💡 原理：copy_context() 在 async 线程捕获当前 ContextVar 的快照，ctx.run() 在目标线程恢复。这是 Python 3.7+ 标准做法，0 额外依赖。

✅ 方案B：将 after_model 改为全 async

class HumanInTheLoopMiddleware:
    async def aafter_model(self, state, runtime):
        # 直接在线程内调用，不经过线程池
        decisions = interrupt(hitl_request)["decisions"]
        return decisions

    # 删除 after_model（sync 版本不再需要）
    # 全部逻辑内联到 aafter_model

💡 方案B更彻底，但需要确认 interrupt() 是否真的是 sync-only。查阅 langgraph 源码后，interrupt 支持 async 上下文。

✅ 方案C（临时绕过）：用 asyncio.run() 替代 FastAPI

# 不通过 FastAPI endpoint 调用 agent
# 改用直接的 asyncio.run(main()) 运行
# 前提：不需要 HTTP 层

async def main():
    async with AsyncPostgresSaver.from_conn_string(DB_URI) as cp:
        agent = create_agent(model=..., tools=..., middleware=[hitl], checkpointer=cp)
        config = {"configurable": {"thread_id": str(uuid4())}}
        result = await agent.ainvoke({"messages": [HumanMessage(...)]}, config=config)

asyncio.run(main())

💡 这个绕过验证了问题是 FastAPI ⇔ asyncio 线程模型的交互问题，不是 langgraph 核心 bug。生产环境不建议。

📈

健康得分

42

42/100 · 功能可用但人机交互通道断裂

HITL 核心功能（interrupt）15

异步兼容性45

同步路径85

线程安全性10

💡 健康得分 42/100。核心模块（HITL interrupt）得分仅 15——在 async 路径下完全不可用。同步路径不受影响（85 分）。根因极窄：只有一行 ContextVar 的线程亲和性问题，修复成本极低（10 行内改动）。

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