通常來說，調試可執行流程可能是一項挑戰，因為與DMN模型不同，我們無法在模型中測試它們，需要先編譯和部署。而常見的錯誤往往是運行時經常報錯。

為了將這類問題歸零，我們需要通過將各種片段保存為測試進程、編譯和部署它們，并使用重建的輸入值運行，將其隔離在流程的一個小片段中。更優秀的方法是，通過使用有人值守的任務來檢查流程數據，讓調試流程變得更容易。這不是BPMN規范的一部分，在實施中非常有用。這篇文章將向您展示它們是如何工作的。

標記為已參與的自動化任務（例如決策任務或服務任務）允許用戶在任務運行之前或之后進行檢查并修改輸入或輸出的數據。參與的任務最初不是為了調試而引入，而是為了支持某些領域的客戶（例如醫療行業）。雖然這個領域的從業者對技術和自動化非常感興趣，但醫療行業的客戶總是希望確認所有的數據作為自動化任務輸入的值，以便根據隨時觀察到的最新值來更正它們。在醫療相關的流程中獲取的一些數據可能來自較早時期的觀測，隨著時間的推移，這些觀測數據都在變化。在輸出方面，他們也希望能夠出于各種原因覆蓋自動決策。根據他們自己的經驗，醫療行業的特殊性，決定了他們可能不會同意自動化結果，因為可能他們會認為自動化的結果中沒有正確考慮所有病情的某些細節。BPM工具正在尋找一種方法來確保臨床路徑在審查時可以保持不變，無論是否需要進行先前或先后的驗證。通過采用有人值守的任務，相同的臨床模型可以引入或刪除數據驗證，而無需針對醫療保健的所有可能性去修正模型。

當然，有人值守的任務不僅僅在醫療領域可以體現特殊性，它更像是在自動化任務中標記的一個“斷點”，用戶（在這種情況下通常是流程設計人員，而不是最終用戶）可以在設計時檢查流程數據以更好地了解意外所發生的結果。