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    AI Agent 的人机协同:当你的自主系统需要检查点
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    AI Agent 的人机协同:当你的自主系统需要检查点

    浏览网页、执行代码和链式工具调用的 AI Agent 创造了新的 HITL 挑战。以下是如何在它们采取不可逆行动之前设计人工监督。

    EErtas Team·

    传统 AI 做预测。Agent AI 采取行动。Agent 持续改变其操作环境。当它出错时,后果不是错误答案——而是错误行动。

    三种 Agent 系统的 HITL 架构

    1. 飞行前审批

    Agent 在执行前构建计划。人工审查并批准计划。适用于高后果、低频率任务。

    2. 检查点门控

    Agent 在定义的阶段间自主推进,但在跨越定义的关键点前必须暂停等待人工审查。

    3. 置信度门控自主

    Agent 在高置信度、低风险步骤上自主推进。在置信度低于阈值或即将采取高风险行动时暂停请求人工批准。

    不可逆性分类

    在部署任何 Agent 前,将每种行动类型按可逆性分类:

    • 只读:完全可逆
    • 写入草稿:可逆
    • 写入已发布:部分可逆
    • 删除、发送或执行:不可逆

    HITL 门控属于不可逆行动之前。

    计算爆炸半径

    显式计算每个 Agent 的最大爆炸半径。设置 HITL 门控频率使得任何两个连续人工检查点之间的爆炸半径是可接受的。

    Fine-tuned 模型通过减少常规输入上的低置信度预测来减少不必要的 HITL 中断。

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