Designmönster med människan i loopen för AI-arbetsflöden – kompletterande videor

AI Engineer

Dex Horthy förklarar varför tillförlitliga agentsystem till största delen består av disciplinerad programvara runt några få LLM-anrop: äg prompten, äg kontextfönstret, håll kontrollflödet deterministiskt och använd verktygsanrop för att kontakta människor när arbetsflödet kräver en bedömning. Det motsvarar direkt artikelns mönster för godkännande, undantag och eskalering.

Vad du bör få ut av detta: Lär dig att utforma AI-arbetsflöden som kan pausa, återupptas, be om mänsklig bedömning och hålla verksamhetens tillstånd åtskilt från modellens gissningar.

Titta på eller ha koll på först: Grundläggande kännedom om verktygsanrop eller AI-arbetsflöden i flera steg.

AWS Events

Den här korta presentationen namnger de affärssituationer där mänsklig kontroll behövs: beslut med stora konsekvenser, oåterkalleliga åtgärder, regulatoriska krav, faser för att bygga förtroende, tvetydiga gränsfall och kontrollerad degradering. Den visar även konkreta implementeringsmekanismer som MCP-eliciteringar, väntan på återanrop i Step Functions och godkännandenoder.

Vad du bör få ut av detta: Se hur godkännandegrindar kan implementeras som uttryckliga kontrollpunkter i arbetsflödet i stället för informell manuell granskning efter att något har gått fel.

Titta på eller ha koll på först: Viss erfarenhet av händelsedrivna arbetsflöden, molnorkestrering eller integration mellan agenter och verktyg.