AI工作流中的人在回路设计模式——配套视频

AI Engineer

Dex Horthy解释了为何可靠的智能体系统主要是在少量LLM调用周围构建纪律严明的软件：掌控提示词、掌控上下文窗口、让控制流保持确定性，并在工作流需要人工判断时通过工具调用联系人。这与文章中的审批、异常处理和升级模式直接对应。

您应该从中获得什么: 学会设计能够暂停、恢复、请求人工判断，并将业务状态与模型猜测分离的AI工作流。

先观看或了解: 基本熟悉工具调用或多步骤AI工作流。

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这场闪电演讲明确指出业务中需要人工控制的时刻：高风险决策、不可逆操作、监管要求、建立信任的阶段、模糊的边缘案例以及优雅降级。它还展示了具体实现机制，例如MCP信息征询、Step Functions回调等待和审批节点。

您应该从中获得什么: 了解如何将审批关卡实现为明确的工作流检查点，而不是等问题发生后再进行非正式人工审核。

先观看或了解: 具备一些事件驱动工作流、云编排或智能体工具集成经验。