人在回路上模式

随着AI智能体能力的增强，人机协作模式正从传统的“人在回路中”（Human-in-the-Loop, HITL）向“人在回路上”（Human-on-the-Loop, HOTL）演进。在HITL模式下，人类需对AI的每一步操作进行实时审核或批准，这往往导致效率瓶颈和“橡皮图章”式的无效监督。而HOTL模式主张让AI智能体自主执行任务、自我修正错误，人类则退居幕后，负责设计工作结构、设定目标并承担责任。

韩国加密风投Hashed首席执行官김서준（Kim Seo-jun）在2026年10月的活动中指出，AI原生组织应实现这一转变，其内部已实践该模式，周末期间AI自动提交了百余个代码合并请求（PR）。【背景】Databricks等机构也强调，HITL应基于风险分级，仅用于高风险决策；对于可逆、低风险的常规任务，过度的人工介入反而阻碍自动化价值。TechTarget报道更警示，若人类缺乏实质权威，HITL易沦为形式主义，甚至导致人类认知能力退化。目前，行业共识倾向于将人类角色从“微观管理者”升级为“系统架构师”，通过监控整体活动而非逐条审批来确保AI行为符合预期。