为什么 AI 代理在行动前应检查人类意图

Source: Dev.to

缺失的信号

大多数代理工作流会回答以下问题：

• 下一步最佳行动是什么？
• 该行动是否符合政策？
• 模型的置信度是否足够？

但它们很少回答：

此刻是否真的有人类意图或需求驱动此行动？

因此，代理可能会：

• 触发不必要的自动化
• 发送低信号的通知
• 过早行动
• 产生“AI 噪音”而非价值

这不是模型的问题——而是决策门控的问题。

意图 vs. 指令

人类意图不同于：

• 提示
• 规则
• 反馈循环

意图回答的是 是否应该发生，而不是 如何发生。

在许多系统中，意图是隐式的或被假设的，例如：

• 从日志中推断
• 根据过去行为猜测
• 通过置信分数近似

将意图视为一等信号可以改善结果。

一个简单的想法：意图感知门控

不要让代理始终直接行动，而是引入一个轻量级的门：

1. 人类意图被捕获或注入系统。
2. 在行动之前，代理检查意图。
   • 若存在意图 → 行动继续。
   • 若不存在意图 → 行动被延迟、跳过或降级。

这不是“人工批准”或繁重的人在回路中的工作流；更像是相关性检查。

适用场景

该模式在以下情况下尤为有用：

• 代理自动化
• 决策升级系统
• 通知密集的工作流
• 治理或合规敏感的行动

只要代理在技术上可以行动，但除非人类真的在意，否则可能不该行动的任何地方。

未解之问

• 你目前是如何在系统中推断或验证人类意图的？
• 意图应该是显式的还是可以推断的？
• 意图门控在哪些情况下会失效或变得不必要？

我正在用一个小型 API 实验这个想法，以在实践中检验概念，但核心问题是架构层面的，而非特定产品。如果你正在构建代理系统或思考 AI 决策边界，欢迎分享你是如何处理这个问题的。