人工智能实战：大模型人工审核流怎么设计？从高风险自动回答到人机协同、审批队列与结果回写一、问题场景：不是所有问题都应该让模型直接回答很多团队做大模型应用时，默认流程是：用户提问 ↓ 模型回答 ↓ 直接返回但在一些高风险场景，这种方式不合适：1. 涉及财务报销解释 2. 涉及合同条款判断 3. 涉及法律风险 4. 涉及退款、删除、发送通知 5. 涉及客户投诉处理 6. 涉及权限不明确的数据我见过一个客服 Agent，用户说：帮我给客户发一条退款成功通知。模型生成了消息，并准备调用发送工具。但退款状态其实还没完成。如果系统没有人工审核，这条消息可能直接发出去。本文解决的问题是：如何为大模型系统设计人工审核流，把高风险回答、工具调用和不确定结果转入人工审批，实现人机协同。二、前期如何发现需要人工审核？出现这些情况就应该加人工审核：1. 模型置信
