人工介入循环架构：让人与AI协作的最优解

Agent生成方案 → 人工审核 → 批准 → 执行
                        → 修改 → 执行修改后版本
                        → 驳回 → Agent重新生成

Agent分析问题 → 提出多个方案 → 人工选择方案 → Agent执行
                              → 人工修改方案 → Agent执行

Agent执行 → 遇到异常 → 判断无法自主解决 → 通知人工接管
                                            → 人工处理
                                            → 处理完成 → Agent继续

Agent执行 ← 实时监控 ← 人工
    ↓
  完成/异常
    ↓
人工查看报告

任务开始 → [P1: 目标确认] → 规划 → [P2: 计划审核] → 执行 
→ [P3: 中间检查] → [P4: 质量审核] → [P5: 结果确认] → 完成

def determine_intervention_points(task):
    points = []
    
    # P1: 所有任务推荐
    points.append("goal_confirmation")
    
    # P2: 高风险或复杂任务
    if task.risk_level in ["high", "critical"] or task.complexity == "high":
        points.append("plan_review")
    
    # P3: 长时间运行的任务
    if task.estimated_duration > 300:  # 5分钟以上
        points.append("interim_check")
    
    # P4: 不可逆操作
    if task.has_irreversible_actions:
        points.append("quality_review")
    
    # P5: 客户交付
    if task.deliverable_type in ["report", "email", "deployment"]:
        points.append("result_confirmation")
    
    return points

class AdaptiveIntervention:
    def __init__(self):
        self.success_history = []
        self.intervention_threshold = 0.9  # 成功率超过90%时减少介入
    
    def should_intervene(self, task_type, intervention_point):
        recent = [h for h in self.success_history[-100:] 
                  if h["task_type"] == task_type]
        
        if len(recent) < 10:
            return True  # 数据不足时默认介入
        
        success_rate = sum(h["success"] for h in recent) / len(recent)
        
        if success_rate > self.intervention_threshold:
            # 成功率高，减少介入
            return False
        else:
            # 成功率低，保持介入
            return True

┌──────────────────────────────────────────────┐
│ 📋 审核请求：发送客户邮件                         │
├──────────────────────────────────────────────┤
│                                              │
│ 📧 收件人: client@example.com                 │
│ 📝 主题: Q2项目进展报告                         │
│                                              │
│ 📄 正文预览:                                   │
│ ┌──────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 尊敬的张总，                              │ │
│ │                                          │ │
│ │ 关于Q2项目进展，以下是要点摘要...          │ │
│ │ ...                                      │ │
│ └──────────────────────────────────────────┘ │
│                                              │
│ ⚠️ 注意: 邮件包含附件"Q2报告.pdf"              │
│ 🔒 敏感信息检测: 包含财务数据                   │
│                                              │
│ [✅ 批准发送]  [✏️ 修改]  [❌ 驳回]            │
└──────────────────────────────────────────────┘

┌──────────────────────────────────────────────┐
│ 📋 批量审核：15条待审核                         │
├──────────────────────────────────────────────┤
│ ☑️ [1] 客户邮件 - Q2报告 (低风险)              │
│ ☑️ [2] 数据导出 - 销售数据 (中风险)             │
│ ☐ [3] 代码部署 - v2.1.0 (高风险)              │
│ ☑️ [4] 客户邮件 - 月度总结 (低风险)             │
│ ...                                          │
│                                              │
│ [批量批准选中]  [逐个审核]                     │
└──────────────────────────────────────────────┘

{
  "decision": "reject",
  "reason": "邮件内容过于技术化，客户可能看不懂",
  "feedback": "请用更通俗的语言重写，减少专业术语，增加具体的业务影响描述",
  "specific_changes": [
    {
      "section": "第二段",
      "issue": "术语太多",
      "suggestion": "将'API调用延迟降低了200ms'改为'接口响应速度提升了一倍'"
    }
  ]
}

class AsyncReviewWorkflow:
    async def submit_for_review(self, task_id, content, review_type):
        """提交审核"""
        review_request = {
            "task_id": task_id,
            "content": content,
            "review_type": review_type,
            "submitted_at": datetime.utcnow(),
            "status": "pending"
        }
        
        # 存储审核请求
        await self.review_store.save(review_request)
        
        # 通知审核者
        await self.notify_reviewer(review_request)
        
        # 等待审核结果（异步）
        result = await self.wait_for_review(task_id, timeout=3600)
        
        return result
    
    async def wait_for_review(self, task_id, timeout):
        """等待审核结果"""
        try:
            result = await asyncio.wait_for(
                self.review_event.wait(task_id),
                timeout=timeout
            )
            return result
        except asyncio.TimeoutError:
            # 超时处理
            return {"status": "timeout", "action": "escalate"}

Level 1: 自动审核（规则检查）→ 通过
                            → 不通过 ↓
Level 2: 初级审核员 → 通过
                  → 不通过 ↓
Level 3: 资深审核员 → 通过
                  → 不通过 ↓
Level 4: 管理者决策

async def generate_review_summary(content, context):
    """为审核者生成摘要"""
    summary = await llm.call(f"""
    请为以下内容生成审核摘要：
    
    内容: {content}
    背景: {context}
    
    请提供：
    1. 一句话总结
    2. 关键信息点（最多5个）
    3. 潜在风险（如果有）
    4. 建议审核意见（批准/修改/驳回）
    5. 建议理由
    """)
    return summary

class ReviewFeedbackLearner:
    def __init__(self):
        self.approved_patterns = []
        self.rejected_patterns = []
    
    def record_decision(self, content, decision, feedback=None):
        features = self.extract_features(content)
        if decision == "approved":
            self.approved_patterns.append(features)
        else:
            self.rejected_patterns.append({"features": features, "feedback": feedback})
    
    def predict_decision(self, content):
        """预测审核者会做什么决定"""
        features = self.extract_features(content)
        
        # 基于历史模式预测
        approval_score = self.calculate_similarity(features, self.approved_patterns)
        rejection_score = self.calculate_similarity(features, self.rejected_patterns)
        
        if approval_score > rejection_score * 1.2:
            return "likely_approve", approval_score
        elif rejection_score > approval_score * 1.2:
            return "likely_reject", rejection_score
        else:
            return "uncertain", 0.5