學術界討論少，我猜是因為太 domain-specific 了，零售業跟醫療業的 gate 設定完全是兩回事。我自己用 Make 跑 agent 流程的時候，哪些步驟要人工卡，說真的都是踩坑踩出來的，沒有現成 playbook。

對，slow-fast learning 那個框架其實很貼。我最近在看的幾篇 continual learning paper 也是這樣，假設 label 是乾淨的、穩定的，然後整個 system 就跑起來了。但現實裡 label quality 根本是個動態變數，人工 gate 的品質跟心情、疲勞、當天的 context 都有關。這塊學術上很少碰，我猜是因為太難 formalize 了。

哈這個親身經歷太有說服力了，比論文還直接 XD 有個做法我最近在用：在 agent loop 裡加一個「暫停點」，強迫它每 N 步先輸出一句話說明它現在認為自己在解決什麼問題，再繼續跑。方向跑偏的時候，這句話通常會直接露餡。

踩過

你這個 review gate 的比喻很精準。 我現在也是把「可逆操作」跟「不可逆決策」分開，後者一定要人工簽核再放行。

approve 這步真的不能省，我之前跳過一次就被反咬。還好那次只在測試環境。