每天推薦人工智能行業(yè)的熱門開源應用，幫助大家快速學習并掌握實際應用方法，感興趣的朋友們來一起交流！

你有沒有過這樣的經歷？
用 AI 寫了一封給重要客戶的跟進郵件，點擊發(fā)送前突然手心出汗 ——
「萬一 AI 把客戶名字寫錯成「張山」？萬一把合同金額「10 萬」寫成「1 萬」？萬一語氣太生硬把客戶得罪了？」
或者用 AI 更新 CRM 記錄，明明選了「已成交」，結果 AI 誤點成「待跟進」，等你發(fā)現(xiàn)時，客戶已經被其他銷售「撞單」，賠禮道歉都難平怒氣……

這些「AI 翻車」的瞬間，是不是讓你對「全自動化」又期待又害怕？
想讓 AI 幫你干活，又怕它「搞事情」 —— 這大概是所有用 AI 的人的共同痛點。

別急，有個工具專門解決這個問題： HumanLayer 。
它不是另一個 LLM，也不是新框架，而是給你的 AI 代理裝了一套「人類監(jiān)督系統(tǒng)」：
讓 AI 在做高風險操作時， 先停下來找你要批準 ；
遇到不會的問題時， 主動找你要建議 ；
就算出錯了，你還能把反饋「拍」給它， 下次它就改了 。

為什么說 HumanLayer 是 AI 的「安全盾」？

它的核心邏輯，其實是幫你解決 AI 自動化的 三個「怕」 ——

1. 怕「AI 亂做決定」？給它裝個「批準閘」

你有沒有過「AI 擅自行動」的后怕？
比如 AI 自動給客戶發(fā)了促銷郵件，結果折扣碼是過期的，客戶全來找你投訴；
比如 AI 寫的社交媒體文案有敏感詞，直接發(fā)布后被平臺限流，還要花時間刪帖道歉。

HumanLayer 的 @hl.require_approval() 裝飾器，就是給這種高風險函數(shù) 上了一道「保險」 ：
只要 AI 要調用這個函數(shù)（比如「發(fā)送郵件」「發(fā)布文案」「更新 CRM」），必須先把內容發(fā)給你， 你點「同意」才執(zhí)行，點「拒絕」就終止 ，還能寫反饋告訴 AI「為什么不行」。

舉個真實場景：
你用 AI 做「客戶入職自動化」——AI 自動給新客戶發(fā)歡迎郵件。
AI 寫好郵件后，HumanLayer 會通過 Slack 給你發(fā)提醒：「請批準給張三的歡迎郵件」。
你打開一看，發(fā)現(xiàn) AI 把「張三」寫成了「張山」，直接點「拒批」，并回復：「客戶名字是張三，核對后再發(fā)」。
AI 收到反饋，立刻修正名字，重新提交審批 —— 這次你點「同意」，郵件順利發(fā)出。

這個功能不是「拖慢效率」，而是 把風險擋在門外 ：
你只需要花 10 秒看一眼，就能避免后續(xù) 10 小時的「擦屁股」麻煩。

2. 怕「AI 不懂裝懂」？讓它把你當「活字典」

AI 不是萬能的。
比如你讓 AI 分析客戶的語音通話記錄，里面有個行業(yè)術語「XX SaaS 工具」，AI 不懂，可能胡編一個結論；
比如你讓 AI 寫產品文案，涉及「技術參數(shù)」，AI 可能用錯術語，讓專業(yè)客戶覺得「不專業(yè)」。

這時候，HumanLayer 的 hl.human_as_tool() 就派上用場了 ——
AI 會 直接聯(lián)系你 ，把你當成「活字典」：「這個術語是什么意思？」「這個參數(shù)對嗎？」
你告訴它后，它繼續(xù)執(zhí)行任務，結果更準確。

再舉個例子：
你用 AI 做「客戶畫像分析」——AI 拿到客戶的通話記錄，里面提到「我們用了 XX SaaS 工具」。
AI 不懂 XX 是什么，就通過 Email 問你：「請問 XX SaaS 工具是做什么的？」
你回復：「是做客戶成功的，針對中大型企業(yè)」，AI 就會把這個信息加到客戶畫像里，畫像更精準。

這個功能不是「讓你替 AI 干活」，而是 讓 AI 學會「依賴你的專業(yè)」 ——
畢竟，有些行業(yè)知識，AI 再訓練 100 次，也不如你懂。

3. 怕「聯(lián)系不上你」？多渠道把提醒「塞」到你眼前

你可能用 Slack 辦公，也可能常用 Email，或者喜歡 Discord——
HumanLayer 支持 所有主流溝通渠道 ：Slack、Email、Discord、企業(yè)微信（即將支持）……
不管你在哪，它都能把批準請求、咨詢問題「推」到你眼前，不會漏掉任何一個關鍵決策。

更貼心的是「 靈活路由 」：
你可以把不同的請求發(fā)給不同的人 ——

• 郵件批準→銷售經理

• 社交媒體文案→品牌經理

• 技術問題咨詢→產品專家

責任明確，不會出現(xiàn)「找誰審批」的混亂。

這些場景，HumanLayer 幫你「避坑」

HumanLayer 不是「通用工具」，而是 專門解決高風險任務的「安全鎖」 。
以下這些場景，你一定遇到過：

場景 1：客戶溝通 —— 避免「低級錯誤」

你讓 AI 給客戶發(fā)「合同確認郵件」，萬一 AI 把「合同金額 10 萬」寫成「1 萬」，客戶會以為你要降價，后續(xù)談判更被動。
HumanLayer 讓你先批準，10 秒就能發(fā)現(xiàn)錯誤，避免「煮熟的鴨子飛了」。

場景 2：社交媒體 —— 避免「敏感雷區(qū)」

你用 AI 寫公眾號文案，AI 可能用了「最有效」「第一」等違反廣告法的詞，直接發(fā)布會被限流。
HumanLayer 讓你先看文案，拒批并反饋：「去掉絕對化用詞」，AI 下次就不會再犯。

場景 3：CRM 管理 —— 避免「撞單烏龍」

你讓 AI 自動更新 CRM 狀態(tài)，萬一 AI 把「已成交」改成「待跟進」，其他銷售會繼續(xù)跟進客戶，導致「撞單」。
HumanLayer 讓你先批準更新，確保狀態(tài)正確，避免團隊內耗。

未來：讓 AI 從「工具」變「自主代理」

HumanLayer 的野心，遠不止解決現(xiàn)在的問題 —— 它想讓 AI 代理變成 **「自主代理」**。

什么是「自主代理」？
不是現(xiàn)在的「你告訴 AI 做什么，AI 做什么」，而是 **「AI 自己規(guī)劃任務、執(zhí)行任務，只在需要時找你」**。

比如：

• 你讓 AI 自主管理社交媒體：AI 每周一自動收集熱點、寫好 3 篇文案，通過 Slack 找你批；你點「同意」，AI 就自動發(fā)布；你點「拒批」，AI 根據(jù)你的反饋修改，直到你滿意。

• 你讓 AI 自主跟進潛在客戶：AI 每天查看客戶行為數(shù)據(jù)（比如下載了白皮書、訪問了產品頁），自動寫跟進郵件，找你批后發(fā)送；如果客戶回復，AI 分析回復內容，需要時找你要建議，再繼續(xù)跟進。

這種「AI 管過程，你管決策」的模式，才是 AI 自動化的 終極目標 ——
你不用再守著 AI 干活，只需做「關鍵判斷」，把時間花在更重要的事上（比如策略規(guī)劃、客戶深度溝通）。

為什么推薦你試試 HumanLayer？

1. 安全：高風險操作必須經你批準，把錯誤擋在門外；

2. 高效：AI 自主管理任務，你只需做「判斷題」，節(jié)省 80% 的時間；

3. 聰明：你的反饋會讓 AI「學習」，下次更符合你的要求；

4. 開放：SDK 和文檔開源，你可以自己擴展功能，甚至貢獻代碼。

現(xiàn)在的 AI 自動化，就像一輛開得很快的車 ——
HumanLayer 不是踩剎車，而是給車裝了 安全帶和安全氣囊 ：
讓你能更放心地踩油門，享受 AI 帶來的效率，而不是焦慮它的「翻車」。

如果你已經在做 AI 代理，或者想嘗試 AI 自動化， 現(xiàn)在就去 GitHub 看看 HumanLayer 吧 ——
給你的 AI 裝個「安全盾」，讓它更聰明、更可靠。

畢竟，AI 的價值，在于讓你更輕松，而不是更焦慮。

通過 https://github.com/humanlayer/humanlayer 直達 HumanLayer GitHub 倉庫
一起開啟「安全 AI 自動化」之旅～

PS ：如果你的 AI 代理需要支持更多渠道（比如企業(yè)微信），或者有其他需求，不妨去 GitHub 提交一個 Issue——
你的需求，可能就是下一個功能的靈感～

HumanLayer，讓 AI 自動化，更放心。

每天推薦人工智能行業(yè)的熱門開源應用，幫助大家快速學習并掌握實際應用方法，感興趣的朋友們來一起交流！