人工反馈闭环（Human Feedback Loop）

关于「人工反馈闭环」的定义、解释与在企业 AI 应用中的实践。

一句话定义结构化记录人工采纳与修正原因，反哺规则调整、持续改善效果的闭环机制。

人工反馈闭环指：AI 产出结果 → 人工复核并记录采纳或修正 → 修正原因结构化留存 → 据此调整规则与配置 → 效果重新验证。重点在「结构化」：不是一段自由文本评论，而是是否采纳、AI 结论、人工结论、修正字段、修正原因、审阅角色与最终决定这样的字段化记录。

只有结构化的反馈才能被统计和分析：哪类规则误报最多、哪类文档最容易出错，都从反馈数据里来。自由文本式的「感觉不太准」无法支撑持续改进。

在雀为中的体现

在雀为中，复核人对 AI 结果的采纳与修正以结构化字段记录，与执行 Trace 关联；反馈数据用于调整审核规则与场景配置，形成验证过的持续改进。