在长周期任务中实现高效的人机协作，一直是AI代理（AI Agents）面临的重大挑战。尽管当前AI在处理短任务方面表现出色，但在复杂、持续时间长的任务中，往往因缺乏上下文或对模糊情境的误解而偏离目标。本文介绍的“Empower”框架提出了一种新颖且高效的解决方案，尤其适用于编程等需要连续推理的场景。 传统方法通常依赖人类在AI信心不足时介入，例如通过频繁提问确认意图。但这种方式容易造成干扰，影响用户体验。而Empower采用一种被动、非侵入式的策略：它不主动询问用户，而是通过分析语言模型输出的“熵”（entropy）来识别语义模糊或决策不确定的节点。一旦检测到这类情况，AI会自动暂停建议，将控制权自然交还给人类，实现无缝协作。 该方法的最大优势在于其训练方式——无需昂贵的人工反馈（如RLHF），而是利用历史数据（如过往程序员编写的代码）进行自监督学习。这不仅降低了训练成本，也避免了因奖励机制导致的AI“过度主导”或“误导性行为”。AI只负责处理明确、重复性强的部分（如标准代码片段），在关键决策点主动“退让”，从而保持辅助角色的清晰定位。 尽管研究聚焦于编程任务，但其核心思想具有广泛适用性。在撰写长文、项目规划、甚至基于语言指令的机器人控制等场景中，AI可处理格式、衔接等常规工作，而在需要创造性或权衡判断的环节则主动暂停，等待人类介入。这种“分阶段协作”模式，既提升了效率，又保障了人类的主导权。 当然，该方法也存在局限：它依赖人类在暂停点主动响应，且在非文本任务中需重新设计状态表示。但总体而言，Empower为构建更安全、可信赖、以人类为中心的AI代理提供了重要思路。随着AI代理在复杂任务中扮演更关键角色，这类“智能退让”机制或将成为人机协同的标配。