Decision trail
可以先理解为:Agent暂停提问人类选择和run继续形成的可审查记录
Decision trail 是 agent 工作流里记录关键问题、人工选择、执行恢复、验证证据和后续影响的审查轨迹。它让人能回看为什么做了这个决定,也让后续 agent 或团队能接续任务。
关键结构图
中心节点写「Decision trail」,周围连接 human-in-the-loop steering、evidence pack、Progress view,用细线表示相邻路径和调用方向。
What
Decision trail 是 agent 工作流里记录关键问题、人工选择、执行恢复、验证证据和后续影响的审查轨迹。它让人能回看为什么做了这个决定,也让后续 agent 或团队能接续任务。
When
当你需要把「企业 AI」里的多个因素放到同一张结构图里时,可以调用「Decision trail」。
How
先用一句话说明「Decision trail」解决的判断问题,再把它连接到「human-in-the-loop steering」等相邻砖,检查它在实际工作流里提供了什么证据或约束。
Examples
在判断一家组织是否真的把 AI 融入工作流时,你可以用「Decision trail」标记其中最需要被看见的结构,再检查它提供了什么证据、边界或行动方向。
在整理「企业 AI」主题时,把「Decision trail」和「human-in-the-loop steering」放在同一路径里,可以帮助读者从单点概念走向可复用的判断框架。
来源
类型:组织实践 / 概念整理
事实线:这张卡把「Decision trail」整理为结构模型: Decision trail 是 agent 工作流里记录关键问题、人工选择、执行恢复、验证证据和后续影响的审查轨迹。
依据:1000 Bricks 本地砖块库的概念定义、相邻砖块关系和企业 AI 落地、组织采用和流程改造讨论。
边界:适用于「企业 AI 采用、组织转型、流程改造和一线赋能」主题下的理解、复盘和设计判断;不等于行业统一标准或对所有场景都成立的结论。
常见误读:不要把它当作某篇材料的原文摘要,也不要因为概念名清晰就忽略具体情境和验证证据。