台股研究 Agent 實戰系列（篇 7）：Copilot loop——計畫合約、可驗證來源與人類審查
研究請求先變成一份要人批准的 ResearchPlan，外部文件必須完整抓取並驗證逐字引用才能進報告，quant 的審查意見永遠 append-only、free-text 永不回流進 prompt——這是 M5 Copilot loop 的完整樣貌。
#human-in-the-loop
4 篇文章n8n 深入介紹：從 Trigger、AI Agent 到人工審核與營運
n8n 是 automation-first 平台：先由 webhook、排程或應用事件啟動 workflow，再把 AI Agent 放進其中選工具；真正上線前還要處理 memory、人工核准、credentials、執行紀錄與擴充架構。
AI Product Design 面試攻略：從 Human-in-the-Loop 到信任建立
AI Product Design 是 2025-2026 面試最熱的新題型。核心考點：什麼時候該用 AI（不是所有問題都需要 AI）、human-in-the-loop 的設計模式（什麼時候讓人介入）、信任建立（怎麼讓用戶相信 AI 的輸出）、AI 產品的獨特挑戰（hallucination、latency、cost），以及 AI 產品的評估指標。
從實戰整理：AI Native 團隊該做好的事
不是每個人都該直接用 coding agent 改 code。AI Native 團隊要搞定 interface 規格、測試先行、monorepo、security guardrail、human-in-the-loop 與 token 預算管控，在 coding agent 上面再建一層 agent platform 並明確開發者角色轉型才是正途。