当一群 AI 可以自己循环干活、不再需要人类逐一盯着，你的第一反应是什么？本文从免密支付到 ATF 信任框架，拆解 Loop 时代 PM 真正该做的事：设计一套“敢于不盯”的分级信任机制。
上周刷到一句话，大意是：
「我已经不给 AI 写指令了，我有一堆循环在跑，它们自己决定下一步做什么。」
—— Claude Code 创造者
一周之内，OpenClaw 创始人、Google 工程总监也在说类似的事——别给 AI 一步步写指令了，你应该设计一套系统，让一堆 AI 自己循环起来干活。
行业给这件事起了个名字，叫Loop Engineering，循环工程。
我看完之后的第一反应不是兴奋，是一种说不清的不安：
一个 AI 回答我一个问题，我还能当场看看对不对。但一群 AI 自己循环着干活，中间不用人盯着，干完才告诉你结果——这让我心里没底。凭什么信？靠什么验证它没搞砸？出了问题谁来兜？
一群 AI 循环干活，比一个 AI 答一句更危险它说鲁迅写过《人工智能论》，你翻一下就知道是胡扯。代价很低——你纠正它就完了。但一群 AI 循环干活，情况完全不一样。
第一个 AI 负责搜集信息，它搜错了一个数据。第二个 AI 拿着这个错数据去做分析，得出了一个看起来很合理但方向偏了的结论。第三个 AI 基于这个结论去写了一份报告。第四个 AI 根据这份报告做了决策建议。
四步下来，最初那个小错已经被放大、包装、合理化了。你最后看到的那份报告，逻辑通顺、格式漂亮，但根子上就是错的。而且你很难追溯到底错在哪一步——因为每一步看起来都没问题。
这种情况有个名字，叫错误级联——听着学术，但意思很直接：一步错，后面全跟着错。
单个 AI 犯错是一个点，你一眼能抓住。一群 AI 循环犯错是一条链，等你发现的时候，整条链都已经跑偏了。
单个 AI 犯错是一个点，一眼能抓住。一群 AI 循环犯错是一条链——等你发现时，整条链都已跑偏。
所以不安不是因为保守，是因为这种”自动循环”的结构确实更脆弱。错误传播的速度比你检查的速度快，这才是真正的风险。
那是不是就别用了？当然不是。问题从来不在“用不用”，在“怎么信”。
看看你手机里的免密支付，答案就在那我想到一个每个人都经历过的事：小额免密支付。
小 A 第一次看到”开通免密支付”的弹窗时，犹豫了一下。免密意味着什么？意味着以后买东西不用输密码，系统自动扣钱。把付钱这件事授权给一个系统，不用自己确认就能扣——这件事第一次听到的时候，多少有点不踏实。
但她还是开了。为什么？因为有一个关键前提：有额度上限，而且通常不高。
免密服务只适用于“额度事先约定且相对固定的特定场景，或小额便民服务场景”。
翻译成大白话就是：我们也不是让你把所有的钱都交给系统管，先从小的开始，风险你兜得住。
小 A 开了之后呢？第一次被扣了 3 块钱的共享单车费，她特意打开账单看了一眼——没问题，扣的是对的。第二次、第三次她还瞄了一眼。到了第十次，她已经不看了。
信任建立的真实过程：
但故事还有反面：小 C 也开了免密支付，但他开了之后就忘了这件事。三个月后他发现，有个他早就不用的 App 每个月在悄悄扣他 25 块钱会员费。他想关掉——打开支付设置，跳了七次页面才找到关闭按钮。
一个典型的设计问题：放权很容易，收权很难。开通免密只需要一次点击，关闭却要跳七次。好的授权设计应该是什么样呢，反过来想就清楚了：
三条缺一不可：
缺第一条，风险兜不住。缺第二条，你不知道它在干嘛。缺第三条——就是小 C 的结局，放出去的权力难收回。
这套逻辑不只适用于免密支付，它是人对任何自动化系统建立信任的底层规律。
而这套规律，恰好就是该怎么管一群自己循环干活的 AI 的答案。
管 AI，就是给它一套”升职”机制2026 年初，云安全联盟（CSA）发布了一个叫 ATF 的框架——Agentic Trust Framework，专门回答”怎么管自主 AI agent”这个问题。它的核心论点是：
AI agent 的自主权，必须靠展示出的可信度挣来，不是一次性给的。”
这个框架直接用了职级来命名它的四个信任等级。我看到的时候就觉得——这不就是工作的时候带新人吗？
从实习生到资深，人类的参与方式在变——但人类从来没有消失。只是从”逐条审批”变成了”看报告”，再变成”定方向”。
而且这个框架有一条最关键的规则，也是它跟免密支付最像的地方：
最关键的一条：出一次严重事故，立刻降级回实习生。
不管你已经升到了第几级，只要搞砸一次关键任务，自动打回原形，重新接受逐条审核。信任不是给了就不收回的——它是一个动态的、可以随时降级的机制。
这一条保证了你永远有一个”安全网”。你不需要在”完全信任”和”完全不用”之间二选一，你可以分级放权、动态调整、随时收回。
免密支付的三条铁律——低风险起步、可验证、可撤回。ATF 框架的四级信任，说到底是同一套逻辑的 AI 版本。
从实习生到首席，AI 自主度一级级往上。但搞砸一次关键任务，随时打回原形——这就是你的安全网。
这套逻辑不是纸上谈兵，微信已经在做了就在最近，微信支付上线了一个叫”“AI 专属卡”“的功能——给 AI agent 开一个单独的小钱包，跟你的主账户完全隔离。你往里面放多少钱，AI 就只能花多少。每一笔花在哪、什么时候花的，你全看得见。你随时能决定哪些 AI 能用这张卡、哪些不能。
低风险起步、可验证、可撤回——就是我们前面从免密支付里提炼出的那三条，微信直接用在了 AI 身上。
而且它的设计思路跟 ATF 框架几乎是一个模子刻出来的：AI 不是直接接管你的钱包，而是先在一个隔离的、有限额的小空间里证明自己靠谱。做好了，你可以多放点钱进去；搞砸了，卡里就那么多，损失可控。
连微信这么谨慎的公司，面对”让 AI 花钱”这件事，选择的也不是”要么全开、要么不做”，而是”先给一个小钱包试试”。
这恰恰说明——分级放权不是理论家的想象，是工程上最务实的选择
到这里你可能会想一个问题：如果 AI 都能自己干活了，还要产品经理干嘛？
这个问题我也问过自己。但后来想通了——AI 能自己干活，不等于不需要人管。只是管的方式变了。
以前你盯的是”AI 这一步做得对不对”——逐条看它的输出，发现错了纠正它，发现漏了补上。你是一个检查员。
现在你要设计的是一套系统——这个系统决定：AI 一开始被允许做什么、做到什么程度算合格、谁来检查它的产出、检查不过怎么处理、什么条件下可以升级它的权限、什么条件下必须降级。
你从检查员，变成了规则的设计者这里有一个反直觉的事实，很多人以为 AI 自主程度越高，人类的工作量就越少。但实际上——用 AWS 安全团队的话说——人类的监督不是减少了，而是转移了焦点。
在低自主级别，你花时间审批每个动作。在高自主级别，你花时间设计审计体系、验证机制、监控系统。工作量没有凭空消失，它换了个形态。
管一个实习生和管一个十人团队——管实习生你手把手教，管团队你建流程、定标准、看仪表盘。后者不是更轻松了，是要求更高了。我想通这一点的时候，焦虑一下子少了大半。
其实 PM 一直在干的事——搭流程、定规则、设异常处理——正好就是 loop 时代最需要的。不用学新手艺，把老手艺用到新对象上就行。
以前你设计用户旅程、搭业务流程、定异常处理规则。现在你设计 AI 的权限梯度、搭验证机制、定升降级标准。底层能力是同一套，只是对象从”用户”变成了”一群 AI agent”。
回到那个没安全感的瞬间当我第一次看到”一堆 AI 自己循环干活，不用人盯着”的时候，心里那个没安全感的反应——现在回想起来，它其实在提醒我一件事：
“不是这个技术不该用，而是信任机制还没搭好。”
当你不知道它在干什么、不知道干得对不对、出了问题收不回来——你当然不安。但当你给它定好了起步范围、每一步有人检查、出了事能一键降级——那种不安就会变成一种掌控感。
其实人类社会的信任从来都是这样运转的——从货币到法律到雇佣关系，没有哪一种信任是凭空给出的，全是靠机制、靠验证、靠”出了事有人兜底”一点点积攒起来的。AI 也不会例外。
“管理一群会自己干活的 AI，和带一个新人没什么区别。”
你不会第一天就把核心权限给新人。你会先让他做小事，看他做得怎么样，做对了再给更大的空间。做砸了，权限收回来，重新来过。
“AI 也一样。信任不是给的，是一级一级挣来的。”
而设计这套”怎么挣信任”的机制——这正是产品经理在 loop 时代最该做的事。
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