AI Agent 整理完採購比價資料後，承辦人核對廠商名稱與金額，主管再按下核准。表面上經過兩層人工覆核，卻沒有人回頭確認比較基準、各項條件的權重，以及哪些廠商被排除。如果這些設定一開始就偏向某家廠商，後面的簽名只是在確認文件看起來沒有問題。
因此，企業不能看到「有人按下核准」，就認定對方做過獨立判斷。人工覆核應該安排在足以改變結論的決策點，並要求覆核者按照事先訂好的標準做選擇。如果主管只看到 AI Agent 整理好的答案，再決定接不接受，很容易變成替原有結論補上一個簽名。
主管按下核准，為什麼還可能只是在替 AI 背書？
Anthropic Research 在 2026 年 10 月公布一項隨機對照研究，招募 61 名通過知識檢核、經常使用 Python 或 R，而且具有實務經驗的專業分析師。其中 50 人使用內建 Claude Code 的開發環境，完成一項虛構農業合作社的因果推論（causal inference）任務；他們要判斷某項付費諮詢計畫，是否讓農場生產力超過董事會設定的約 3% 至 4% 門檻。
研究刻意在分析過程中保留四項都有合理依據的選擇，包括成果指標、比較方法、評估範圍與加權方式。研究人員用擲硬幣決定 AI Agent 要偏向哪個選項，再透過隱藏的系統提示（system prompt），要求它提出現有資料能支持的最強論點。結果顯示，分析師所做的選擇中，有 86% 與 AI Agent 的偏好一致；即使分析師已經先表明立場，只要 AI Agent 提出相反意見，仍有 60% 會改變選擇。若 AI Agent 的意見與分析師相同，改變選擇的比例則只有 6%。
這項研究刻意放大 AI Agent 對特定選項的偏好，而且只測試單一任務、單一領域與單一模型，因此不能把研究中的影響程度直接套用到每家公司。未使用 AI Agent 的 11 人平均經驗也比較少，所以研究無法確認兩組在作業時間與重大方法錯誤上的差異是否由 AI Agent 造成。不過，這項研究提醒企業，專業經驗與簽核動作本身都不足以證明覆核者做過獨立檢查。主管現在就該確認：簽核者只是檢查文件是否完整，還是有重新判斷那些會左右結論的方法？
人工覆核放在哪裡，才有機會改變結果？
許多流程把人工核可安排在最後一步，例如報價單已經產出、供應商名次已經排好、客服補償方案也已經寫完，主管只負責同意或退回。這種安排仍有用途，可以攔下明顯錯字、超過金額上限或不合規的內容；不過，如果主管看不到前面做過哪些選擇，就無法檢查 AI Agent 一開始是怎麼定義問題的。
導入團隊可以先盤點每一項工作流程，找出三至五個足以改變結論的決策點。導入團隊進行採購比價時，可以檢查比較的品項是否一致，以及交期、付款條件要如何納入評估；進行品管時，可以確認抽樣範圍、缺陷分類與允收標準；處理業務報價時，則要確認納入哪些成本、誰有折扣權限，以及哪些情況可以例外處理。每個決策點都要寫清楚由誰核可、按照什麼標準判斷，以及什麼情況必須退回；未通過核可，就不能進入下一個階段。
以 EgentWrX 為例，企業可以把幾項任務串成工作流，並在任務交接前設定人工核可，讓流程暫停，等負責人確認後再繼續。這項機制是為了把核可安排在真正會影響後續結果的環節，而不是讓流程多一次點擊。導入團隊可以先挑選一項影響較大、規則相對清楚的流程，標出其中的決策點，再判斷哪些地方需要先由人確認。
覆核者要看到哪些內容，才不會被單一答案限制？
如果 AI Agent 只替某一個選項整理理由，覆核者即使認真檢查，也可能只會在現有說法裡找問題。研究人員要求分析師做出四項分析選擇，每一項都有兩個合理選項；同時要求 AI Agent 針對預先指定的選項，提出現有資料能支持的最強論點。這項安排顯示，企業只要求 AI Agent「提出建議並說明理由」並不夠。理由寫得再完整，也不代表其他選項經過同樣程度的檢查。
企業可以把分析與覆核方式寫成固定技能，要求 AI Agent 每次都列出其他可行方案、各方案採用的假設、支持與反對的證據，以及改用另一套設定後，結論會不會改變。導入團隊一開始也不必在覆核畫面上特別凸顯 AI Agent 推薦的答案，可以先請負責人確認評估標準與其他方案，再查看 AI Agent 的建議和理由，避免第一個答案讓人產生先入為主的看法。
同事自行建立的技能如果要推廣到全公司，應該先經過審查。建議由領域主管與 AI 治理人員共同檢查技能內容，確認沒有漏掉其他可行方案，退回條件也寫得足夠清楚；接著再用過去的案件測試，確認不同設定會不會改變結論，最後才決定是否發布。
稽核紀錄要怎麼看出人工覆核有沒有發揮作用？
研究發現，77% 的分析師至少有一次沿用 AI Agent 的論點來解釋自己的選擇，但只有 15% 說明該論點來自 AI Agent。而且，不論分析師是否採納 AI Agent 偏好的選項，他們對最終建議的信心都沒有明顯變化。也就是說，事後只問「你有沒有信心」，或只保存最後的報告，都無法分辨這項判斷原本是分析師自己的想法，還是受到 AI Agent 影響後才形成。
對於影響較大的任務，企業應該保留 AI Agent 執行過哪些工作、人工在各決策點做了什麼選擇、為什麼退回，以及最後修改了哪些內容。企業也可以在 AI Agent 介入前，請負責人簡短記下原本的選擇與理由。這樣一來，事後抽查時就能比較介入前後的變化，找出覆核者在哪些決策點最容易受到 AI Agent 影響，而且不需要另外多寫一份報告。
EgentWrX 的稽核日誌可以查到 AI Agent 執行過的操作，也能驗證紀錄是否遭到修改。風險、稽核或 AI 治理單位可以定期抽查影響較大的任務，比對 AI Agent 的執行內容、人工做出的選擇與最後決策。如果同類案件的決策長期都朝同一個方向改變，就要回頭檢查任務指令、技能與模型設定是否固定偏向某些選項。企業可以先從近期完成的幾件案件開始抽查，確認現有紀錄能不能還原整個決策過程。
