演示环境里，模型总能给出一个答案。真实业务里，代价最高的错误来自看起来合理但结论错误的产出：这类产出会被下游当作既成事实继续使用，等到发现时已经影响了多个环节。停手机制决定这类产出有没有机会流出去。
墨客云AI 的数字员工设定了三类自动停手条件。触发之后，任务连同上下文与依据转交责任人，人工处理过程同样留痕。
第一类：影响过大
按动作的影响范围设阈值。金额超过授权额度、影响的单据数量超过设定值、涉及的对象属于重点名单，三种情况均触发停手。阈值在上岗前随岗位说明书确定，由业务责任人签批，运行期可以调整但调整记录在案。
这一类的设定原则是宁可多停。阈值定得偏严时，代价是多一次人工确认；阈值定得偏松时，代价是一次需要事后追溯与更正的错误。两者的成本不对称。
第二类：把握不足
依据不充分时停手。具体表现为口径库中检索不到直接适用的规则、检索到的依据之间存在时间上的版本差异、或输入信息缺少判断所必需的字段。这三种情况下，数字员工不给出结论，而是把已经检索到的依据与缺口一并交给责任人。
这一类的价值在于把「不知道」显性化。产出一个附带依据的结论与产出一句「依据不足，缺少某字段」，对业务方的用处完全不同，后者可以直接指向要补的东西。
第三类：规则冲突
两条制度对同一情形给出不同处理方式时停手。这类冲突在制度更新期与跨部门流程中最常出现，通常反映的是制度本身需要澄清。数字员工把冲突的两条依据同时呈现，由责任人裁定并决定是否更新口径库。
交接时带走什么
停手后转交的内容包含四项：任务的原始输入、已检索到的依据及其来源、触发停手的具体条件、以及已经完成的中间产出。责任人接手时不需要从头重做，在已有材料上继续即可。
- 原始输入来自哪个系统、哪张单据、哪些字段。
- 依据链检索到的制度条款与历史记录，可点回原文。
- 触发条件命中的是三类中的哪一类，具体阈值或缺口是什么。
- 中间产出已完成的部分草稿或已核对的部分数据。
停手记录是规则迭代的输入
停手次数与原因分布进运行报表。同一类停手反复出现，通常指向一处可以补齐的口径缺口：把对应规则补进口径库之后，这一类停手随之减少。停手记录因此既是安全机制的运行凭证，也是岗位持续改进的依据。
三类停手条件的具体设定随岗位不同而不同。墨客云AI 在场景诊断中一并确定目标岗位的停手阈值与交接对象，与验收口径一起写入岗位说明书。
关于墨客云AI
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