企业设定智能体自动化的接管阈值，关键不是给模型一个笼统的“置信度分数”，而是明确：什么情况下可以继续，什么情况下必须暂停并交给人。阈值应围绕业务后果、信息是否充分、操作能否撤回，以及当前权限是否覆盖任务来制定。
首先划分操作风险。只读检索、整理表格草稿等可检查、可撤回的步骤，可以允许智能体在证据充分时继续；发送邮件、删除数据、提交表单等可能产生外部影响或难以撤回的操作，应设置人工确认门槛。接管不是失败，而是权限设计的一部分：智能体可以准备结果，但不应因“任务要求完成”而越过授权边界。
其次，把不确定性转成可观察的触发条件。来源相互冲突、关键字段缺失、任务要求超出授权范围、工具返回异常，或连续尝试仍无法推进，都应触发暂停。系统需要说明卡在哪一步、依据是什么、还缺少什么确认，而不是继续猜测或重复执行。对于可恢复的临时故障，可允许有限重试；重试仍失败，就转人工处理。具体限制应由企业按流程风险设定，不宜套用一个适用于所有任务的数字。
接管阈值也不能只看单次任务完成率。企业应同时记录完整完成、错误类型、人工介入次数与原因，以及是否发生越权或不可逆操作。测试时固定提示词、权限和介入规则，分别观察正常流程与可控故障下的表现；若任务表面完成，却需要频繁纠正，自动化收益可能并未真正成立。
最后，阈值应按流程逐步校准，而不是一次设定后长期不变。低风险环节可在审计和回滚机制明确后扩大自动执行范围；高影响操作则保留人工批准。好的接管机制不是让智能体尽量少求助，而是让它在风险尚可控时停下来，并把决定权交还给合适的人。