本文讨论了“人类在环”（HITL）在生产AI系统中的重要性，强调在高风险任务中人类监督的必要性。HITL有三种模型，适用于不同的决策场景。文章还探讨了如何通过持久状态存储和实时数据平台（如Redis）支持HITL工作流，以确保AI系统的安全性和合规性。

OpenClaw创始人建议用户避免在高风险任务中使用小模型或旧模型，因为这些模型的提示词注入防护较弱，存在安全隐患。用户应选择最新、指令对齐更强的模型，并优化权限设置以提升安全性。