Orca 创始人提到，她同时管理 400 多个任务，其中大约一半已经按照固定流程自动运行。很多人的第一反应是：这怎么可能？一天 review 50 个 PR 都已经接近人的注意力极限，400 个 Agent 跑完谁来看？

这个质疑其实很关键。因为如果每个 Agent 的输出最后都要人逐个检查，那所谓“400 个 Agent”，本质上只是把 400 份工作变成了 400 个待验收任务。人没有被解放，反而成了 AI 的全职监工。Agent 数量越多，认知负担可能越大。

真正可扩展的方式，不是开更多 AI 窗口，而是重新设计工作结构：人负责目标、边界、关键判断和最终责任；Orchestrator 负责拆解任务、分配、重试和异常升级；Worker Agent 去执行编码、测试、搜索、发布、监控等具体动作。

这里真正稀缺的能力，其实是 evaluation 和 exception management：什么结果可以自动放行，什么只需要抽检，什么必须触发人工 review，什么异常可以让另一个 Agent 先复核。只有把“验收”本身也系统化，Agent 才能从工具升级成真正的生产系统。

所以未来 AI 生产力的分水岭，可能不是谁能同时开 5 个、50 个还是 400 个 Agent，而是谁能从 Human in the loop，走到 Human on the loop，最后做到 Human above the loop。那时候，人不再盯每一步执行，而是只负责方向、判断和责任。

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