70 法则（70% Rule）

来源： wiki/sources/tools-2026-06-microsoft-70-rule
相关概念： wiki/concepts/ai-roi-challenge、wiki/concepts/enterprise-ai-adoption、wiki/concepts/agentic-ai

微软提出的 70% 法则主张：AI 工具在初期应聚焦完成任务的 70%，剩余 30% 留给人类专家精修，而非追求端到端 100% 自动化。

要点

• 降低幻觉风险：承认 LLM 在边界案例上能力有限，强制人机回环（Human-in-the-loop）
• 提升采纳率：让团队先尝到"大部分自动化"的甜头，再逐步扩展最后 30%
• 与 80/20 法则互补：70% 是短期交付的可信阈值，不是最终目标

与 OpenClaw 的关系

OpenClaw 的 "确认"与 "审批"机制（ask/approve）正是 70% 法则的工程化实现，让 Agent 在关键决策前停下来等人类拍板。