反馈循环（Feedback Loop）是一种系统设计原理，指系统的输出被重新引入作为输入的一部分，以调节和优化系统行为的过程。在控制论中，它分为正反馈（放大变化趋向极端）和负反馈（抑制偏差维持稳定）；在人工智能领域，这一概念广泛应用于机器学习模型的迭代训练中，通过用户交互数据（如点击率或评分）持续改进模型性能，使其更适应实际场景。
在AI产品开发的实际落地中，反馈循环是核心机制，能显著提升产品智能化水平。例如，推荐系统通过收集用户的点击和购买行为作为反馈，驱动算法动态调整推荐策略；聊天机器人则利用用户满意度反馈来优化响应准确性。然而，产品经理需警惕潜在风险，如正反馈导致的偏差放大（如“回音室效应”），因此必须设计监控和校准机制，确保循环的稳健性和公平性。
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