用途：帮助开发者构建能从人工纠正与反馈中持续改进的销售机器人，解决无反馈时错误重复、边缘案例无法改善、质量快速停滞的问题。
主要能力：提供人工审核队列（HumanReviewQueue）用于排队、提交与处理纠正、批准、拒绝等反馈；定义低置信度、负面情绪、新异议、高价值账户、升级请求、随机抽样等审核触发条件；支持纠正、评分、标注、批准、拒绝、建议等反馈类型；学习流水线（LearningPipeline）将纠正转为训练样本，校验相似度、长度与审核员可靠性，达到最小样本数后触发训练；模式学习（PatternLearner）从纠正中提取语气、长度、内容缺失等模式并生成规则；主动学习选择器按不确定性、新颖性、影响、多样性打分并做多样化采样；审核员管理按专长、经验、历史一致率分配任务并更新统计；增量学习支持即时应用纠正。
使用方式：资料以 Python 类与伪代码展示接口，如 add_for_review、submit_review、process_correction、select_for_review、assign_review 等，需结合自身模型与训练流程接入。
适用场景：销售对话机器人的回复审核、边缘案例处理、领域知识迁移与持续质量提升。
限制：资料未提供具体安装命令、依赖、价格、平台支持或效果数据；部分函数（如 calculate_similarity、llm.generate）为示意，需自行实现。