Helen Gu 是 InsightFinder AI 的创始人，该公司自动检测 AI 模型漂移，提供深度诊断，并在复杂的 AI 系统中执行根因分析。
随着公司使用 AI 代理来思考、行动和启动工作流程，开发一个计划来监控和管理它们变得至关重要。当 AI 系统的各个组件开始做出自己的决定时，仅仅依靠可观察性是不够的，无法确保操作的稳定性、安全性和可靠性。为了有效地管理企业中的 AI 代理，业务必须弥合问题识别和行动之间的差距。这不仅仅是观察问题，还需要积极地预防它们。自主代理的出现企业 AI 的初始浪潮是基于提示的系统；用户提出一个问题，模型响应，然后交互结束。虽然这些早期技术基本上是反应性的，但它们对搜索、副驾驶、内容创建和总结很有帮助。然而，下一波浪潮不同。自主 AI 代理不仅反应，还会根据目标进行推理、选择工具、提取信息、采取行动和启动工作流程。它们有时与其他代理或系统合作，越来越多地作为公司内部的运营参与者，而不仅仅是人类指令的接口层。这种变化很重要，因为它影响了 AI 的运营特性。团队不再仅仅关注模型输出，而是管理能够瞬间影响客户、员工、基础设施、业务流程和其他应用程序的动态系统。代理的能力代理的能力随着时间的推移而演变。代理可以选择下一步要做什么，将目标分解为步骤，并在不同级别完成活动。通过调用 API、查询数据库、搜索内部系统、更新记录和启动下游操作，代理可以协调工作流程。通过整合提示、记忆、业务规则、检索信息和实时运营信号，代理还可以做出基于上下文的判断。更先进的代理可以识别工作流程何时失败、重试、升级问题或将作业转发给人类审查员。在 CRM、票务、云基础设施、内部知识库、可观察性平台和业务应用程序中，代理可以独立运行。我们预计这些技能将迅速扩展。企业如何整合自主 AI 代理代理正在被整合到越来越多的组织运营中，并且越来越接近运营流程，在那里速度、准确性、安全性和治理至关重要。其中一些运营包括：客户服务和案例处理、事件响应和 IT 运营、DevOps 和站点可靠性工作流程、代码更正和软件开发、运营和供应链规划等。新兴的运营威胁然而，随着代理变得越来越独立，企业必须应对一种新的运营风险。 糟糕的选择不仅仅是建议，而是经常执行 小错误可以快速传播到其他链接系统 真实世界的行动可以由幻觉触发 代理可能偏离业务意图、政策或合规性 多个组件之间的交互可以导致故障 自动决策可以比人类评估更快地做出决定...
