Pattern yang berfungsi dan perangkap untuk mengelakkan penyebaran agen AI

Ini adalah artikel keempat dalam siri lima bahagian kami mengenai agensi AI dalam syarikat. Dalam Bahagian 3, kami mendetail tujuh pilar seni bina agensi AI yang kukuh. Sekarang kita beralih kepada bagaimana untuk menggunakan seni bina itu secara berkesan. Artikel ini merangkumi corak penyebaran dunia sebenar yang telah terbukti berjaya, serta mod kegagalan biasa yang menghalang projek agensi AI. Jika Bahagian 3 adalah tentang membina mesin, Bahagian 4 adalah tentang mengendalikannya dengan bijak, mengetahui peraturan jalan dan bahaya di sepanjang jalan. Ini adalah artikel keempat dalam siri lima bahagian kami mengenai agensi AI dalam syarikat. Dalam Bahagian 3, kami mendetail tujuh pilar seni bina agensi AI yang kukuh. Sekarang kita beralih kepada bagaimana untuk menggunakan seni bina itu secara berkesan. Artikel ini merangkumi corak penyebaran dunia sebenar yang telah terbukti berjaya, serta mod kegagalan biasa yang menghalang projek agensi AI. Jika Bahagian 3 adalah tentang membina mesin, Bahagian 4 adalah tentang mengendalikannya dengan bijak, mengetahui peraturan jalan dan bahaya di sepanjang jalan. Ini adalah artikel keempat dalam siri lima bahagian kami mengenai agensi AI dalam syarikat. Walaupun dengan seni bina yang hebat di tempat, kejayaan agen AI pada akhirnya bergantung kepada bagaimana anda mengimplementasikannya dan di mana anda menerapkannya. Sepanjang tahun lepas, saya telah mengamati (dan kajian industri mengejutkan) bahawa praktikaliti mengalahkan kecemerlangan apabila ia datang kepada pelancaran agen AI. Pelancaran korporat yang paling berjaya memberi tumpuan kepada isu-isu tertentu, bernilai tinggi dan mengikuti beberapa corak utama untuk mengurangkan risiko. mari kita lihat terlebih dahulu beberapa corak dan strategi yang terbukti yang bekerja di lapangan, dan kemudian kita akan menyelam ke dalam perangkap: mod kegagalan klasik yang menyebabkan banyak inisiatif agen AI yang menjanjikan untuk tergelincir. pasukan pintar memperlakukan perangkap ini sebagai senarai semak "apa yang boleh salah" dan secara proaktif menangani mereka di hadapan. Proven Deployment Patterns for Agentic AI Salah satu cara terbaik untuk memperkenalkan agensi AI ke dalam organisasi adalah memulakan dengan agensi dalam peranan bantu, dan hanya secara beransur-ansur meningkatkan autonomi sebagai kepercayaan dan kemahiran berkembang. alih-alih memberi agensi segera kawalan bebas atas proses kritikal, pasukan yang berjaya sering mengimplementasikannya terlebih dahulu sebagai co-pilot atau penasihat, dengan manusia masih dalam lingkaran. jawapan kepada tiket sokongan, dengan wakil sokongan manusia meninjau dan menghantar jawapan, sebelum kemudian membolehkan ia sepenuhnya menyelesaikan tiket tertentu secara automatik dari akhir ke akhir. Pendekatan bertahap ini membina keyakinan dalam keupayaan AI dan menjejaskan mod kegagalan semasa rangkaian keselamatan manusia masih dalam kedudukan. Apabila agen membuktikan dirinya (katakan ia mendapat 95% daripada cadangannya betul dan menjimatkan jam kerja), anda boleh secara beransur-ansur meningkatkan autonomi, mungkin membiarkan ia menutup secara automatik 20% tiket yang paling mudah, kemudian 50%, dan sebagainya kerana ia terus berfungsi dengan baik. Start Assistive, Then Automate: mencadangkan Memulakan dalam mod bantuan juga membantu dengan penerimaan pengguna. Pekerja lebih cenderung untuk memeluk AI apabila mereka melihatnya sebagai penolong yang berguna daripada penguasa kotak hitam yang tiba-tiba mengambil alih kerja mereka.Sebenarnya, banyak syarikat yang mencapai kemenangan cepat dengan agentik AI bermula dengan skenario yang terhad dan boleh diukur (contohnya, seorang agen yang mengotomatiskan satu langkah dalam proses atau menangani tugas yang sempit dan berulang) dan hanya selepas menunjukkan nilai yang jelas mereka memperluaskan skopnya. : gunakan penyebaran awal untuk mempelajari dan membuktikan ROI pada skala kecil, kemudian memperluaskan autonomi agen sebaik sahaja anda telah mengecas kenks dan membina kepercayaan. Berjalan sebelum berlari Satu lagi corak yang muncul apabila penyebaran matang ialah pengoreksian pelbagai agen. Alih-alih cuba membina satu AI monolitik yang melakukan segala-galanya, syarikat-syarikat mencari kejayaan dengan pasukan agensi yang lebih kecil dan pakar yang bekerja bersama-sama. Setiap agen boleh memberi tumpuan kepada domain atau fungsi tertentu, dan koordinator pusat atau aliran kerja menghubungkan mereka bersama-sama. Sebagai contoh, pertimbangkan proses kemasukan HR. Anda boleh mempunyai satu agen yang menguruskan seting akaun IT, yang lain yang menguruskan bayaran dan borang HR, yang ketiga yang merancang sesi latihan, dan seorang agen pengawas yang mengoordinasikan urutan dan memastikan semua sub-tugas diselesaikan. Bahagian kerja ini mencerminkan bagaimana jabatan manusia bekerja dan menjadikan setiap agen lebih mudah dan lebih fokus. Orchestrate Multiple Specialised Agents: Kami menggunakan pendekatan ini dalam paip pemprosesan tuntutan syarikat insurans yang besar. Pada mulanya, visi besar agensi AI tunggal yang menangani keseluruhan proses tuntutan terlalu rumit dan merosakkan. Kami membina semula ke dalam lima agensi khusus: satu untuk mengekstrak data daripada dokumen tuntutan, satu untuk menganalisis cakupan dasar, satu untuk memeriksa penipuan, satu untuk mengira bayaran, dan satu untuk merancang komunikasi pelanggan. Perkhidmatan orchestrator ringan akan menerima tuntutan baru dan kemudian menetapkan tugas kepada setiap agensi pakar pada gilirannya (melalui barisan mesej), akhirnya mengumpul output mereka ke penyelesaian akhir. Hasilnya? Perkembangan dan debugging yang lebih mudah (setiap agensi agak kecil dan boleh disesuaikan secara bebas), dan ketahanan yang lebih baik: jika satu komponen gagal atau membuat kesilapan, ia diisolasi Jika kes penggunaan anda mula berasa terlalu rumit atau luas untuk satu agen, pertimbangkan untuk membahagikannya kepada beberapa agen dengan protokol yang jelas untuk kerjasama. Ini menambah kelebihan dalam komunikasi dan integrasi, jadi anda akan memerlukan lapisan orchestration yang kami bahas dalam Bahagian 3. Tetapi piawaian dan alat-alat muncul untuk membantu, contohnya, protokol Agent-to-Agent (A2A) yang kami sebutkan bertujuan untuk menjadikan sistem multi-agent lebih interoperable dan lebih mudah untuk diselaraskan. Arsitektur multi-agent boleh menghasilkan penyelesaian yang lebih modular dan tahan lama, dengan kos beberapa pengaliran tambahan. Kunci adalah untuk tidak terlalu rumit - gunakan pelbagai agen hanya di mana ia secara semulajadi sesuai dengan masalah (seperti microservices: gunakan mereka di mana anda mempunyai sempadan yang jelas, bukan hanya untuk kepentingan itu). Reka Bentuk Tip: Faktor kejayaan yang halus tetapi penting yang telah kita lihat ialah merancang agen untuk dimasukkan ke dalam aliran kerja dan sistem yang sedia ada, bukannya mengharapkan pengguna untuk menyesuaikan diri dengan agen. Seringkali ini bermakna membuat agen didorong oleh peristiwa atau API di belakang adegan, alih-alih dimulakan oleh pengguna melalui chat setiap kali. Sebagai contoh, jika proses perniagaan anda berputar di sekitar sistem tiket, bersepadu dengan agen AI supaya ia memicu secara automatik dari sistem itu (yaitu, setiap kali tiket baru datang, agen dipanggil untuk merancang tindak balas atau bahkan menyelesaikannya) bukannya memerlukan pengguna untuk menyalin dan memasukkan masalah ke dalam perbualan dengan agen. Embed Agents in Event-Driven Workflows: Agen yang didorong oleh peristiwa pada asasnya boleh berjalan 24/7 di latar belakang, menangani tugas apabila peristiwa atau keadaan yang berkaitan berlaku - benar-benar menyampaikan manfaat "sebelum anda tidur".Kami telah melihat keuntungan besar apabila seorang agen ditetapkan untuk terus memantau pemicu tertentu.Sebuah syarikat mengintegrasikan agen AI dengan bus peristiwa platform e-dagang mereka supaya apabila pesanan bernilai tinggi ditangguhkan, agen secara automatik mendeteksi ia, menghubungi pembekal melalui e-mel untuk kemas kini, dan kemudian secara proaktif memaklumkan pelanggan dengan permintaan maaf dan tarikh penghantaran baru. Satu lagi faedah: reka bentuk yang dipandu oleh peristiwa memudahkan pengujian. anda boleh mensimulasikan peristiwa untuk melihat bagaimana agen bereaksi, dan anda mengelakkan agen duduk tanpa henti menunggu seseorang untuk mengetik prompt (yang sering membawa kepada penggunaan sporadik atau keupayaan yang dilupakan). Poin utama adalah untuk mengikat agen ke dalam aliran peristiwa sebenar (tindakan pelanggan, amaran sistem, pembacaan sensor IoT, dan lain-lain) untuk membuka keupayaan mereka untuk bertindak secara autonomi pada kelajuan dan skala. sesuai, dengan cara apa-apa menggunakan satu - tetapi banyak kes penggunaan kesan tinggi lebih baik dilayani oleh agen yang bekerja diam-diam di latar belakang, yang ditimbulkan oleh peristiwa sistem. ialah Di luar corak struktur ini, tip pengenalan strategik adalah untuk nol pada kes penggunaan dengan faedah yang jelas dan boleh diukur terlebih dahulu. Terutamanya pada peringkat awal, anda ingin mencetak beberapa kemenangan cepat dan membina momentum. Mengidentifikasi senario di mana anda boleh mengukur kesan sebelum dan selepas: masa diselamatkan, kesilapan dikurangkan, peningkatan pendapatan, peningkatan kepuasan pelanggan - dan dua kali lipat pada mereka sebagai projek-projek percubaan. Kami mendapati bahawa apabila kita boleh mengalir kemenangan konkrit (contohnya, "agennya kami mengurangkan masa ujian QA sebanyak 30% pada kuartal ini" atau "resolusi panggilan pertama pergi dari 60% kepada 85% selepas memperkenalkan agen"), ia menghasilkan kegembiraan dalaman dan pembelian eksekutif untuk pelaburan lebih lanjut. Sebaliknya, elakkan projek-projek besar dengan metrik kejayaan yang tidak Focus on Measurable Value Early: Berita baiknya adalah bahawa di seluruh industri, kes-kes penggunaan bernilai tinggi tertentu terus membengkak sebagai tempat manis untuk agensi AI. Contoh-contoh yang biasa termasuk: automasi meja perkhidmatan IT (menangani tiket sokongan rutin end-to-end), bot perkhidmatan pelanggan yang boleh menyelesaikan masalah tanpa eskalasi, analisis data autonomi atau agensi pengeluaran laporan, pengoptimuman kempen pemasaran yang menyesuaikan pengeluaran dalam masa nyata, rantaian bekalan atau agensi harga yang bertindak balas kepada isyarat masa nyata, dan sebagainya. Apa yang mereka mempunyai bersama-sama ialah mereka beroperasi dalam domain terhad dengan banyak data dan pengambilan keputusan berulang - matang untuk AI untuk mengambil langkah - dan kejayaan mereka boleh diikuti secara objektif (waktu resolusi yang lebih cepat, kepuasan pelanggan yang lebih tinggi, kadar penukaran yang meningkat, dan lain-lain). Common Failure Modes and How to Mitigate Them Bagi semua kegembiraan, mengimplementasikan AI agensi dalam syarikat membawa risiko yang signifikan. Ramai prototipe awal kelihatan hebat dalam mod demo tetapi terselip dalam pengeluaran apabila terdedah kepada realiti yang kacau. Ingat laporan Gartner dari Bahagian 1: majoriti projek AI generatif dalam tahun-tahun kebelakangan ini gagal memenuhi harapan, dan memberi AI lebih otonomi menambah cara-cara baru untuk gagal. Dalam pengalaman saya (dan diilhamkan oleh penyelidikan awal), terdapat beberapa mod kegagalan biasa yang cenderung meningkat. Berita baik: jika anda tahu apa mereka, anda boleh mengambil langkah-langkah untuk mengelakkan mereka. Mari kita berjalan melalui yang besar untuk berhati-hati, dan bagaimana untuk menangani masing-masing: Sekiranya anda tidak jelas apa hasil perniagaan agensi harus mencapai (dan bagaimana anda akan mengukurnya), anda hampir dijamin untuk terlepas tanda.Saya telah melihat projek terlepas kerana pihak berkepentingan yang berbeza mempunyai idea yang berbeza mengenai kejayaan: satu fikir agensi dimaksudkan untuk mengurangkan kos, perkhidmatan lain yang lebih cepat dijangka, yang lain berharap untuk "kesedaran yang lebih baik" - dan hasilnya adalah seorang agensi yang cuba melakukan sedikit segala-galanya dan gagal pada apa-apa. 1. Unclear Goals & Misaligned Expectations: Tentukan matlamat tertentu yang boleh diukur di hadapan. Sebagai contoh, "menyelesaikan sekurang-kurangnya 50% daripada tiket sokongan Level 1 dalam masa 2 minit" atau "meningkatkan masa kemasukan pelanggan dari 5 hari kepada 2 hari dalam tempoh enam bulan." Pastikan semua pemangku kepentingan bersetuju dengan matlamat ini dan bahawa anda mempunyai cara untuk menjejaki mereka. Rawatan projek agensi seperti mana-mana inisiatif strategik lain: dengan kes perniagaan dan KPIs. Elakkan usaha "kita lihat apa yang boleh dilakukan" yang terbuka - itu merupakan resep untuk kekecewaan dan rintangan skop. Juga berkomunikasi dengan jelas kepada pengguna akhir apa yang agensi akan dan tidak akan lakukan, untuk menguruskan jangkaan mereka. Menetapkan matlamat yang ditakrifkan dengan baik menyesuaikan semua orang dan memberikan projek kesan yang adil dalam membuktikan nilai. Mitigasi : Dengan buzz AI di mana-mana, terdapat kecenderungan (bahkan di kalangan orang-orang yang berpengalaman) untuk melebih-lebihkan apa yang agen AI boleh lakukan di luar kotak. Saya telah bersalah terhadap ini sendiri - pada satu titik saya menganggap AutoGPT yang terhubung ke dalam sistem kami hanya akan membayangkan perkara-perkara seperti sewa baru pintar. Pemeriksaan realiti: agen semasa sering rapuh di luar senario yang mereka dilatih atau dikonfigurasi untuk. Seorang penganalisis yang saya bercakap dengan memberi amaran tentang "mencuci agen" - pembekal dengan tidak tepat meletupkan label "agen AI" pada sistem yang tidak benar-benar otonom, membawa eksekutif untuk mengharapkan pekerja ajaib dan kemudian diserang (Gartner menonjolkan hype "mencuci agen" ini pada pertengahan 2025 https://www.gartner.com kepada siapa sahaja ! ) 2. Overhype & “Magic Thinking”: mempunyai Berfikir bahawa agensi anda bukan omniscient - ia memerlukan data yang berkualiti, konteks domain, dan konfigurasi yang teliti untuk berfungsi dengan baik, dan walaupun kemudian ia akan mempunyai kesenjangan. Mengendalikan juruterbang menyeluruh untuk mengesahkan prestasi pada kes-kes yang sebenar, bukan hanya skenario hari yang cerah. Mengajarkan pihak berkepentingan bahawa seorang agen akan memerlukan tuning dan tidak boleh hanya "mempelajari perniagaan" di malam hari dengan sihir. Juga ingat, kadang-kadang jika-kadang peraturan atau skrip yang mudah atau membuat kerja lebih baik daripada AI yang kompleks, terutamanya untuk tugas-tugas deterministik yang mesti tepat setiap kali. Jangan gunakan AI untuk kebaikan AI; melaburkan seorang agen di mana ia benar-benar menambah nilai yang unik yang alat-alat lain tidak boleh. Singkatnya, simpan hype di - perlakukan agensi AI sebagai alat Mitigasi : Agen autonomi sangat bergantung kepada data yang mereka berikan dan pengetahuan yang mereka mempunyai akses kepada. Jika data itu salah, bias, atau tidak lengkap, keputusan agen itu juga akan. Banyak kegagalan AI menjejaskan semula kepada kualiti data yang buruk atau ketersediaan. Sebagai contoh, jika pangkalan pengetahuan agen anda mempunyai maklumat produk yang telah usang, ia boleh memberikan jawapan yang salah kepada pelanggan. Jika data latihannya mempunyai bias, agen itu mungkin secara tidak sengaja memperkuat bias dalam tindakan mereka. Terdapat juga risiko "keracunan memori", di mana data jahat atau buruk masuk ke dalam konteks agen dan menyebabkan ia bertindak dengan cara yang tidak diingini. Ini boleh berlaku melalui serangan suntikan segera, di mana seseorang memberi agensi input yang dicipta dengan bijak yang mengubah tingkah laku atau mendedahkan maklumat rahsia, atau hanya dengan agensi mengambil maklumat yang tidak tepat dari sumber yang tidak 3. Data & Memory Issues (Garbage In, Garbage Out): Berinvestasi dalam ketersediaan data dan jaminan kualiti. Pastikan agen mempunyai akses kepada data yang boleh dipercayai, terkini, dan relevan untuk domain mereka. Sebelum pergi secara langsung, lakukan pembersihan pangkalan pengetahuan atau pangkalan data yang akan digunakan: mengarkibkan rekod lama, membetulkan kesilapan, dan menyalakan kesilapan yang jelas. Melaksanakan langkah-langkah pengesahan untuk maklumat kritikal (contohnya, jika agen menyediakan nasihat kewangan, pastikan ia memeriksa bilangan kunci terhadap sumber yang boleh dipercayai). Juga, masukkan penapis input dan had konteks: jangan biarkan agen mengkonsumsi input pengguna yang sewenang-wenang, panjang atau kandungan pihak ketiga tanpa sandboxing. Sebagai contoh, hadkan berapa banyak permintaan pengguna dimasukkan ke dalam memori jangka panjang agen untuk mengurangkan risiko suntikan. kelemahan untuk aplikasi berasaskan LLM (https://genai.owasp.org/llmrisk/llm01-prompt-injection/), menekankan betapa serius kita perlu mengambil risiko ini. Anda juga boleh mempertimbangkan mempunyai pengurus data atau pengurus pengetahuan yang terlibat: sesetengah organisasi kini memasukkan pakar data dalam pasukan projek AI untuk memastikan diet maklumat agen kekal sihat. Amalan lama masih memegang: sampah dalam, sampah keluar - kecuali dengan agensi autonomi, sampah dalam boleh bermakna sampah Oleh itu, jaga paip data itu dengan teliti. Mitigasi : #1 tindakan Membina dan mengendalikan agensi AI memerlukan kemahiran yang banyak pasukan masih membangunkan. Jika pasukan anda tidak boleh membantah kejuruteraan prompt, menguruskan output LLM, atau mengintegrasikan AI dengan sistem warisan, projek ini boleh menghalang atau menghasilkan agen subpar.Selain itu, walaupun teknologi berfungsi, orang-orang dalam organisasi mungkin tidak memeluknya.Kami telah melihat kes-kes di mana agen AI digunakan tetapi kemudian sebahagian besarnya diabaikan atau bahkan disabot oleh kakitangan yang tidak mempercayai atau merasa terancam olehnya.Pengurus garis hadapan mungkin bimbang bahawa "autonomi" bermakna AI tidak akan menggantikannya, dan pengurus tengah mungkin bimbang kehilangan kawalan atau pengawasan. 4. Talent Gaps & Cultural Resistance: Di sisi bakat, anda mungkin perlu meningkatkan kemahiran pengembang atau analis sedia ada dalam pembangunan AI dan MLOps, atau menyewa pakar-pakar baru (insinyur ML, ahli etika AI, dan lain-lain), atau membawa perunding untuk mengisi kekosongan dalam jangka pendek.Selain itu, membentuk pasukan lintas fungsi (IT, sains data, pemilik proses perniagaan, pematuhan) dari awal, supaya semua pengetahuan yang diperlukan berada di dalam bilik apabila merancang agen. Frame itu sebagai alat untuk meningkatkan kakitangan, bukannya menggantikan mereka. Sebagai contoh, "Agen ini akan menangani entri data yang membosankan supaya anda boleh memberi tumpuan kepada kerja yang lebih bermakna" berjalan jauh untuk mengurangkan ketakutan kehilangan pekerjaan. Terlibat pengguna akhir dalam reka bentuk dan ujian agen - biarkan mereka memberikan maklum balas, mencadangkan ciri-ciri, dan mempunyai rasa kepemilikan. Identifikasi sesetengah "pemenang AI" di jabatan - pekerja yang dihormati yang bersemangat tentang teknologi dan boleh memberi kesan positif kepada rakan sebaya mereka dengan menunjukkan bagaimana ia membantu. Tanpa membeli-in, bahkan agen AI terbaik boleh berakhir kurang digunakan atau bahkan diselesaikan dengan sengaja. Jadi, melabur dalam latihan dan mitos-busting. Satu teknik yang kami gunakan: kami mencipta FAQ dalaman dan mengadakan demo untuk menunjukkan persis apa Mitigasi : kenapa Tidak seperti perisian tradisional yang deterministik, agen AI (terutamanya mereka yang didorong oleh LLM) boleh menghasilkan output yang bervariasi dan kadang-kadang aneh. Suatu hari seorang agen boleh memberikan jawapan yang sempurna; pada hari berikutnya, dalam keadaan yang sedikit berbeza, ia menghasilkan kebodohan atau kesilapan yang mencolok. Non-determinisme ini sukar untuk pengguna perniagaan yang mengharapkan konsistensi dan kebolehpercayaan. Jika tingkah laku agen adalah tidak konsisten atau ia mempunyai beberapa goofs profil tinggi, pengguna akan dengan cepat kehilangan kepercayaan (mungkin betul-betul begitu). Saya mengalami ini dengan agen helpdesk: dalam ujian ia mempunyai ketepatan ~90%, tetapi dalam pengeluaran kadang-kadang ia memberikan jawapan yang sangat salah. Hasil yang buruk itu cukup untuk membuat kakitangan sokongan ragu-ragu untuk menggunakan cadangan mereka sama sekali. Kami memanggil masalah 5. Unpredictable Outputs & “AI Slop”: Pertama, agensi desay mengandalkan jangkaan dengan pemangku kepentingan bahawa beberapa variabiliti adalah normal - AI boleh mengekspresikan perkara yang berbeza setiap kali atau mengambil pendekatan yang sedikit berbeza. Tetapi juga meletakkan kawalan untuk menangkap output yang benar-benar buruk sebelum mereka menyebabkan kerosakan. Teknik termasuk: peraturan pengesahan (contohnya, jika jawapan atau tindakan agensi berpaling terlalu banyak daripada norma yang dijangka, menandakan atau memerlukan kelulusan), mengalihkan tindakan berisiko tinggi di sebalik tugas-tugas kritikal, dan menyesuaikan konfigurasi AI untuk tingkah laku yang lebih dapat diramalkan. Sebagai contoh, anda boleh menurunkan peraturan "suhu" LLM dengan cepat untuk menjadikannya kurang kreatif dan lebih konsisten dalam tindak balas. Pada asasnya, anda ingin memindahkan pelindung agensi ke tingkah laku deterministik untuk tugas Mitigasi : Mod kegagalan yang kurang glamor tetapi sangat nyata ialah meremehkan kerja kejuruteraan untuk mengintegrasikan dan meluaskan agen dalam persekitaran korporat. Saya telah melihat pasukan menghabiskan bulan-bulan menyempurnakan logik agen AI, hanya untuk mendapati bahawa bahagian yang paling sukar sebenarnya menyambungkannya kepada selusin sistem warisan yang diperlukan untuk berinteraksi dengan untuk melakukan tugasnya. Kekurangan API, data terperangkap dalam silos, sekatan keselamatan yang ketat - cabaran integrasi ini boleh menghentikan atau bahkan membunuh projek terlambat dalam permainan. Selain itu, pertimbangkan kos. agen AI - terutamanya mereka yang menggunakan model yang dihoskan awan yang besar - boleh menjadi lapar sumber. Jika tidak dioptimalkan, seorang agen yang beroperasi dalam pengeluaran 24/7 mungkin mengalami tagihan komputer awan yang besar atau pada infrastruktur hog-premises. Satu pasukan 6. Integration Headaches & Runaway Costs: Rencana agensi latent adalah mengekalkan seni bina dan integrasi dalam fasa, dan berfikir kos dari hari pertama. Jangan cuba mengintegrasikan agensi dengan setiap sistem di luar pintu gerbang. Sebaliknya, sambungkan kepada satu atau dua sistem utama untuk membuktikan nilai, kemudian berkembang secara beransur-ansur. Anda juga boleh menggunakan middleware atau RPA sebagai stopgap untuk sistem tanpa API - bukan penyelesaian jangka panjang, tetapi ia boleh membawa anda melalui pilot. Di had kos, alat agensi anda untuk menjejaki penggunaan sumber (panggilan API, token jika menggunakan LLM, penggunaan CPU/memori, dan lain-lain). Setkan bajet dan amaran, contohnya, jika agensi tiba-tiba membuat 1000 panggilan API luaran dalam satu jam apabila ia biasanya membuat 100, sesuatu yang mungkin salah dan ia harus memberi amaran atau mengawasi dirinya sendiri. Kami lebih bijak tentang mengoptim buat sesuatu dan lupa untuk memeriksa sama ada ia adalah ekonomi untuk melakukannya pada skala. Mitigasi : boleh Sesetengah kegagalan tidak berlaku pada hari pertama, tetapi secara beransur-ansur dengan masa kerana kurangnya pengawasan operasi. Ia sangat biasa: pasukan melancarkan agensi jurulatih yang hebat, mengisytiharkan kejayaan, dan kemudian meninggalkan ia sebahagian besarnya pada autopilot tanpa pemantauan atau proses penambahbaikan yang berterusan. Bulan-bulan kemudian, prestasi mengalir atau sesuatu dalam persekitaran berubah, dan suatu hari ada insiden, mungkin agensi membuat kesilapan yang mengerikan selama berminggu-minggu tetapi tidak ada yang menyedari sehingga pelanggan mengeluh. Ini pada asasnya merupakan kegagalan operasi AI. Tidak seperti perisian statik, sistem AI boleh merosakkan jika tidak dikekalkan: model menjadi stag, data mengalir, tingkah laku pengguna berubah. 7. Lack of Monitoring & Feedback (Set and Forget Syndrome): Mengimplementasikan rejim pemantauan dan maklum balas yang kukuh daripada get-go (sekali lagi, Pilar 6 dan 7 dalam tindakan). Tentukan Indikator Kinerja Kunci (KPI) untuk kejayaan agen anda - perkara-perkara seperti kadar ketepatan, kadar penyelesaian tugas, masa pemprosesan purata, skor kepuasan pengguna, dan mungkin bilangan overrides atau eskalasi manusia. Menjejaki ini secara berterusan. Tetapkan amaran untuk anomali (ketinggian dalam kesilapan, penurunan dalam penggunaan, corak tindakan yang tidak biasa seperti yang dinyatakan sebelumnya). Jadual pembaruan model biasa atau penyesuaian halus jika agen anda belajar daripada data, terutamanya jika data anda mempunyai musim atau proses perniagaan anda berevolusi. Sesetengah organisasi bahkan telah menetapkan mesyuarat "peringkat prestasi AI", contohnya, sebuah jawatankuasa pem untuk mencapai nilai perniagaan yang tinggi daripada AI daripada mereka yang mengabaikan jenis pemantauan ini (https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-11-04-gartner-survey-finds-regular-ai-system-assessments-triple-the-probelihood-of-high-genai-value). Pelajaran: jangan merawat penyebaran sebagai garis akhir; perlakukan ia sebagai permulaan fasa peningkatan berterusan. Agen AI seperti ahli pasukan baru - anda perlu memberikannya ulasan prestasi dan latihan, bukan hanya menyewa dan pergi. Mitigasi : three times more likely Kami telah menutupi banyak kawasan di mana Ia mungkin kelihatan menakutkan, tetapi pengurangan ini menjadi sifat kedua apabila anda membina mereka ke dalam rancangan projek anda.Dalam amalan, menangani tujuh bidang ini (tujuan yang jelas, harapan yang realistik, persiapan data, latihan pasukan, pengesahan output, perancangan integrasi, dan pemantauan berterusan) secara dramatik meningkatkan peluang projek agensi anda akan berjaya - atau sekurang-kurangnya bahawa anda akan menangkap isu-isu lebih awal dan menyesuaikan diri. Tidak Bagian terakhir daripada teka-teki adalah memastikan anda mengukur kejayaan dengan betul dan mengulangi berdasarkan maklum balas sebenar. Dalam bahagian seterusnya (dan terakhir) siri ini, kami akan melihat bagaimana untuk mengoperasionalkan agen AI untuk jangka panjang.Ia termasuk menentukan metrik yang bermakna untuk kesan, memilih alat dan platform yang betul (pemandangan pembekal), membangunkan peranan dan kemahiran organisasi anda untuk bekerja dengan AI, dan berjuang untuk perubahan masa depan seperti peraturan.