每個(gè)企業(yè)都在競(jìng)相實(shí)施人工智能。一些企業(yè)正在部署自主智能體（Agentic AI），這些智能體在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中進(jìn)行規(guī)劃、推理和行動(dòng)，調(diào)度、生成內(nèi)容、處理工單，甚至執(zhí)行交易。

然而，隨著這些智能體工作流程的上線(xiàn)，裂縫出現(xiàn)了：智能體做出了一個(gè)有缺陷的決定，無(wú)休止地循環(huán)或觸發(fā)了一個(gè)意想不到的動(dòng)作。根本原因不是模型智能；缺少護(hù)欄、糟糕的背景或薄弱的驗(yàn)證。

自主智能體系統(tǒng)的行為不像傳統(tǒng)軟件。它們是動(dòng)態(tài)的、適應(yīng)性強(qiáng)的，本質(zhì)上是不可預(yù)測(cè)的。測(cè)試它們需要一個(gè)新的學(xué)科，一個(gè)融合了工程、治理和持續(xù)的人類(lèi)監(jiān)督的學(xué)科。以下策略采用這種混合方法進(jìn)行智能體人工智能開(kāi)發(fā)和質(zhì)量保證，以幫助團(tuán)隊(duì)提高智能體和其他應(yīng)用程序的整體質(zhì)量。

一、將智能體置于當(dāng)下值得信賴(lài)環(huán)境中

對(duì)于智能體工作流來(lái)說(shuō)，成功并不在于龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，而在于智能體用于推理和行動(dòng)的信息的質(zhì)量。當(dāng)智能體依賴(lài)于不準(zhǔn)確的檢索、過(guò)時(shí)的數(shù)據(jù)或不完整的上下文時(shí)，它們會(huì)快速而確定地失敗。

自主智能體根據(jù)所看到的采取行動(dòng)。上下文漂移，來(lái)自過(guò)時(shí)的API、未經(jīng)驗(yàn)證的文檔或不一致的知識(shí)圖，會(huì)破壞可靠性。企業(yè)應(yīng)將上下文視為實(shí)時(shí)的基礎(chǔ)設(shè)施：受管理、版本控制和持續(xù)驗(yàn)證。合成或緩存的數(shù)據(jù)有助于提高響應(yīng)速度，但經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的實(shí)時(shí)信息必須始終是事實(shí)的來(lái)源。投資于上下文完整性，而不僅僅是數(shù)據(jù)量，可以確保智能體做出基于現(xiàn)實(shí)的決策。

二、微調(diào)域精度和控制

即使在使用基礎(chǔ)模型時(shí)，企業(yè)也不能僅僅依賴(lài)通用推理。微調(diào)或快速調(diào)節(jié)可確保智能體正確解釋業(yè)務(wù)規(guī)則、語(yǔ)氣和合規(guī)性邊界。

智能體行為必須反映組織的優(yōu)先事項(xiàng)——準(zhǔn)確性、安全性、品牌聲音和風(fēng)險(xiǎn)承受能力。通過(guò)特定領(lǐng)域的微調(diào)、檢索配置或受限的規(guī)劃邏輯進(jìn)行定制，有助于防止風(fēng)險(xiǎn)自主性并保持控制。

三、讓人類(lèi)持續(xù)在線(xiàn)

人的反饋不是補(bǔ)丁，它是控制系統(tǒng)的一部分。持續(xù)的監(jiān)督使企業(yè)能夠在造成傷害之前發(fā)現(xiàn)偏差、偏見(jiàn)或過(guò)度行為。結(jié)構(gòu)化評(píng)估將自動(dòng)預(yù)測(cè)與人類(lèi)判斷相結(jié)合，確保智能體決策保持道德、相關(guān)并與意圖保持一致。

智能體很有說(shuō)服力，但并不總是正確的。結(jié)合審查檢查點(diǎn)、升級(jí)協(xié)議和反饋循環(huán)，使他們能夠承擔(dān)責(zé)任，而不會(huì)扼殺適應(yīng)性。多樣化的人工評(píng)估人員有助于揭示自動(dòng)化測(cè)試遺漏的邊緣案例和文化細(xì)微差別。

四、穩(wěn)健安全的紅隊(duì)

智能體系統(tǒng)需要主動(dòng)的壓力測(cè)試。紅隊(duì)暴露了智能體在失敗、操縱或沖突目標(biāo)下的行為，從即時(shí)注入嘗試到數(shù)據(jù)中毒或邏輯陷阱。

受控對(duì)抗測(cè)試在部署前識(shí)別漏洞。有效的紅隊(duì)合作將技術(shù)攻擊模擬與道德和操作濫用場(chǎng)景相結(jié)合，確保自主智能體在生產(chǎn)環(huán)境中保持安全、一致和彈性。

五、現(xiàn)場(chǎng)企業(yè)條件下的測(cè)試和監(jiān)控

任何虛擬環(huán)境都很難復(fù)制現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜性。一旦智能體與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、用戶(hù)和工作流交互，意想不到的邊緣情況就會(huì)出現(xiàn)。持續(xù)監(jiān)控是企業(yè)如何在不減緩創(chuàng)新的情況下保持控制。

現(xiàn)實(shí)世界的評(píng)估捕捉到了緊急行為、績(jī)效變化、情境相關(guān)性或合規(guī)性一致性。具有遙測(cè)、審計(jì)和自動(dòng)回滾觸發(fā)器的儀器智能體?？煽啃圆皇且淮涡缘恼J(rèn)證；這是一個(gè)持續(xù)的承諾。

未來(lái)承諾

在人工智能領(lǐng)域獲勝的企業(yè)不僅在部署智能體，還在構(gòu)建運(yùn)營(yíng)生態(tài)系統(tǒng)，讓智能體負(fù)責(zé)任地行事，以事實(shí)為基礎(chǔ)，安全地發(fā)展。以上概述的五種策略是有效的質(zhì)量衡量標(biāo)準(zhǔn)，但必須持續(xù)監(jiān)控和調(diào)整，以確保隨著智能體的增長(zhǎng)和條件的變化而保持可靠性。

智能體系統(tǒng)的質(zhì)量保證不是一個(gè)復(fù)選框。這是信任的架構(gòu)。將其視為戰(zhàn)略學(xué)科的公司，在每個(gè)階段整合人類(lèi)判斷、測(cè)試嚴(yán)謹(jǐn)性和治理，將定義企業(yè)中負(fù)責(zé)任的自主性。

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