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原文作者：Jason Brownlee
Agentic AI 是一个新兴且快速发展的领域，它涉及到能够自主规划、执行复杂任务并从错误中学习的AI系统。将这些系统部署到生产环境中，带来了巨大的效率提升潜力，同时也带来了独特且重大的风险。
在将任何Agentic AI系统投入实际生产环境之前，需要深思熟虑一系列重要的考虑因素。忽略这些因素可能会导致系统行为不可预测、效率低下，甚至对业务运营造成严重损害。
以下是在生产环境中部署Agentic AI之前需要考虑的七个重要方面。
1. 定义明确且可衡量的目标
一个Agentic AI系统的核心在于其自主性。然而，这种自主性必须在清晰的界限内运作。在部署之前，必须为代理设定明确、具体且可衡量的目标。
- 清晰的成功指标：定义什么构成“成功”。这可能是完成特定任务、达到特定的准确率阈值，或者遵守特定的业务规则。
- 避免模糊的目标：像“优化客户满意度”这样的宽泛目标需要被分解成可操作的、可量化的步骤，例如“在5次互动内解决客户支持查询的百分比”。
- 目标冲突管理：设计系统以识别和解决可能出现的相互冲突的目标（例如，速度与准确性）。
2. 强大的错误处理与回滚机制
Agentic系统，由于其自主规划和决策能力，可能会陷入无限循环、执行无效步骤或产生意外的副作用。生产环境需要稳健的错误处理和快速回滚能力。
- 中断点与检查点：在关键决策点设置检查点，以便在出现问题时可以恢复到已知的良好状态。
- 安全停止机制：实现一个“红色按钮”或外部触发的停止指令，允许操作员立即终止代理的运行，无论它当前处于哪个执行阶段。
- 错误日志记录：详细记录代理的每一步推理、计划和执行结果，以便事后审计和调试。
3. 风险评估与安全边界
自主性直接与风险相关。在部署之前，必须进行彻底的风险评估，并设置严格的安全边界。
思考：“如果代理做出了一个坏的决定，最坏的结果是什么？”这个问题的答案应该指导安全策略的制定。
- 权限最小化：确保代理只能访问执行其任务所绝对必需的资源、数据和工具。
- 危害模型（Harm Modeling）：主动模拟代理可能导致的潜在危害，无论是财务损失、数据泄露还是声誉损害。
- 工具/API访问限制：严格限制代理可以调用的外部工具和API的范围和频率。
4. 人类监督与干预的级别
Agentic AI的部署是一个连续谱，从完全自主到需要持续人工验证。生产环境的设置必须明确定义人类监督的级别。
是需要“人类在环”（Human-in-the-Loop, HITL）进行每一步批准，还是只需要“人类在回路外”（Human-on-the-Loop, HOTL）进行定期审查？
- 触发干预的条件：定义哪些情况（如高不确定性、高风险操作、特定资源访问）会自动将控制权交还给人。
- 反馈循环设计：确保人类的干预和反馈能够被高效地捕获并用于模型的短期和长期改进。
5. 性能监控与成本管理
与传统的、预先编程的系统不同，Agentic AI的性能和资源消耗可能随时间动态变化，尤其是在探索新策略时。
- 跟踪推理步数：Agentic任务可能需要大量的LLM调用（即“思考”）。监控总的令牌消耗和步骤数量至关重要，因为这直接影响成本。
- 延迟与吞吐量：确保代理完成任务所需的时间符合服务水平协议（SLA）。自主决策过程可能比直接API调用慢得多。
- 漂移检测：监控代理在生产数据上的实际表现是否随时间偏离训练或测试时的性能基准（模型漂移）。
6. 工具与环境的可靠性
Agentic AI的有效性严重依赖于它所能使用的工具。
如果一个代理依赖于一个不可靠的API、一个易出错的数据库查询函数或一个需要不断认证的外部服务，那么整个自主流程都会受到影响。
- 工具的健壮性测试：在集成到代理框架之前，独立测试所有工具函数，确保它们能优雅地处理异常输入和网络错误。
- 工具的明确定义：为代理提供清晰、无歧义的工具描述（函数签名和说明），以最小化误用。
- 沙箱环境：如果工具涉及外部系统交互，考虑在安全的沙箱环境中执行这些操作，直到验证其安全性为止。
7. 学习与适应的界限
Agentic AI的一个关键特性是学习和适应能力。生产部署必须明确定义学习的范围。
我们希望代理在任务执行中进行“短期调整”（如调整计划），还是希望它进行“长期学习”（如更新其核心知识或策略）？
- 知识更新策略：明确是使用检索增强生成（RAG）来获取新知识，还是允许代理微调内部模型。后者在生产中风险更高，需要更严格的控制。
- 遗忘机制：设计机制确保代理可以“遗忘”不准确或过时的信息，防止负面经验的积累。
通过系统地解决这些关键问题，组织可以更自信、更安全地利用Agentic AI带来的变革性潜力，同时减轻随之而来的固有风险。
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