智能体监督的未来.pdf
这份《Agentic 监督的未来》报告由 ARTEFACT 发布，深入探讨了伴随 AI 代理兴起而来的新型工作模式，即“Agentic 监督”。报告通过对企业和行业专家的访谈，以及对现有 Agentic 监督工具的分析，总结了当前 Agentic 监督的状况和未来的发展方向。
**核心要点：**
* **Agentic 监督的必要性：** AI 代理在执行任务时具有自主性和目标导向性，这与传统软件不同，带来了新的风险，如幻觉、推理错误、侵权等。因此，需要更严格、更广泛的治理，即 Agentic 监督，以确保 AI 代理的行为符合预期并受到控制。
* **AgentOps 框架：**报告提出 AgentOps 框架，包含三个阶段：观察、评估和监控/管理。每个阶段都面临不同的挑战，例如：
* **观察：**需要事先考虑需要捕获哪些数据，以实现可追溯性和透明度。
* **评估：**需要使用 AI 评估 AI，并建立可靠的基准数据集。
* **监控/管理：**需要优先处理不断增长的指标和警报，建立标准化的警报和指标管理框架。
* **Agentic 监督的关键要素：**
* **可追溯性与透明度：** 详细记录 AI 代理的推理过程，以便进行根本原因分析。
* **业务参与：** 由于 AI 代理具有不可预测性，业务部门必须积极参与到 Agentic 监督中，共同制定质量标准并监督代理的行为。
* **标准化框架：** 定义企业 AI 治理团队需要定义一套适用于所有 AI 开发的标准化框架和工具集，并确保系统间的控制和监督互操作性。
* **Agentic 监督与现有实践的联系：** Agentic 监督借鉴了软件工程、RPA 和数据治理等领域的经验，并根据 AI 代理的特点进行了调整。
* **风险与机遇的平衡：** Agentic 监督的目标是在最大化 AI 代理价值的同时，最小化风险。需要定义明确的风险框架，并确保风险得到充分管理。
* **统一的 AgentOps 栈：**为了能够进行有效的监督，一个统一的、可扩展的AgentOps技术栈非常重要，它包括一个注册表，一个共享的可观测性中心和一些可伸缩的协议。
* **商业团队的作用：** 商业团队需要组织全球 AI 治理和监督协议，参与到design阶段的护栏设计，并定义事件响应协议。
* **标准化：** 为了保证所有团队使用的是一套标准的开发流程、测试标准和风险评估流程，需要对各个步骤进行标准化。
* **未来的展望：** 报告预测，随着 AI 代理的不断发展，Agentic 监督将成为一种不可或缺的技能，将对未来的工作模式产生深远影响。
* **公司行动方案：**报告中建议，应该从小型项目开始，进行可观测性建设，并且在公司内部达成统一的风险管控认知。
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