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您的AI代理仍然卡在POC中？让我们解决这个问题。
大多数AI代理在POC中失速。了解如何轻松构建，评估，部署和管理准备生产的代理商。阅读完整的分步指南。您的AI代理仍然在POC中陷入困境吗？让我们解决这个问题。首先出现在DataRobot上。
来源:DataRobot博客大多数AI团队都可以在几天内建立演示代理。将该演示变成符合企业期望的准备就绪的事物是进步摊位的地方。
迭代的几周成为整合的几个月，突然，该项目在企业等待时被困在POC炼狱中。
将原型变成准备就绪的代理不仅很难。这是一个工具，框架和安全步骤的迷宫，可以减慢团队并增加风险。
在这篇文章中，您将逐步了解如何使用DataRobot的Agent Workforce平台构建，部署和控制它们。
代理工作人员平台为什么团队努力使代理商进入生产
两个因素使大多数团队都陷入了POC炼狱：
1。将业务需求复杂化成可靠的代理工作流程并不简单。它需要评估LLM，较小模型，嵌入策略和护栏的无数组合，同时平衡严格的质量，延迟和成本目标。仅迭代就可能需要数周。
1。复杂构建 代理工作流不简单2。工作流程工作后的操作范围，将其部署在生产中是一场马拉松比赛。团队花了几个月的时间来管理基础设施，应用安全护栏，设置监控以及执行治理以降低合规性和操作风险。
2。操作拖动今天的选项并不能更轻松：
- 许多工具可能会加快构建过程的一部分，但通常缺乏综合的治理，可观察性和控制性。他们还将用户锁定到其生态系统中，限制模型选择和GPU资源的灵活性，并为评估，调试或正在进行的监视提供最小的支持。Bring-your-ather-ather stacks提供了更大的灵活性，但需要繁重的升降来配置，安全和连接多个系统。团队必须自己处理基础架构，身份验证和合规性 - 将应该数周的几个月变成几个月。
结果？大多数团队从未将其验证给准备就绪的代理商。