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在您的 AI 代理承担更多工作之前准备好这 5 项资产
如何定义重复性工作，为人工智能提供正确的背景，解释什么是高质量的工作，并决定哪些地方仍然需要人类判断。在人工智能代理承担更多工作之前准备这 5 项资产首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学TL;DR:，工作本身需要明确定义。这意味着了解任务是什么，为人工智能提供正确的业务环境，解释什么是好的工作，并决定人工智能何时可以自行前进以及何时应该要求人类判断。本文介绍了五个可重用资产，这些资产可帮助团队构建人工智能可以一致且充满信心地支持的工作流程。
在我的上一篇文章《添加更多人工智能代理之前重新设计工作》中，我认为公司应该首先重新设计工作流程，然后再推出更多人工智能工具和代理。
您可能想知道，如果创建更多代理不是第一步，那么我们应该从哪里开始呢？如果一个团队想要超越个人生产力、孤立的试点和分散的演示，并使人工智能成为其产品生命周期和日常运营的一部分，首先应该做什么？
我从事的 AI 工作流程支持项目越多，我就越确信缺失的部分是准备工作流程本身。
在人工智能能够可靠地执行任何重复性工作之前，必须有人定义该工作是什么、为什么存在、哪些信息很重要、成功的结果是什么样的，以及人工智能必须在哪里停止并要求人类判断。
今天的现实是这种准备工作很少被记录下来。大多数团队会直接跳转到提示和代理。许多人认为，让团队使用先进的模型会产生更好的结果。这是违反直觉的部分：模型执行得越好，那些缺失定义的成本就越高。
区别在于你提问的方式。聊天交互以请求开始：“分析这个。” “做一个演示。” “总结一下这些文件。”
操作工作流程始于明确定义的作业。需要什么结果？哪些来源是权威的？ AI 可以自行做出哪些决定？传递的输出是什么样的？ AI什么时候应该停下来寻求帮助？