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大规模人工智能代理治理：从 5 个代理到 500 名代理劳动力
治理5个代理是一个审查过程。管理 500 个代理是一个基础设施问题。当少数代理可见并受到密切监视时，手动审核和团队级批准就可以发挥作用。一旦代理遍布各个业务部门、工具和环境，这种监督就会崩溃。企业需要一个人工智能代理治理模型，其中包括集中身份、可重用……大规模的后人工智能代理治理：从 5 个代理到 500 名代理劳动力首先出现在 DataRobot 上。
来源:DataRobot博客治理5个代理是一个审查过程。管理 500 个代理是一个基础设施问题。
当少数代理可见并受到密切监视时，手动审核和团队级批准就可以发挥作用。一旦代理遍布各个业务部门、工具和环境，这种监督就会崩溃。
企业需要一个 AI 代理治理模型，其中包括集中式身份、可重用策略以及对整个代理人员队伍进行强制执行。
要点
为什么治理会随着代理队伍的增长而变化
少数 AI 代理可以通过直接审查进行治理。团队可以记录目的、检查提示、批准工具访问、监控使用情况以及在发生变化时重新访问代理。
随着人工智能代理劳动力跨业务部门和系统扩展，挑战不断升级。考虑连接到电子健康记录、预约平台和患者通信系统的医疗保健调度代理。一种版本可能被批准读取调度数据并发送提醒。另一个可能会继承更广泛的访问权限，使用未经批准的模型，或者将受保护的健康信息传递到错误的工作流程中。
在数十个代理中，单个权限更改、工具更新或策略差距可能会在任何人看到之前传播开来。