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您需要企业AI编排吗？包含 3 个问题的准备框架
由 5 名员工使用的内部支付代理可能比为 50,000 名用户提供服务的面向客户的助理（仅起草回复以供人工审核）需要更多的编排。支付代理可以在任何人干预之前转移资金。起草助理仍在人工检查站后面。这种对比暴露了将编排视为后期需求的问题......您需要企业人工智能编排吗？ DataRobot 上首先出现了包含 3 个问题的准备框架。
来源:DataRobot博客由 5 名员工使用的内部支付代理可能比为 50,000 名用户提供服务的面向客户的助理（仅起草回复以供人工审核）需要更多的编排。支付代理可以在任何人干预之前转移资金。起草助理仍在人工检查站后面。
这种对比暴露了将编排视为“大型”人工智能程序的后期需求的问题。用户数量很容易衡量，但它并不能揭示真正的运营风险所在。
代理系统可以保持在线状态，同时降低准确性、延迟、成本和有效性。他们可以通过多项决策携带一个错误的输入，访问需要可靠审计跟踪的记录，或者在人们有机会干预之前采取行动。在每种情况下，系统仍在运行，而操作风险却在增加。
这使得编排准备情况成为三个自变量的问题：
这些变量转化为规模、数据敏感性和自主性。任何一个人都可以是决定性的。独立评估它们为团队提供了一种更有用的方法来决定编排何时属于运营模型。
AI 代理在保持运行的同时可能会发生故障
传统的应用程序监控会查找二进制故障：服务崩溃、端点停止响应或错误率峰值。传统模型监控评估输出是否保持准确和稳定。这两种方法都不是为了捕获在消耗预算、不必要的循环或在五个下游决策中携带错误输入的情况下返回正确答案的代理。第一个可见信号可能是预算超支、合规问题或重复的错误决策。