详细内容或原文请订阅后点击阅览
100-agent 基准：企业 AI 规模为何停滞以及如何解决
大多数扩展代理人工智能的企业都在不知道资本去向的情况下超支。这不仅仅是预算监督。它指出了运营战略上更深层次的差距。虽然构建单个代理是一个常见的起点，但真正的企业挑战是管理质量、扩展用例以及捕获整个机群的可衡量价值...《100 个代理基准：为什么企业 AI 规模停滞以及如何解决它》一文首先出现在 DataRobot 上。
来源:DataRobot博客大多数扩展代理人工智能的企业都在不知道资本去向的情况下超支。这不仅仅是预算监督。它指出了运营战略上更深层次的差距。虽然构建单个代理是一个常见的起点，但真正的企业挑战是管理质量、扩展用例以及在 100 多个代理中捕获可衡量的价值。
将人工智能视为孤立实验集合的组织正在碰上“生产墙”。相比之下，先行者通过建立、运营和管理关键任务的数字代理团队来取得领先。
IDC 的新研究揭示了其中的利害关系：
竞争差距不再在于构建速度。它关系到谁可以在任何环境中运营安全的“0 级”服务基础。
复杂性的高昂成本：试点为何未能扩大规模
“隐性人工智能税”不是一次性收费；这是一种复合性的财务消耗，随着从试点转向生产，这种财务消耗会成倍增加。当您从 10 个代理扩展到 100 个时，缺乏可见性和治理会将轻微的效率低下变成整个企业的成本危机。
人工智能的真正成本在于操作的复杂性，而不仅仅是初始构建。由于三个具体的运营差距，成本会大规模复合：