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部署 AI 代理不是典型的软件发布 - 来自战壕的 7 个教训
顶级行动包括给予代理适当的自由度和重新思考传统的投资回报率。行业领袖分享了自己的经验。
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ZDNET 的关键要点
对人工智能代理的兴奋似乎有些过头了，但请记住：需要实地工作和规划才能使这些工具富有成效。顶层行动包括给予代理人自由，但不要太多的自由，同时重新考虑传统的投资回报衡量标准。
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有效的人工智能开发和管理需要在控制、投资、治理和设计方面做出明智的选择，克里斯汀·伯纳姆 (Kristin Burnham) 在《麻省理工学院斯隆管理评论》上撰文表示。在回顾斯隆和波士顿咨询集团最近进行的研究时，她引用了人工智能代理开发人员和支持者需要意识到的“紧张局势”：
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整个行业一致认为，代理需要新的考虑因素，超出我们在传统软件开发中已经习惯的范围。在此过程中，我们正在吸取新的教训。行业领导者与 ZDNET 分享了他们在迈向代理人工智能未来时的一些经验教训。
1. 治理很重要
一个重要的教训是“治理无法改造”，Kale 补充道。 “当监督和政策控制后期添加时，系统通常缺乏支持它们的架构钩子，从而迫使痛苦的暂停或重新设计。”
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