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生产就绪的代理 AI：评估、监控和治理
尽管您的 AI 代理在 POC 环境中可能表现出色，但同样的成功可能无法应用到生产中。通常，那些完美的演示体验并不能转化为生产中相同水平的可靠性（如果有的话）。将代理从 POC 引入生产需要克服以下五个基本挑战： 构建...可用于生产后的代理 AI：评估、监控和治理首先出现在 DataRobot 上。
来源:DataRobot博客尽管您的 AI 代理在 POC 环境中可能表现出色，但同样的成功可能无法应用到生产中。通常，那些完美的演示体验并不能转化为生产中相同水平的可靠性（如果有的话）。
将代理从 POC 引入生产需要克服以下五个基本挑战：
建立可靠的代理首先要将模糊的业务目标（例如“改善客户服务”）转化为具体的定量评估阈值。业务环境决定了您应该评估什么以及如何监控它。
例如，财务合规代理通常需要 99.9% 的功能准确性和严格的治理遵守，即使这是以牺牲速度为代价的。相比之下，客户支持代理可能会优先考虑低延迟和经济效率，接受“足够好”的 90% 解决率，以平衡性能与成本。
为了达到生产准备状态，您需要跨大型语言模型 (LLM)、嵌入策略和护栏的不同组合来评估多个代理工作流程，同时仍然满足严格的质量、延迟和成本目标。
评估不仅限于功能准确性，还涵盖极端情况、有毒提示和响应的红队，以及针对快速注入攻击等威胁的防御。
这项工作将基于法学硕士的评估与人工审核相结合，使用合成数据和现实世界的用例。同时，您还可以评估运营性能，包括延迟、每秒数百或数千个请求的吞吐量，以及根据需求扩展或缩减的能力。