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如何在企业中扩展代理人工智能
购买高性能发动机并不能让您成为一支赛车队。你仍然需要维修站工作人员、后勤、遥测和纪律来全速运行它，而不会在第三圈发生爆炸。代理人工智能也是一样。技术不再是困难的部分。破坏企业的是一切......这篇文章《如何在企业中扩展代理人工智能》首先出现在 DataRobot 上。
来源:DataRobot博客购买高性能发动机并不能让您成为一支赛车队。你仍然需要维修站工作人员、后勤、遥测和纪律来全速运行它，而不会在第三圈发生爆炸。
Agentic AI 是一样的。技术不再是困难的部分。破坏企业的是人工智能所依赖的一切：不是为实时代理访问而构建的数据管道、为人类决策（而不是做出数千个决策的机器）而设计的治理框架，以及从来不打算与自主数字劳动力协调的遗留系统。
大多数扩展工作陷入停滞并不是因为试点失败，而是因为其背后的组织并不是为生产实际需求而构建的：基础设施投资、集成债务、治理差距以及演示中没有出现的艰难对话。
要点
当代理 AI 扩展时会出现什么问题
扩展传统软件很大程度上是一个容量问题。添加计算、优化代码、提高吞吐量。扩展代理人工智能引入了一些不同的东西：你将决策权扩展到在不同程度的人类监督下运行的系统。技术挑战确实存在，但组织挑战更加困难。