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大规模治理和管理代理 AI 的 DevOps 指南
自动驾驶仪和企业代理人工智能有什么共同点？两者都可以自主运行。两者都需要人类在系统进行控制之前设置规则、边界和警报。在这两种情况下，跳过这一步并不大胆。这是鲁莽的。大多数企业部署 AI 代理的方式与早期团队部署云的方式相同...《大规模治理和管理代理 AI 的 DevOps 指南》一文首先出现在 DataRobot 上。
来源:DataRobot博客自动驾驶仪和企业代理人工智能有什么共同点？两者都可以自主运行。两者都需要人类在系统进行控制之前设置规则、边界和警报。在这两种情况下，跳过这一步并不大胆。这是鲁莽的。
大多数企业部署人工智能代理的方式与早期团队部署云基础设施的方式相同：快速，而治理是事后的想法。起初看似速度很快却变成了无序扩张、安全漏洞和多年的技术债务。
自主推理、决策和行动的人工智能代理需要不同的方法。治理不是约束。它使这些系统保持可靠、安全和受控。
随着企业采用 AI 代理作为新型自主系统，DevOps 团队有责任将其保持在护栏内。现在，这些代理开始以传统软件从未要求您管理的规模在您的系统中路由票证、执行工作流程并做出决策。
这是代理 AI 生命周期的生存指南：要计划什么、要关注什么，以及如何建立加速部署而不是阻止部署的治理。
要点
为什么治理在 AI 代理部署中很重要
如何规划和设计安全的 AI 代理生命周期
本节列出了建立正确基础的蓝图。