엔터프라이즈급 AI 인텔리전스를 스케일 구현으로 구현: 에이전트를 먼저 구축하거나 우선 순위를 구축할 것인가?

에이전트와 일반 채팅 조수의 차이는 행동하지 않는 것입니다.

더 많은 기능은 실제 사업에 가깝습니다, 소프트웨어 응용 프로그램과 디지털 작업으로 볼 필요가 더, 힌트로 아닙니다.

기업은 각 지적인 몸을 위한 책임 문이 설치되어야 합니다: 봉사하는, 무슨, 무엇을 읽는, 무엇을 해야 하는지, 무엇을 멈추고, 결과에 책임있는 누구. 국경 정의 없이 일반적인 대리인은, 쉽게 검사 단계에 가동 가능할 수 있습니다, 그러나 생산 단계에서 통제하는 것은 어렵습니다.

자기정부 hierarchy의 통제 강렬

모든 시나리오는 전체 자동화가 필요합니다. 읽기 질문과 답변 수준에 따라 설계, 권장 사항을 생성, 작업 준비, 다음 승인 및 제한 자동 실행.

자율적 계층은 한 번 정의되지 않고 변경되지 않습니다. 스마트 바디는 점차적으로 도구와 특권을 열어서 그림자 모델에서 볼 수 있어야합니다. 품질이 내려지면 데이터 분석 또는 비즈니스 규칙 변경이 권장되는 모델에 자동으로 다운 그레이드되어야합니다.

• 높은 위험 저주파 임무는 자동화를 위해 우선적으로 합니다
• 높은 충격 활동은 이중 확인 또는 의무의 분리를 요구합니다
• 각 공구는 범위와 같은 한계를 놓습니다, 빈도 및 통화의 총계
• moratorium, 재직, 재투자 및 수동 테이크아웃 용량의 감독

통합된 정체성, 도구 및 전략 제어를 구축

여러 에이전트에 대한 가장 취약한 장소는 각 팀이 자신의 키, 복사 인터페이스 및 정의 권한을 저장하는 곳입니다. 엔터프라이즈는 스마트 바디 정체성, 사용자 정체성, 도구 카탈로그, 인증 범위, 민감한 데이터 전략 및 출시를 관리해야합니다.

도구로 호출 할 때, 최종 사용자 및 스마트 바디 식별은 최소한의 권위 원칙을 따르고, 모든 에이전트에 광범위한 특권을 가진 공유 계정을 통해 공유 계정을 피하는 동시에 권한 판결에 포함되어야한다. 토큰, 키 및 연결 정보는 키 관리 시스템에 입력하고힌트, 로그 또는 코드 저장소에 표시되지 않아야합니다.

평가는 "Ass."에 대해 단지 아닙니다. 그것은 임무가 올바르게 수행했는지에 대해입니다.

에이전트는 커버 목적 이해, 계획 합리성, 도구 선택, 매개 변수 유효성, 권위 준수, 최종 결과 및 anomaly 처리. 같은 작업을 위해, 일반, 국경, 간결 및 실패 시나리오는 정보를 충분히 할 때 권한없이 과잉 전력, 회전 또는 수행을 통해 볼 준비가되어야한다.

생산 환경은 또한 임무 성공을 모니터링, 수동 takeover, 오류, 지연, 토큰 및 도구 비용, 사용자 피드백 및 비즈니스 결과.

• offline 평가 검증 품질 출시
• 온라인 관측은 실제 프로세스에서 장기적인 문제를 밝혀줍니다.
• 대상 납치, 경고 및 권위의 학대를 위한 빨간 팀 테스트.
• Agent가 실제 가치를 창조했는지 판단하는 Operational Indicators

전체 결정 체인을 복원 할 필요가있다

로그인은 개인정보의 무단 전재 및 책임감과 무감각을 모두 지원합니다.

장기 또는 여러 에이전트를 위해 실행되는 협업 임무를 위해, 통일된 작업 ID 및 컨텍스트 국경은 다른 고객, 부서 또는 프로젝트 사이에 정보의 복잡성을 방지하기 위해 설립되어야 합니다.

선 후에 묶음이 아니라 납품의 기초는 안됩니다

더 안전한 경로는 줄에 첫 번째 높은 가치 에이전트 인 지배의 가장 작은 기지를 구축하는 것입니다. 최소 바닥은 식별, 도구의 화이트 목록, 수동 정리, 로그 감사, 오프라인 평가, 실행 모니터링, 및 비용 제한을 포함합니다. 에이전트가 증가함에 따라 카탈로그, 전략 센터, 버전 관리 및 통합 운영 보드를 확장합니다.

FDE는 비즈니스 소유자, 보안 팀, 데이터 팀 및 시스템 팀을 연결해야하며, 특정 인터페이스, 워크플로우 및 합격 지표로 지주 요건을 번역하기 위해, 하나 이상의 원칙 문서를 전달하는 것보다.