集成AI代理：应对挑战、确保安全与推动应用

AI代理的角色

AI代理不仅仅是另一种自动化工具——它们被设计为在动态系统中自主规划、推理和行动，几乎不需要人工输入或参与。从协调内部工作流程到实时个性化客户体验，AI代理正在学习解释上下文、适应新数据，并在多个服务或平台之间协调行动。

当今最先进的AI代理能够：

• 解释自然语言命令并将其转换为系统级操作。
• 访问和检索相关的内部或外部数据，以帮助做出决策并采取行动。
• 将多个工具或API链接在一起，以完成多步骤目标。
• 从过去的决策中学习，以优化未来的行动。

组织不仅使用AI代理来自动化任务，还用于管理整个业务流程，包括战略决策。对于这种范式转换技术，挑战、潜在陷阱和巨大潜力显而易见。

集成AI代理的关键挑战

像任何新技术一样，AI代理带来集成挑战，尤其是在数据访问、性能和安全方面。组织在集成或决定如何将AI代理集成到其工作流程中时，应意识到这些挑战。

1. 数据访问和推理准确性

最强大的AI代理依赖于对结构化和非结构化企业数据的访问。但这带来了两个相互关联的挑战：

• 数据发现和访问管理：代理必须在尊重细粒度权限和合规规则的同时，导航孤立的数据环境。未经授权的访问可能导致严重的安全和监管风险。
• 对不完整或嘈杂数据的推理：混乱、不完整或模糊的数据使代理更难得出正确的推论。不完整或嘈杂的数据使代理可靠性降低，尤其是在关键任务用例中。

目前，集成AI代理的核心挑战是确保它们能够评估哪些数据相关，并有效使用该数据进行推理。

2. 性能和可扩展性

AI代理可以实时协调多个系统。这种协调可能是资源密集型和延迟敏感的。常见的性能问题包括：

• 缓慢的API响应或速率受限的端点
• 缺乏系统互操作性
• 在多步骤推理期间的高内存或计算开销

使用AI代理的组织必须确保其技术基础设施不仅支持AI模型推理，还支持允许代理端到端完成任务的协调逻辑。

3. 安全与治理

在授予AI代理操作自主权时，安全是首要关注点。组织应意识到的潜在风险包括：

• 未经授权的数据访问
• 权限升级
• 通过提示或模型注入攻击操纵代理行为

此外，除非有系统验证输入和输出，否则代理可能会无意中基于过时或操纵的数据做出决策。没有适当的保障措施，AI代理可能成为道德和合规的泥潭。

AI代理的安全问题

安全和隐私是——或应该是！——实施AI代理的组织的主要关注点。Abnormal AI的机器学习负责人Dan Shiebler在我们最近的Leaders of Code播客中描述了部分挑战：“您为员工实施的基于角色的访问控制，现在需要传播到员工使用的所有代理中。”

Dan说，如果没有将安全和隐私“融入系统设计的方式中”，LLM可能成为“公司安全基础设施的弱点”：“如果您不小心传播相同类型的访问控制，并认为LLM接触的任何东西对接触它的任何人都完全开放……那么您就会面临用户数据泄露的风险。”

他补充说：“您的推理……可能基本上可以被任何接触具有该数据上下文的模型的人访问。很容易提示大型语言模型泄露任何信息。因此，任何被LLM接触的数据基本上对任何与该LLM交互的人来说都是完全公开的，只需很少的努力。”

从Dan的角度来看，对于一种显著降低进入门槛的技术，安全风险几乎不可避免。“现实是，AI工具使技术技能较低的人能够与技术技能较高的人一样操作，”他解释说。“这对绝大多数使用这些工具的人有积极影响，也对启用不良行为者有负面影响。”

负责任采用的安全保障

采用AI代理的组织必须实施强有力的保障措施，以保护用户和企业数据。以下最佳实践是一个良好的起点。

• 零信任访问模型：为代理强制执行最小权限访问，对数据和系统交互进行细粒度、可审计的控制。
• 数据隐私和合规性：确保AI代理尊重数据驻留、GDPR、HIPAA和其他合规约束。在训练或测试期间尽可能使用数据掩码或合成数据。
• 人工监督：实施检查点，由人类专家审查或批准代理做出的高风险决策。
• 行为监控：持续审计代理行动和输出，使用异常检测标记异常模式。
• 提示和内存保护：通过清理用户输入和仔细管理长期代理内存来防范注入攻击。

建立对AI代理的信任不仅仅是控制它们的行为——而是使它们的行为可观察、可解释和可纠正。

AI代理的演进与采用

AI代理正在迅速发展以处理更复杂的工作。在过去一年中，代理已从简单的任务运行器发展为上下文感知、目标驱动的系统，能够进行多步骤规划和工具使用。随着采用的增加，它们将成为组织自动化工作流程的组成部分。新的代理框架正在实现更快的原型设计，而内存和上下文管理的进步使代理能够在交互中保持长期理解。

AI代理正在以下领域被采用：

• 客户支持自动化（分类和解决工单）
• 开发工具和DevOps（调试、部署管道）
• 营销运营（A/B测试协调）
• 知识管理（浮现和总结相关信息）

Dan告诉我们，Abnormal AI一直在利用自主代理来提高生产力和性能，自动化了以前需要更多人工参与的工作流程。“特别是，”他说，“AI系统编写代码的能力确实是最复合的效应之一，因为代码本身可以产生自动化、提高各种系统的性能，并能够填补空白。”

连接战略与执行

对于管理技术团队的领导者来说，AI代理的崛起是一个巨大的机会。然而，确保代理与组织目标一致不仅仅需要提供工具。它需要一种战略方法，融合：

• 业务上下文：代理旨在释放的真正价值是什么？
• 技术设计：它必须集成哪些数据、工具和政策？
• 运营治理：如何随时间监控性能和风险？

AI代理将重塑您的团队运作方式：这一点是确定的。但为了使技术以可持续的方式推动组织前进，您对AI代理的使用必须紧密映射到组织的目标、价值观和文化。

未来已来

AI代理已经在重塑组织和团队的运作方式，扩展其能力，同时也引入新的风险和挑战。通过理解集成AI代理的核心挑战并拥抱负责任的安全保障，公司可以弥合不切实际的目标与实际行动之间的差距。成功将AI代理集成到其工作流程中并收获由此带来的好处的团队之所以能做到这一点，是因为他们将代理视为组织目标的力放大器，而不是独立工具。