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AI AgentOps:重塑智能自动化的新范式

3 天前

在最近一项IBM研究中,研究人员聚焦于“AI AgentOps”这一新兴领域,探索如何在不削弱生成式AI自主性的同时,有效管理其带来的不确定性。毕竟,自主性本身就意味着不可预测性——而这种不确定性,恰恰是智能系统的核心特征之一。 企业需要对AI代理(AI Agents)进行有效管控,确保其运营具备严谨性与可预测性,但又不能完全消除不确定性,因为这是智能的本质属性。正如人类在推理中会面对模糊与不确定性,智能软件系统也必须具备类似的容错与适应能力。 研究指出,关键目标并非消除不确定性,而是“驯服”它——即降低不良行为或严重次优结果的发生频率与影响程度。为此,研究提出若干通过自动化手段实现的可行路径: 标准化是基础,建立统一的分类体系为AgentOps提供框架支撑。 图结构分析则利用AI代理生成的具有语义深度的结构化数据,用于问题检测与根本原因分析。 自愈与自适应执行机制至关重要,系统需能实时应对异常,如自动调整任务路径、优化大模型参数或重构执行流程,从而在无需人工干预的情况下减少偏差行为。 工作流优化包括更精细的任务分解、步骤重排以提升效率、并行处理与结果复用。在调用层面,系统应避免重复调用,智能选择工具,实施限流策略,并通过智能重试机制增强稳定性。 为提升系统韧性,还需引入备用方案、监控行为漂移、实现错误恢复,并设置安全护栏。 此外,研究还识别出几类关键的优化模式:通过任务分解提升执行精度,借助并行化降低延迟,以及利用大语言模型作为评估器实现结果合并,从而提高整体效率。 这些方法共同构建了一个既能保持AI代理自主性,又能实现可控、高效、可靠运行的新型运维范式。

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