企业AI代理从演示到生产的四大现实障碍

AI代理在演示中往往显得毫不费力，但真正的挑战始于演示之后，当AI代理、工作流程、遗留系统与评估机制开始实际运作时。 

为何当前此事至关重要

智能助手如今无处不在。演示视频充斥于各大流行媒体平台。供应商们承诺提供“自动辅助驾驶”功能，让你在享用拿铁咖啡的同时就能管理整个部门。坦白说，这些原型展示相当出色。 

但如果你曾尝试将项目从幻灯片推向实际生产，你就会明白：人工智能并非最棘手的部分。模型正在快速演进，API调用也并非高深莫测。真正的阻碍源自更古老、更复杂、更深刻的人性因素。 

当企业在代理应用上遭遇瓶颈时，他们常面临以下困境： 

过度依赖AI代理（本不该如此）。

明确界定自动化范畴（工作流程需清晰）。

与现有系统整合（遗留系统与API）。

验证其可靠运行（评估与监控）。

让我们深入剖析。 

真正的难点何在

架构、框架、内存、多模态与实时性都至关重要。这些确实重要！但与三大核心难题相比，它们不过是可解决的工程问题。 

混乱源自人员、流程及老旧基础设施的协调。这正是企业项目成败的关键所在。 

障碍一：代理滥用（不应做的事）

首先，有件事必须明确指出：你无需处处采用代理系统。事实上，许多企业问题可以通过更简单、更稳健的方法更好解决： 

传统代码——若流程重复且定义明确，脚本或服务将比代理运行更快、成本更低、更可靠。

经典机器学习——当任务涉及结构化数据预测时，回归或分类器通常优于推理循环。

图形界面与工作流引擎——有时真正需要的是清晰度与可用性；在用户界面中映射流程所能解决的问题，远不止增加自主性。

简单的LLM调用——在许多情况下，几次精心设计的API调用即可提供所需的所有“智能”，而无需复杂的编排开销。

代理最适合处理复杂、多步骤、动态的工作流程，其中灵活性至关重要。对于其他场景，选择合适的工具来完成任务能避免额外成本、脆弱性及集成难题。 

障碍二：工作流程定义（内容）

现实是：企业很少拥有清晰的工作流程。 

流程存在于人员脑海中。异常情况不断累积。合规性要求增加隐藏步骤。当你询问“客服人员究竟该处理什么？”时，便陷入了无止境的会议、过时的规范以及诸如“哦，但对于客户X，我们做法不同”的旁白中。 

这正是工作流程现代化成为首要任务的原因： 

与企业团队协作，绘制工作流程图，详细描述每个执行动作、负责人及手动程度。

阐明哪些可以实现自动化、如何实现，并非所有任务都需代理化，哪些仍需人工参与以及它们如何相互关联。

记录混乱的现实，展示工作流程并加以验证。

若缺乏这些基础工作，你的代理将可能： 

自动化错误任务。

半途而废，自动化部分后停滞。

或被本应受益的人员悄然忽视。

障碍三：与现有系统集成（方法）

一旦明确自动化目标，便会面临第三重障碍：集成到已存在的系统中。 

更棘手的是——大多数系统在设计时从未考虑代理。许多系统甚至未在设计时考虑API。

依赖脆弱连接器的传统ERP系统。

拥有半文档化端点的CRM或票务系统。

十年前用框架编写、现已无人维护的内部应用程序。

身份验证方案、基于角色的访问控制、合规性限制。

后端系统工作流程异常复杂，需三天时间才能理解其用途。

集成不仅仅是“连接API”，它还涉及数十年的技术债务、所有权孤岛及脆弱的依赖关系。

这就是为何在全新应用栈上运行流畅的演示代理，在现实世界中突然崩溃的原因。它必须与多年修补和定制的系统进行通信。 

在企业现实中，集成等同于： 

探索遗留系统工作流程及其使用方式。

寻求系统专家帮助（他们往往无暇顾及！）。

在新旧数据格式间转换。

处理速率限制与可靠性问题。

与IT/安全团队协商访问权限（有时是最困难的部分）。

除非跨越此障碍，否则代理将停滞不前，困于原型循环中。 

障碍四：评估（证明）

即使确定了工作流程并成功集成，仍会遭遇第四重问题：如何确认其有效性？

代理评估 notoriously 不顺利： 

任务级指标：代理是否按定义完成工作流程？完成率如何？误报率多少？

代理级指标：代理是否遵循工作流程并生成正确计划？是否捕获所有流程错误并移交人工处理？

业务指标：是否节省时间、降低成本或提高准确性？

安全指标：是否避免幻觉、违反政策、不合规行为，以及基本上不做我们禁止之事？

传统的机器学习技巧，如在基准数据集上提升准确率，并不能解决此问题。每个企业都有独特需求。 

实用模式包括： 

评估数据集：精心挑选的输入及预期的代理规划与输出。

真实代理评估：不仅评估结果，还评估代理计划与授权。

影子模式：代理在完全接管人类任务前，与人类并行运行。

持续监控：跟踪随时间推移的漂移、性能及回归。

若无严格评估，代理要么在演示中看似神奇却在生产中悄无声息地失败，要么更糟——在无人察觉时破坏关键环节。 

结论：为何AI代理在企业中遭遇失败

让我们回顾一下。 

企业代理最困难的部分并非人工智能本身，而是： 

代理幻象（不应做的事）：在无需之处过度应用代理。

清晰度（内容）：定义业务工作流程，在必要时进行现代化。

集成（方法）：接入遗留系统、脆弱API及数十年的技术债务。

评估（证明）：持续评估代理以建立信任。

忽略这些，你的“自主辅助驾驶”将永远困于原型地狱。接纳这些，你便能将人工智能从华丽演示转化为企业级资产。 

教训何在？勿将代理采用视为人工智能项目，而应视其为工作流程与集成现代化项目，并从第一天起内置评估机制。