不久前，大多數(shù)AI應用程序主要是高級助理。例如，Chatgpt可以幫助您撰寫電子郵件，而Midjourney可以產(chǎn)生令人驚嘆的圖像。但是，這些系統(tǒng)實際上并未代表您發(fā)送電子郵件或將圖像發(fā)布到社交媒體上。但是，今天的AI代理人能夠做到這一點，甚至更多。有了訪問鍵盤，API和支付系統(tǒng)的訪問，它們越來越能夠直接在實際環(huán)境中起作用。這一進步釋放了主要的生產(chǎn)力優(yōu)勢，但也帶來了重大的新風險。

這是AI代理驗證的日益增長的紀律所在。確保AI代理的行為能夠安全，可靠，并且在確定的界限內變得與網(wǎng)絡安全一樣重要。這不僅僅是最佳實踐 - 對于大規(guī)模部署代理商的公司來說，這是生存的必要性。

為什么驗證很重要

考慮一名分配的AI代理商來管理大型公司的費用對帳。它可以訪問財務記錄，內部通信和批準流程。如果它過于批準報銷，可能會造成數(shù)百萬的損失。另一方面，如果過于嚴格，可能會使員工感到沮喪?，F(xiàn)在想象一下，該代理是在財務，客戶支持和購買等各個部門部署的數(shù)千個代理之一。這些不是假設的問題；他們是積極的運營挑戰(zhàn)。

AI代理在不斷變化的條件下運作。他們依靠大型語言模型，與企業(yè)工具交互，并根據(jù)不清楚的說明做出決策。與傳統(tǒng)軟件不同，他們的行為并不總是可以預測的。結果，傳統(tǒng)的測試方法（例如單元測試和手動代碼評論）不足。組織需要一個新的監(jiān)督水平，這是一種在部署之前在各種任務和情況下連續(xù)觀察，模擬和驗證代理行動的一種方式。

當前差距

當前，大多數(shù)AI驗證工作都集中在基礎模型上 - 例如GPT-4，Claude和Mistral等LLM。這些模型使用紅色小組，沙箱和手動評估進行了檢查，以檢查偏見，幻覺和迅速注射。但是，建立在這些型號之上的代理商并沒有受到相同的審查。這是一個日益嚴重的問題。

代理商所做的不僅僅是產(chǎn)生內容。他們解釋方向，做出獨立決策，并經(jīng)常通過多個不可預測的階段進行操作。評估代理如何對提示的響應與評估其如何導航10步財務過程，該過程涉及與人類和其他平臺上的其他AI代理商的互動?，F(xiàn)有的測試策略根本無法涵蓋這些復雜的現(xiàn)實情況。

我們缺少的是一個模仿現(xiàn)實世界中的條件，邊緣案例和多代理交互的系統(tǒng)。沒有標準化，可重復或自動化的方法來嚴格測試代理在關鍵任務行動中的行為。然而，即使在財務，保險和醫(yī)療保健等嚴格監(jiān)管的領域，企業(yè)也正在迅速推出這些系統(tǒng)。

機會

根據(jù)最近的數(shù)據(jù)，超過一半的中型和大型企業(yè)已經(jīng)以某種形式使用了AI代理。領先的銀行，電信提供商和零售商正在部署數(shù)十個代理商（有時是數(shù)百個代理商）。到2028年，我們預計將看到數(shù)十億個AI代理商在全球運作，預計年度增長率約為50％，直到十年結束。

這種激增將推動對驗證服務的巨大需求。就像云計算產(chǎn)生了數(shù)十億美元的網(wǎng)絡安全行業(yè)一樣，AI代理的興起將需要新的基礎設施來監(jiān)視和保證。

在錯誤，財務或健康相關后果的行業(yè)中，驗證尤其至關重要：

客戶支持：如果代理可以簽發(fā)退款或關閉帳戶，則單個錯誤可能觸發(fā)監(jiān)管違規(guī)或侵蝕客戶信任。

它有助于辦公桌：如果代理解決機票，重新配置系統(tǒng)或撤銷訪問權限，則操作不正確會導致服務中斷或安全威脅。

保險索賠：如果代理人可以自主批準或拒絕索賠，則錯誤可能會導致財務損失，欺詐或違規(guī)行為。

醫(yī)療保健管理：如果代理商更新患者記錄或安排醫(yī)療程序，則錯誤可能會危害患者安全和違反隱私法規(guī)。

財務咨詢：如果代理商執(zhí)行交易或調整投資組合，有缺陷的推理或未對準目標可能會導致昂貴或非法的成果。

這些不僅僅是高價值區(qū)域 - 它們是高風險區(qū)域。這使他們成為了能夠在復雜，現(xiàn)實世界中模擬代理行為的驗證平臺的主要候選人，并在部署前對合規(guī)性進行認證。

驗證是什么樣的

驗證解決方案不會是一種千篇一律的產(chǎn)品，而是一種分層的方法。他們將集成自動測試環(huán)境（模仿工作流），LLM評估工具（分析推理路徑）和可觀察性平臺（以跟蹤部署后的行為）。此外，它們還將包括認證框架，使組織有信心其代理商符合安全和合規(guī)性標準。

強大的驗證系統(tǒng)應該能夠回答關鍵問題，例如：

• 反復測試時該代理會持續(xù)行為嗎？
• 可以將其操縱違反政策嗎？
• 它是否識別并遵循法規(guī)要求？
• 它可以處理現(xiàn)實互動中的不確定性嗎？
• 如果出現(xiàn)問題，它可以清楚地解釋其決策過程嗎？

這些不僅僅是技術挑戰(zhàn) - 它們是必不可少的業(yè)務需求。在不久的將來，任何實施沒有穩(wěn)固驗證框架的AI代理商的企業(yè)都可能面臨嚴重的法律和聲譽后果。

如何驗證

驗證市場將沿著熟悉的道路發(fā)展。直接銷售團隊將針對大型公司。渠道合作伙伴，包括系統(tǒng)集成商和增值轉售商，將開發(fā)量身定制的集成。提供可擴展的AI基礎架構（高級標準）的云提供商將將驗證功能納入其平臺。

正如企業(yè)曾經(jīng)需要防病毒計劃，然后是防火墻以及后來的零信任安全模型一樣，他們現(xiàn)在將需要“代理模擬”和“以自治為重點的紅色團隊”。驗證將成為董事會級別的優(yōu)先事項，并且是企業(yè)級部署的基本要求。

驗證是對AI代理年齡的信任

AI代理在自動化和效率方面提供了巨大的飛躍。但是要負責任地利用他們的全部潛力，我們必須建立一層信任。驗證不是可選的 - 這是必不可少的。

2025年是AI代理年的一年。它還將標記AI代理驗證的開始。

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