尝试为AI智能体制定“最低库存清单”——我还遗漏了什么？

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摘要

本文探讨了企业管理大规模AI智能体舰队的挑战，提出了一份最低库存清单，并讨论了当前平台是否充分解决了舰队管理问题。

我一直在尝试超越通常的“AI智能体需要治理”的讨论，去理解智能体蔓延问题。因此，我尝试将其简化为非常基础的内容：如果一家公司有多个（比如超过10个）智能体在不同团队中运行，他们应该能够回答关于每一个智能体的哪些问题？我的第一轮尝试是：谁拥有它？它实际被允许做什么？它使用的是哪个模型？它可以访问哪些数据/工具？它运行在哪里？部署的是哪个版本？成本是多少？上次评估是什么时候？我能否看到它实际做了什么？有趣的是，这些内容感觉不再特别“AI专属”了。它开始看起来很像库存管理+访问控制+可观测性+部署管理的结合。我怀疑，一旦智能体分布在不同的框架、编程工具和云环境中，问题就会变得复杂。我制作了一个清单的简单可视化图，因为很好奇是否遗漏了明显的东西。对于真正运营AI智能体舰队的人来说：你们绝对需要但这份清单上没有的2-3个字段是什么？我遇到过一些试图解决这个不同方面的平台：Lyzr的控制平面、Fiddler的AI控制平面、SailPoint的Agentic Fabric、TrueFoundry，以及一些超大规模云服务商的原生栈。但我对基础清单本身比对工具更感兴趣。这些平台真的在解决舰队管理问题吗？还是我们基本上仍在自己拼凑可观测性+身份与访问管理+持续集成/持续部署+安全？
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