当企业代理AI系统遇到无法处理的情况时，你们是如何处理交接的？

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摘要

这篇文章讨论了企业代理AI系统中，当智能体遇到异常时的交接挑战，并寻求设计有效的升级路径以避免问题被忽视的建议。

智能体本身没问题，问题出在交接环节上。我们在一家大型保险公司生产环境中部署了智能体，用于处理理赔接入的一个狭窄环节，但现在大部分时间都花在处理智能体遇到无法处理的情况时发生的事情上。目前，这些情况会被放入一个通用队列中，然后搁置在那里。客户根本不知道有人工介入，而接手的人必须从头开始弄清楚智能体已经做了什么。部分问题在于，我们在上线之前不知道异常会从哪里出现。Celonis 和 UiPath 从系统和自动化角度切入企业代理AI。Skan AI 提出了一种工作上下文图，展示流程在不同应用间实际变化的地方，这至少能告诉我们哪里需要预期交接。对于那些已经更进一步的同行，你们是如何设计升级路径，以避免异常只是消失在队列中的？
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