我在AI项目中经常看到但没人公开讨论的事情

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摘要

本文指出，许多AI代理项目在生产环境中失败，并非因为模型质量，而是因为团队在发布前没有明确定义何为失败，忽略了关键边缘案例，导致自信地输出错误结果。

嗨！想分享一些我经过与许多尝试发布AI代理的团队交流后一直思考的事情。超过80%的AI项目在生产环境中失败。这个统计数据经常被提及。但很少讨论的是原因。简单的答案是“模型不够好”或“数据不好”。有时确实如此。但我经常看到的是不同的情况：团队在发布前从未定义过“工作良好”的真正含义。他们测试了一些提示词。演示看起来不错。会议上有人说“看起来稳妥”。然后就上线了。问题是AI代理不是一个静态系统。聊天机器人做出响应。代理进行解读、决策并采取行动。而且它能做的事情越多，出问题的可能性就越大，不是以明显的方式，而是以微妙的方式。它在演示时不会产生幻觉。它会在没人想到测试的边缘案例上产生幻觉。它有95%的时间正确升级。另外5%是客户得到完全自信的错误答案。我认为大多数发布中真正缺失的是在发布前定义失败。不仅仅是“它是否回答正确”，还包括：它知道何时不回答吗？它应该在升级时升级吗？当对话走向意外方向时，它是否保持在边界内？一个好的平均分并不能抵消一个关键错误。这就是被忽略的部分。有没有人也看到这个差距：AI代理在受控测试中的表现与实际用户开始推动它们时发生的情况之间的差距？
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