AI 智能体的危险失效模式
摘要
探讨 AI 智能体中一种危险的静默失效模式：自动化流程在技术上成功执行，却产生了能够通过格式检查的错误输出，以及从业者采用哪些防护措施来发现这些错误。
我一直在思考 AI 智能体的一种失效模式，它似乎比显而易见的错误更危险：自动化流程成功完成，但输出却是错的。举几个例子：会计智能体把一笔交易归入了错误的类别，却返回了有效的 JSON 响应。法律文档智能体错误地提取了某个条款，却通过了所有格式检查。制造业工作流用过时的信息更新了库存或维护记录。AI 知识库工作流从错误的文档中检索出了一个看似合理的答案。在这些情况下，工作流都可能显示绿色对勾。问题直到后来才暴露出来：有人发现报告有误、错过了截止日期、收到了客户投诉，或做出了错误的运营决策。我很好奇，大家目前都用什么方法来发现这类问题。我们这边增加了一层额外的监控，根据预先定义的业务规则检查输出。针对这种情况，你实施过的最有用的防护措施是什么？
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