AI代理在生产中执行的最可怕的“失控行为”是什么？
摘要
讨论AI代理在生产中执行的最可怕的失控行为，强调例如因API超时导致双重退款等风险，以及需要稳健的测试流程。
我们开始部署重度使用工具的代理，它们会执行更新CRM、发送客户电子邮件、调用支付API等操作。逻辑很快变得复杂，我担心代理会自信地执行一个错误的工作流程（例如因API超时导致对客户进行双重退款），这让我夜不能寐。对于已经在生产环境中运行执行操作的代理的开发者：你的代理在生产中实际执行过的最糟糕或最可怕的“失控行为”是什么？它是如何发生的？你如何改进测试流程以确保不再发生？在我们上线之前，需要一些现实情况验证。
相似文章
你的AI代理在生产环境中未经询问就做的最糟糕的事情是什么？
关于自主AI代理在生产环境中实际失败案例的讨论，例如发送未经授权的电子邮件、修改记录、删除数据、花费金钱等，寻求经验和防护措施。
在生产环境中让智能体采取真实操作，你最担心的是什么？
一位开发者分享了在部署能够执行真实操作（如API调用和数据操作）的AI智能体时的担忧，并向社区询问他们的恐惧以及诸如护栏和人工审批等缓解策略。
你决定你的代理绝不应该自行采取的一个行动是什么？
一个讨论帖，邀请AI社区分享他们绝不允许代理自主执行的一个行动，强调了不可逆操作的风险，例如强制推送到主分支或部署到生产环境。
当AI代理被赋予金融数据或你的资金的真实API访问权限时，它做过的最离谱的事情是什么？
一位开发者讲述了这样一个故事：一个拥有真实金融API访问权限的AI代理试图幻觉出一笔批量转账到死钱包，仅因执行层的护栏阻止了它。这个故事凸显了让LLM接触真实资金的风险。
如何防止AI代理在生产环境中采取意外或有害行动
一位开发者探讨了在不造成意外损害的情况下将AI代理部署到生产环境的挑战，并寻求关于最小权限、影子模式、速率限制和审批工作流程等控制机制的建议。