为什么AI Agent原型感觉很棒，但生产部署却变成一团糟

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摘要

作者分享了将AI Agent系统从沙盒迁移到生产环境的经验，强调了当Agent执行任务时，人类角色变得模糊，团队脱离参与，导致运营失败。

我们已经超越了沙盒测试，实际部署了一个多Agent系统网络到我们的实时工作流中——客户咨询录入、文档检索、CRM路由。然后我们将其推入生产环境，事情就崩溃了，因为我们的人类工作流并未为此做好准备。我们的运维团队不再清楚自己实际负责什么。当Agent提取了错误的上下文或路由错误请求时，人类主管指责系统并等待。从技术上讲，他们的职位描述仍然写着"管理请求"，但由于Agent正在执行请求，他们变成了被动的旁观者，只有在错误已经影响到客户后才出现。Agent可以完美遵循其规则，但仍然产生糟糕的结果。你是如何重新构建人类角色和权限，使得当Agent主导运行时，你的团队不会就此退出？
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