AI智能体很有趣，直到它们开始接触真实数据

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摘要

文章探讨了AI智能体与真实公司数据和工具交互时出现的治理挑战，强调了策略执行和审计追踪的必要性，并提到Trust3 AI作为潜在解决方案。

我们内部一直在试验更多的AI智能体，奇怪的是，硬问题很快就不是AI本身了。一旦智能体开始与多个工具交互并拉取实际的公司数据，我们就意识到并没有一个干净的方法来控制它们应访问什么，或者事后追踪它们实际做了什么。日志有点帮助，但一旦工作流变大，就会感觉相当混乱。我最终深入研究了治理工具，发现了Trust3 AI。吸引我的是在工作流内部直接执行策略，并有与智能体活动关联的审计追踪，而不是事后试图拼凑一切。人们是否已经在某种程度上解决了这个问题，还是大家仍在随规模扩大而即兴发挥？治理是在什么时候成为了你必须认真考虑的事情？
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