避免人工智能代理的可靠性成本：开发者指南
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
生成式人工智能的关注点已转向自主代理的开发，但不可靠的代理可能带来运营、法律和声誉风险。成功的关键在于可靠性，包括可预测性、准确性、可控性、韧性和安全性。开发者需实施严格的治理和持续评估，以确保代理性能并降低风险。
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关键要点
- 生成式人工智能的关注点已转向自主代理的开发。
- 不可靠的代理可能带来运营、法律和声誉风险。
- 成功的关键在于代理的可靠性，包括可预测性、准确性、可控性、韧性和安全性。
- 不可靠的代理会导致运营中断、法律风险和声誉损害。
- 开发者需实施严格的治理和持续评估，以确保代理性能并降低风险。
- 代理成功的五个支柱是可预测性、准确性、可控性、韧性和安全性。
- 应避免范围蔓延和幻觉，需在构建前定义战略范围。
- 上下文工程是确保代理遵循指令的关键。
- 企业需要一个提供所有上下文工程工具的平台。
- 代理性能必须被密切监控和可测量。
- 实现代理可靠性需要严格的端到端方法，包括上下文工程、严格治理和持续评估。
- Agentforce提供了帮助企业大规模部署代理的内置工具。
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延伸问答
为什么代理的可靠性对企业至关重要？
代理的可靠性可以避免运营中断、法律风险和声誉损害，是企业成功的关键。
实现代理可靠性需要哪些关键支柱？
实现代理可靠性需要可预测性、准确性、可控性、韧性和安全性五个支柱。
如何避免代理开发中的范围蔓延和幻觉？
应在构建前定义战略范围，并使用零信任身份控制、工具使用白名单和人机协作检查等措施。
上下文工程在代理开发中有什么作用？
上下文工程确保代理遵循指令，通过优化指令和提供适当的信息和工具来实现目标。
企业如何监控代理的性能？
企业应实施深度可观察性、实时健康监控和消费跟踪，以支持代理性能的验证和持续改进。
Agentforce如何帮助企业部署代理？
Agentforce提供内置工具，支持企业大规模部署代理，并进行场景驱动的评估以减少可靠性成本。
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