选择和实施 AI 代理平台前的 5 点检查清单

作为 CIO，今年你的 IT 团队可能正在从评估和部署独立的第三方 AI 软件包，快速转向在面向客户和内部业务应用中集成定制 AI 代理，以实现更深层次的自动化和生产力提升。

他们可能正在使用至少一个 AI 代理构建平台，也可能使用多个平台。由于所有 AI 工具(包括 AI 代理构建平台)都在持续创新和更新(通常是每日更新)，在选择这些工具并确定一个作为首选平台时，需要考虑一些要点。基于此，以下是一些超越基本功能和定价的细节考量，这些都可能成为成功的关键因素。

评估代理构建环境 从代理构建环境本身开始，代理供应商通常在边学边创新。他们通常精通大语言模型提供商和模型，了解不同模型的优缺点。但在 UI 设计和以客户为中心的构建环境方面可能经验较少。他们的整个开发环境可能经常变化，因此你可能需要同时创建代理并迁移到新版本的开发环境。

确保他们的环境直观易用，便于测试代理，并为代理提供增强选项，如短期和长期记忆。此外，还应具备负责任的 AI 特性(反思、基于事实和上下文相关性)和安全 AI 特性(公平性和偏见、毒性检查、人在回路和 PII 数据编辑)。你还需要能够一目了然地查看订阅中使用的积分，以及像使用 AI 改进代理角色和指令等增值功能。

详尽的 API 文档 在 AI 代理构建平台中构建代理后，下一步是使用 API 调用在自己的应用程序中实现这些代理。寻找详尽的 API 级别文档，以及解释动态配置代理等序列的高级信息。清晰的文档可以帮助你的 IT 团队快速上手，学习从环境设置、RAG 创建和训练、代理创建到代理交互和查询的必要步骤。

他们还需要清晰的文档来说明如何监控和报告 Token 使用情况，以及如何监控和显示历史查询、AI 代理和安全性能，以及与其他系统的集成。拥有这些信息通常可以将开发和测试时间减半，因为 IT 团队和代理提供商之间解决问题的来回沟通会大大减少。

获取专业服务和支持 由于持续创新导致代理构建环境的变化，供应商提供专业服务和支持很重要，这样他们可以在实施过程中协助你的团队，帮助建立对其技术的信心和信任。

寻找在支持方面慷慨且愿意与你的团队合作的供应商，帮助你的代理达到最终目标。如果能接触到领导团队就更好了，他们可以就如何最好地利用他们的平台提供战略建议，并利用各种项目(如 AWS 合作伙伴关系和他们自己的联盟计划)。

确保系统正常运行时间 AI 代理基础设施的系统正常运行时间通常可以通过 API 调用进行监控，这对成功部署至关重要。由于许多 AI 代理构建平台都是初创公司，当他们迁移到新版本平台或对 API、代理、RAG 和工具环境进行其他更改时，环境可能偶尔会遇到停机。

寻找内置的监控方式，如通过 API 调用或轻松联系公司人员进行故障排除。在 AI 代理性能监控方面，你需要关注响应时间、准确性和代理可用性。在错误率方面，检查代理遇到的错误频率和类型，如不正确的响应、幻觉和检索信息错误。在某些情况下，代理可能会丢失上下文，因此关注短期和长期记忆等设置很重要，并确切了解代理在上下文记忆中保留了多少推理。

探索产品路线图 在解决了构建和部署生产级代理的上述考虑因素后，你还需要探索供应商的产品路线图。例如，如果他们的代理提供文本输出，他们是否计划转向包含音频、图像和视频的多模态输出？这是否是你自己部署中可能需要的？

对第三方工具和集成的支持也将至关重要。例如，如果供应商代理提供与 X 的社交媒体帖子集成，他们是否计划支持 LinkedIn？在推出新功能时，他们是否有现成的示例？

好消息是，AI 代理构建平台每天都在变得更好，拥有更直观的界面、更丰富的文档、更多的集成和更多的用例。创新的步伐惊人，创始人通常在黎明前就开始工作以保持进度。如果你与一个强大的 AI 代理构建平台合作，你可以让 IT 团队减少关注 AI 底层架构，更多地关注业务规则、用户界面和集成，这将使你的代理实施成功。