IDC与联想：近九成人工智能试点难进生产

IDC与联想联合研究报告称，约百分之八十八的人工智能概念验证项目未能进入生产，主要因目标不清、数据未就绪以及企业内部缺乏智能体人工智能专长。这造成建设与运行割裂：设计部署智能体的一方往往是外部伙伴，并不能长期操作业务流程；运营团队在缺少外部支持时单独使用系统，易出现错误，个别智能体偏离允许范围还可能引发连锁故障。多伦多Dedicatted首席技术官谢尔希·谢缅琴科对The New Stack表示，演示环境数据干净、边界明确，生产则充满不确定性，每一步都需要日志、追踪、监控、断路器与校验。他提出生产清单：每个智能体应设超时，每一步输出须可追溯记录，系统还应能自我评估是否继续或改期。他还把智能体比作微服务，主张用短时、受限权限访问工具，避免数据泄露、误用与提示注入，并用路由器收集用户与系统输入后分发给文档、分析、影音等专职智能体。