Pattern yang bekerja dan jebakan untuk menghindari dalam pengembangan agen AI

Ini adalah artikel keempat dalam seri lima bagian kami tentang agen AI di perusahaan. Dalam Bagian 3, kami mendetailkan tujuh pilar arsitektur agen AI yang solid. Sekarang kita beralih ke cara menggunakan arsitektur itu secara efektif. Artikel ini mencakup pola implementasi dunia nyata yang telah terbukti berhasil, serta mode kegagalan umum yang mengganggu proyek agen AI. Jika Bagian 3 adalah tentang membangun mesin, Bagian 4 adalah tentang mengendalikannya dengan bijak, mengetahui aturan jalan dan bahaya di sepanjang jalan. Ini adalah artikel keempat dalam seri lima bagian kami tentang agen AI di perusahaan. Dalam Bagian 3, kami mendetailkan tujuh pilar arsitektur agen AI yang solid. Sekarang kita beralih ke cara menggunakan arsitektur itu secara efektif. Artikel ini mencakup pola implementasi dunia nyata yang telah terbukti berhasil, serta mode kegagalan umum yang mengganggu proyek agen AI. Jika Bagian 3 adalah tentang membangun mesin, Bagian 4 adalah tentang mengendalikannya dengan bijak, mengetahui aturan jalan dan bahaya di sepanjang jalan. Ini adalah artikel keempat dalam seri lima bagian kami tentang agentik AI di perusahaan. Bahkan dengan arsitektur besar di tempat, keberhasilan agen AI pada akhirnya tergantung pada bagaimana Anda mengimplementasikannya dan di mana Anda menerapkannya. Selama setahun terakhir, saya telah mengamati (dan penelitian industri mendengarkan) bahwa praktisitas mengalahkan kecemerlangan ketika datang ke peluncuran agen AI. Pengimplementasian perusahaan yang paling sukses berfokus pada masalah-masalah yang spesifik, bernilai tinggi dan mengikuti beberapa pola kunci untuk mengurangi risiko. mari kita lihat terlebih dahulu beberapa pola dan strategi yang telah terbukti yang bekerja di lapangan, dan kemudian kita akan menyelam ke dalam perangkap: mode kegagalan klasik yang menyebabkan banyak inisiatif agen AI yang menjanjikan tergelincir. tim cerdas memperlakukan perangkap ini sebagai daftar pemeriksaan "apa yang bisa salah" dan secara proaktif menangani mereka di depan. Proven Deployment Patterns for Agentic AI Salah satu cara terbaik untuk memperkenalkan agen AI ke dalam sebuah organisasi adalah memulai dengan agen dalam peran asisten, dan hanya secara bertahap meningkatkan otonominya saat kepercayaan dan keterampilan tumbuh. alih-alih segera memberi agen kendali bebas atas proses kritis, tim sukses sering mengimplementasikannya terlebih dahulu sebagai co-pilot atau rekomendator, dengan manusia masih dalam lingkaran. jawaban untuk tiket dukungan, dengan perwakilan dukungan manusia meninjau dan mengirimkan tanggapan, sebelum kemudian memungkinkan untuk sepenuhnya auto-resolve tiket tertentu end-to-end. Pendekatan bertahap ini membangun kepercayaan pada kemampuan AI dan memancarkan mode kegagalan sementara jaring keselamatan manusia masih berada di tempat. Sebagai agen membuktikan dirinya sendiri (katakan ia mendapatkan 95% dari saran-sarannya benar dan menghemat jam kerja), Anda dapat secara bertahap meningkatkan otonomi, mungkin membiarkannya auto-menutup 20% paling sederhana dari tiket, kemudian 50%, dan sebagainya karena terus melakukan dengan baik. Start Assistive, Then Automate: Sarankan Memulai dalam mode asisten juga membantu dengan adopsi pengguna. Karyawan lebih cenderung merangkul AI ketika mereka melihatnya sebagai asisten yang berguna daripada superlord kotak hitam yang tiba-tiba mengambil alih pekerjaan mereka. Gunakan penyebaran awal untuk mempelajari dan membuktikan ROI pada skala kecil, kemudian memperluas otonomi agen setelah Anda mengeraskan kinks dan membangun kepercayaan. Berjalan Sebelum Anda Berlari Pattern lain yang muncul saat pengembangan matang adalah orchestrasi multi-agent. Alih-alih mencoba membangun satu AI monolit yang melakukan segalanya, perusahaan menemukan kesuksesan dengan tim agen yang lebih kecil dan khusus yang bekerja sama. Setiap agen dapat fokus pada domain atau fungsi tertentu, dan koordinator pusat atau alur kerja menghubungkan mereka bersama-sama. Misalnya, pertimbangkan proses HR onboarding. Anda bisa memiliki satu agen yang menangani pengaturan akun IT, yang lain yang mengelola formulir gaji dan HR, yang ketiga yang merencanakan sesi pelatihan, dan seorang agen pengawas yang mengoordinasikan urutan dan memastikan semua sub-tugas diselesaikan. Divisi kerja ini mencerminkan bagaimana departemen manusia bekerja dan membuat setiap agen lebih sederhana dan lebih fokus. Orchestrate Multiple Specialised Agents: Kami menggunakan pendekatan ini dalam pipa pengolahan klaim perusahaan asuransi besar. Awalnya, visi besar dari satu agen AI yang menangani seluruh proses klaim terlalu rumit dan mengecewakan. Kami merancang ulang menjadi lima agen khusus: satu untuk mengekstrak data dari dokumen klaim, satu untuk menganalisis cakupan kebijakan, satu untuk memeriksa penipuan, satu untuk menghitung pembayaran, dan satu untuk merumuskan komunikasi pelanggan. Layanan orchestrator ringan akan menerima klaim baru dan kemudian menetapkan tugas kepada setiap agen spesialis pada gilirannya (melalui barisan pesan), akhirnya mengumpulkan output mereka ke dalam resolusi akhir. Hasilnya? Lebih mudah pengembangan dan debugging (setiap agen relatif kecil dan dapat disesuaikan secara mandiri), dan peningkatan ketahanan: jika satu komponen gagal atau membuat kesalahan, itu terisolasi dan lebih mudah untuk memperbaiki Jika kasus penggunaan Anda mulai terasa terlalu kompleks atau luas untuk satu agen, pertimbangkan untuk membagi menjadi beberapa agen dengan protokol kolaborasi yang jelas. Hal ini menambahkan keunggulan dalam komunikasi dan integrasi, jadi Anda akan membutuhkan lapisan orkestrasi yang kami bahas di Bagian 3. Tapi standar dan alat muncul untuk membantu, misalnya, protokol Agent-to-Agent (A2A) yang kami sebutkan bertujuan untuk membuat sistem multi-agent lebih interoperable dan lebih mudah untuk berkoordinasi. Arsitektur multi-agent dapat menghasilkan solusi yang lebih modular dan tahan lama, dengan biaya beberapa penyiraman tambahan. Kunci adalah untuk tidak terlalu rumit - gunakan beberapa agen hanya di mana itu secara alami sesuai dengan masalah (seperti microservices: gunakan mereka di mana Anda memiliki batas yang jelas, tidak hanya karena itu). Desain Tip : Faktor kesuksesan yang halus tetapi penting yang telah kita lihat adalah merancang agen untuk dimasukkan ke dalam alur kerja dan sistem Anda yang ada, daripada mengharapkan pengguna untuk beradaptasi dengan agen. Seringkali ini berarti membuat agen didorong oleh acara atau API di belakang adegan, alih-alih dimulai oleh pengguna melalui obrolan setiap kali. Misalnya, jika proses bisnis Anda berputar di sekitar sistem tiket, mengintegrasikan agen AI sehingga memicu secara otomatis dari sistem itu (yaitu, setiap kali tiket baru masuk, agen dipanggil untuk merumuskan tanggapan atau bahkan memecahkannya) alih-alih mengharuskan pengguna untuk menyalin dan memasukkan masalah ke dalam obrolan dengan agen. agen bekerja paling baik ketika mereka merasa seperti bagian alami dari jaringan alur kerja, bukan pengalihan terpisah. Embed Agents in Event-Driven Workflows: Agen yang didorong oleh peristiwa pada dasarnya dapat berjalan 24/7 di latar belakang, menangani tugas setiap kali peristiwa atau kondisi yang relevan terjadi - benar-benar memberikan manfaat "sebelum Anda tidur". Kami telah melihat keuntungan besar ketika seorang agen diatur untuk terus memantau trigger tertentu. Satu perusahaan mengintegrasikan agen AI dengan bus acara platform e-commerce mereka sehingga setiap kali pesanan bernilai tinggi tertunda, agen secara otomatis mendeteksi itu, menghubungi pemasok melalui email untuk pembaruan, dan kemudian secara proaktif menginformasikan pelanggan dengan permintaan maaf dan tanggal pengiriman baru. Tipe responsif semacam ini tidak mungkin dengan manusia dalam lingkaran untuk setiap peristiwa: agen menjadi asisten selalu di belakang, yang meningkatkan pengalaman pelanggan dengan menangkap masalah secara real time. Manfaat lain: desain yang didorong oleh peristiwa membuat pengujian lebih mudah. Anda dapat mensimulasikan peristiwa untuk melihat bagaimana agen bereaksi, dan Anda menghindari agen duduk kosong menunggu seseorang untuk mengetik prompt (yang sering menyebabkan penggunaan sporadis atau kemampuan yang terlupakan). Poin kunci adalah untuk mengikat agen ke aliran peristiwa nyata (tindakan pelanggan, peringatan sistem, pembacaan sensor IoT, dll.) untuk membuka kemampuan mereka untuk bertindak secara otonom pada kecepatan dan skala. sesuai, dengan cara apa pun menggunakan satu - tetapi banyak kasus penggunaan dampak tinggi lebih baik dilayani oleh agen yang bekerja diam-diam di latar belakang, yang dimulai oleh peristiwa sistem. adalah Di luar pola struktural ini, tip implementasi strategis adalah nol pada kasus penggunaan dengan manfaat yang jelas dan dapat diukur terlebih dahulu. Khususnya pada tahap awal, Anda ingin mencetak beberapa kemenangan cepat dan membangun momentum. Identifikasi skenario di mana Anda dapat secara bersih mengukur dampak sebelum dan sesudah: waktu diselamatkan, kesalahan berkurang, kenaikan pendapatan, peningkatan kepuasan pelanggan - dan dua kali lipat pada mereka sebagai proyek-proyek pilot. Kami menemukan bahwa ketika kami dapat mengiringi kemenangan beton (misalnya, "agennya kami mengurangi waktu pengujian QA sebesar 30% pada kuartal ini" atau "resolusi panggilan pertama pergi dari 60% menjadi 85% setelah memperkenalkan agen"), itu menghasilkan kegembiraan internal dan buy-in eksekutif untuk investasi lebih lanjut. Sebaliknya, menghindari proyek-proyek besar dengan metrik keberhasilan yang tidak terdefinis Focus on Measurable Value Early: Berita baiknya adalah bahwa di seluruh industri, beberapa kasus penggunaan bernilai tinggi terus membengkak sebagai titik manis untuk agen AI. Contoh umum termasuk: otomatisasi kantor layanan IT (menangani tiket dukungan rutin end-to-end), bot layanan pelanggan yang dapat memecahkan masalah tanpa eskalasi, analisis data otonom atau agen generasi laporan, optimisator kampanye pemasaran yang menyesuaikan pengeluaran secara real time, rantai pasokan atau agen harga yang bereaksi terhadap sinyal real-time, dll. Apa yang mereka miliki bersama adalah mereka beroperasi di domain terbatas dengan banyak data dan pengambilan keputusan berulang - matang untuk AI untuk masuk - dan kesuksesan mereka dapat secara objektif dilacak (waktu resolusi yang lebih cepat, kepuasan pelanggan yang lebih tinggi, tingkat konversi yang meningkat, dll.). Common Failure Modes and How to Mitigate Them Untuk semua kegembiraan, mendistribusikan agen AI di perusahaan datang dengan risiko yang signifikan. Banyak prototipe awal terlihat bagus dalam mode demo tetapi tersesat dalam produksi ketika terpapar dengan realitas yang membingungkan. Ingat pernyataan Gartner dari Bagian 1: mayoritas proyek AI generatif dalam beberapa tahun terakhir gagal memenuhi harapan, dan memberi AI lebih banyak otonomi menambahkan cara-cara baru untuk gagal. Dalam pengalaman saya (dan diilhamkan oleh penelitian awal), ada beberapa mode kegagalan umum yang cenderung tumbuh. Kabar baiknya: jika Anda tahu apa itu, Anda dapat mengambil langkah-langkah untuk mencegah mereka. Mari kita berjalan melalui yang besar untuk waspada, dan bagaimana menangani masing-masing: Jika Anda tidak jelas apa hasil bisnis agen harus dicapai (dan bagaimana Anda akan mengukurnya), Anda hampir dijamin untuk melewatkan tanda. saya telah melihat proyek meledak karena pemangku kepentingan yang berbeda memiliki ide yang berbeda tentang kesuksesan: satu berpikir agen dimaksudkan untuk mengurangi biaya, layanan lain yang diharapkan lebih cepat, yang lain berharap untuk "kesadaran yang lebih baik" - dan hasilnya adalah agen yang mencoba melakukan sedikit dari segalanya dan tidak berhasil. 1. Unclear Goals & Misaligned Expectations: Tentukan tujuan spesifik dan terukur di depan. Misalnya, “menyelesaikan setidaknya 50% dari tiket dukungan Level 1 dalam 2 menit” atau “menurunkan waktu onboarding pelanggan dari 5 hari menjadi 2 hari dalam enam bulan.” Pastikan semua pemangku kepentingan setuju pada tujuan ini dan bahwa Anda memiliki cara untuk melacaknya. Perlakukan proyek agen seperti inisiatif strategis lainnya: dengan kasus bisnis dan KPIs. Hindari usaha “ mari kita lihat apa yang dapat dilakukan” yang terbuka – itu adalah resep untuk kekecewaan dan rintangan lingkup. Juga berkomunikasi dengan jelas kepada pengguna akhir apa yang akan dan tidak akan dilakukan agen, untuk mengelola harapan mereka. Menetapkan tujuan yang ditentukan dengan baik menyesuaikan semua orang dan memberikan proyek shot yang adil pada bukti nilai. Mitigasi : Dengan buzz AI di mana-mana, ada kecenderungan (bahkan di antara orang-orang yang berpengalaman) untuk melebih-lebihkan apa yang agen AI dapat lakukan di luar kotak. Saya telah bersalah terhadap ini sendiri - pada satu titik saya mengasumsikan AutoGPT yang terhubung ke sistem kami hanya akan mencari tahu hal-hal seperti penyewaan baru yang cerdas. Pemeriksaan realitas: agen saat ini sering rapuh di luar skenario yang mereka pelatihan atau dikonfigurasi untuk. Salah satu analis yang saya bicarakan dengan memperingatkan tentang "perawatan agen" - vendor secara tidak tepat menempelkan label "agent AI" pada sistem yang tidak benar-benar otonom, menyebabkan eksekutif mengharapkan pekerja ajaib dan kemudian diserang (Gartner menyoroti hype "perawatan agen" ini di pertengahan 2025 https://www.gartner.com Untuk menjadi yang lain! ) 2. Overhype & “Magic Thinking”: memiliki Jadilah realistis tentang kemampuan AI hari ini. Asumsikan agen Anda tidak omniscient - itu membutuhkan data berkualitas, konteks domain, dan konfigurasi yang hati-hati untuk bekerja dengan baik, dan bahkan kemudian itu akan memiliki kesenjangan. Mengoperasikan pilot menyeluruh untuk memvalidasi kinerja pada kasus-kasus real edge, bukan hanya skenario hari yang cerah. Mendidik para stakeholder bahwa agen akan membutuhkan tuning dan tidak bisa hanya "pelajari bisnis" di malam hari dengan sihir. Juga ingat, kadang-kadang regulasi atau skrip yang sederhana jika kemudian melakukan pekerjaan lebih baik daripada AI yang kompleks, terutama untuk tugas-tugas determinis yang harus akurat setiap saat. Jangan menggunakan AI untuk kepentingan AI; gunakan agen di mana itu benar-benar menambahkan nilai unik yang tidak dapat dilakukan oleh alat-alat lain. Singkatnya, perlakukan agen AI sebagai alat yang kuat tetapi tidak dapat diselesaikan Mitigasi : Agen independen sangat bergantung pada data yang mereka berikan dan pengetahuan yang mereka akses. Jika data itu salah, bias, atau tidak lengkap, keputusan agen akan juga. Banyak kegagalan AI melacak kembali ke kualitas data yang buruk atau ketersediaan. Misalnya, jika basis pengetahuan agen Anda memiliki informasi produk yang sudah usang, itu dapat memberi pelanggan jawaban yang salah. Jika data pelatihannya memiliki bias, agen mungkin secara tidak sengaja memperkuat bias dalam tindakan mereka. Ada juga risiko “keracunan memori,” di mana data jahat atau buruk masuk ke dalam konteks agen dan menyebabkan perilaku agen dengan cara yang tidak diinginkan. Ini dapat terjadi melalui serangan suntikan cepat, di mana seseorang memberi agen input yang dirancang dengan cerdas yang mengubah perilaku atau mengungkapkan informasi rahasia, atau hanya dengan agen mengambil informasi yang tidak akurat dari sumber yang tidak dicuci. 3. Data & Memory Issues (Garbage In, Garbage Out): Berinvestasi dalam ketersediaan data dan jaminan kualitas. Pastikan agen memiliki akses ke data yang dapat diandalkan, up-to-date, dan relevan untuk domainnya. Sebelum pergi hidup, lakukan pembersihan basis pengetahuan atau database yang akan digunakan: arsip catatan yang sudah usang, perbaiki kesalahan, dan menyalakan celah-celah yang jelas. Terapkan langkah verifikasi untuk informasi kritis (misalnya, jika agen memberikan saran keuangan, lakukan cross-check angka kunci terhadap sumber yang dapat diandalkan). Juga, masukkan filter input dan batasan konteks: jangan biarkan agen mengkonsumsi input pengguna yang acak, panjang, atau konten pihak ketiga tanpa sandboxing. Misalnya, batasi berapa banyak prompt pengguna yang dimasukkan ke dalam memori jangka panjang agen untuk mengurangi risiko injeksi. kerentanan untuk aplikasi berbasis LLM (https://genai.owasp.org/llmrisk/llm01-prompt-injection/), menekankan seberapa serius kita harus mengambil risiko ini. Anda mungkin juga mempertimbangkan memiliki manajer data atau manajer pengetahuan yang terlibat: beberapa organisasi sekarang memasukkan spesialis data dalam tim proyek AI untuk memastikan diet informasi agen tetap sehat. Kata pepatah lama masih memegang: sampah di, sampah keluar - kecuali dengan agen otonom, sampah di bisa berarti sampah Jadi, jaga pipa data itu dengan hati-hati. Mitigasi : #1 tindakan Membangun dan mengoperasikan agen AI membutuhkan keterampilan yang masih dikembangkan oleh banyak tim.Jika tim Anda tidak dapat membantah teknik prompt, mengelola output LLM, atau mengintegrasikan AI dengan sistem warisan, proyek dapat memblokir atau memproduksi agen subpar.Selain itu, bahkan jika teknologi bekerja, orang-orang dalam organisasi mungkin tidak menerimanya.Kami telah melihat kasus di mana agen AI didistribusikan tetapi kemudian sebagian besar diabaikan atau bahkan sabotasi oleh karyawan yang tidak mempercayainya atau merasa terancam oleh itu. staf front-line mungkin takut bahwa "autonomi" berarti AI tidak akan menggantikannya, dan manajer menengah mungkin khawatir kehilangan kendali atau pengawasan. 4. Talent Gaps & Cultural Resistance: Di sisi bakat, Anda mungkin perlu meningkatkan keterampilan pengembang atau analis yang ada pada pengembangan AI dan MLOps, atau mempekerjakan ahli baru (insinyur ML, etis AI, dll.), atau membawa konsultan untuk mengisi kesenjangan dalam jangka pendek. Juga, membentuk tim lintas fungsi (IT, ilmu data, pemilik proses bisnis, kepatuhan) dari awal, sehingga semua pengetahuan yang diperlukan ada di ruangan ketika merancang agen. Sebagai contoh, "Agen ini akan menangani entri data yang membosankan sehingga Anda dapat fokus pada pekerjaan yang lebih berarti" berjalan jauh untuk meringankan ketakutan kehilangan pekerjaan. Terlibatkan pengguna akhir dalam desain dan pengujian agen - biarkan mereka memberikan umpan balik, menyarankan fitur, dan memiliki rasa kepemilikan. Identifikasi beberapa "pemenang AI" di departemen - karyawan terhormat yang bersemangat tentang teknologi dan dapat mempengaruhi rekan-rekan mereka secara positif dengan menunjukkan bagaimana hal itu membantu. Tanpa buy-in, bahkan agen AI terbaik dapat berakhir kurang digunakan atau bahkan secara sengaja dihindari. Jadi, berinvestasi dalam pelatihan dan mitos-busting. Salah satu teknik yang kami gunakan: kami membuat FAQ internal dan mengadakan demo untuk menunjukkan persis apa yang agen bisa dan tidak bisa lakukan, yang membantu mendemystifikasi. Orang takut yang tidak diketahui - jadi Mitigasi : Mengapa Tidak seperti perangkat lunak tradisional yang deterministik, agen AI (terutama yang didukung oleh LLM) dapat menghasilkan output yang bervariasi dan kadang-kadang aneh. Suatu hari agen dapat memberikan jawaban yang sempurna; keesokan harinya, dalam kondisi yang sedikit berbeda, itu menghasilkan kebodohan atau kesalahan yang mencolok. Non-determinisme ini sulit bagi pengguna bisnis yang mengharapkan konsistensi dan keandalan. Jika perilaku agen tidak konsisten atau bahkan memiliki beberapa goof profil tinggi, pengguna akan dengan cepat kehilangan kepercayaan (mungkin dengan benar). Saya mengalami ini dengan agen helpdesk: dalam pengujian itu memiliki akurasi ~90%, tetapi dalam produksi kadang-kadang memberikan jawaban yang sangat salah. Beberapa output yang buruk itu cukup untuk membuat staf dukungan ragu-ragu untuk menggunakan saran-saranannya sama sekali. Kami menyebut masalah “AI slop” ini - kebodohan atau off 5. Unpredictable Outputs & “AI Slop”: Pertama, agen desay adalah menetapkan harapan dengan para stakeholder bahwa beberapa variabilitas normal - AI dapat mengekspresikan hal-hal secara berbeda setiap kali atau mengambil pendekatan yang sedikit berbeda. Tetapi juga menempatkan kontrol untuk menangkap output yang benar-benar buruk sebelum mereka menyebabkan kerusakan. Teknik termasuk: aturan validasi (misalnya, jika jawaban atau tindakan agen beralih terlalu banyak dari norma yang diharapkan, menandai atau memerlukan persetujuan), mengalihkan tindakan berisiko tinggi di belakang tugas-tugas kritis, dan menyesuaikan konfigurasi AI untuk perilaku yang lebih dapat diprediksi. Misalnya, Anda dapat dengan cepat menurunkan pengaturan "temperatur" LLM untuk membuatnya kurang kreatif dan lebih konsisten dalam tanggapan. Pada dasarnya, Anda ingin memindahkan agen closer ke perilaku deterministik untuk tugas-tugas kritis. Praktik terbaik lainnya adalah menjalankan agen Mitigasi : Modus kegagalan yang kurang glamor tetapi sangat nyata adalah meremehkan pekerjaan rekayasa untuk mengintegrasikan dan memperluas agen dalam lingkungan perusahaan. Saya telah melihat tim menghabiskan berbulan-bulan untuk menyempurnakan logika agen AI, hanya untuk menemukan bahwa bagian yang paling sulit sebenarnya adalah menghubungkannya ke selusin sistem warisan yang dibutuhkan untuk berinteraksi dengan untuk melakukan tugasnya. Kurangnya API, data terjebak di silos, keterbatasan keamanan yang ketat - tantangan integrasi ini dapat menghentikan atau bahkan membunuh proyek terlambat dalam permainan. Selain itu, pertimbangkan biaya. agen AI - terutama mereka yang menggunakan model cloud-hosted besar - dapat kelaparan sumber daya. Jika tidak dioptimalkan, agen yang berjalan dalam produksi 24/7 mungkin mengalami tagihan cloud besar yang tak terduga atau pada infrastruktur hog-premises. Satu tim memanggil masalah “pro 6. Integration Headaches & Runaway Costs: Rencana agen efisiensi arsitektur dan integrasi dalam fase, dan ingat biaya dari hari pertama. Jangan mencoba untuk mengintegrasikan agen dengan setiap sistem keluar dari gerbang. Sebaliknya, terhubung ke satu atau dua sistem kunci untuk membuktikan nilai, kemudian secara bertahap memperluas. Anda juga dapat menggunakan middleware atau RPA sebagai stopgap untuk sistem tanpa APIs - bukan solusi jangka panjang, tetapi itu dapat membuat Anda melalui pilot. Di depan biaya, alat agen Anda untuk melacak penggunaan sumber daya (API panggilan, token jika menggunakan LLM, penggunaan CPU / memori, dll.). Set anggaran dan peringatan, misalnya, jika agen tiba-tiba membuat 1000 panggilan API eksternal dalam satu jam ketika biasanya membuat 100, mungkin sesuatu yang salah dan itu harus menjadi peringatan atau pengawasan sendiri. Kami mendapatkan lebih cerdas tentang mengoptimalkan prompts dan penggunaan model: menggunakan model yang lebih kecil lakukan sesuatu dan lupa untuk memeriksa apakah ekonomis untuk melakukannya pada skala. Mitigasi : bisa Beberapa kegagalan tidak terjadi pada hari pertama, tetapi secara bertahap seiring berjalannya waktu karena kurangnya pengawasan operasional. Hal ini sangat umum: tim mengimplementasikan agen pilot yang hebat, menyatakan keberhasilan, dan kemudian meninggalkan sebagian besar pada autopilot tanpa proses pemantauan atau perbaikan yang berkelanjutan. Bulan-bulan kemudian, kinerja drift atau sesuatu dalam lingkungan berubah, dan suatu hari ada insiden, mungkin agen membuat kesalahan mengerikan selama berminggu-minggu tetapi tidak ada yang memperhatikan sampai klien mengeluh. Ini pada dasarnya adalah kegagalan operasi AI. Tidak seperti perangkat lunak statis, sistem AI dapat degradasi jika tidak dipelihara: model menjadi stagnan, data drift, perilaku pengguna berubah. 7. Lack of Monitoring & Feedback (Set and Forget Syndrome): Mengimplementasikan sistem pemantauan dan umpan balik yang kuat dari get-go (sekali lagi, Pilar 6 dan 7 dalam aksi). Definisikan Indikator Kinerja Kunci (KPI) untuk kesuksesan agen Anda - hal-hal seperti tingkat akurasi, tingkat penyelesaian tugas, rata-rata waktu pengolahan, skor kepuasan pengguna, dan mungkin sejumlah overrides manusia atau eskalasi. Melacak ini terus-menerus. Mengatur peringatan untuk anomali (peningkatan kesalahan, penurunan penggunaan, pola tindakan yang tidak biasa seperti yang disebutkan sebelumnya). Jadwalkan pembaruan model teratur atau tuning halus jika agen Anda belajar dari data, terutama jika data Anda memiliki musim atau proses bisnis Anda berevolusi. Beberapa organisasi bahkan telah mengatur pertemuan "performa AI review" misalnya, sebuah komite pengawasan AI yang bertemu setiap bulan untuk meninjau samp untuk mencapai nilai bisnis yang tinggi dari AI daripada mereka yang mengabaikan jenis pemantauan ini (https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-11-04-gartner-survey-finds-regular-ai-system-assessments-triple-the-probelihood-of-high-genai-value). Pelajaran: jangan memperlakukan penyebaran sebagai garis akhir; perlakukan sebagai awal fase perbaikan berkelanjutan. Agen AI seperti anggota tim baru - Anda perlu memberikannya ulasan kinerja dan pelatihan, bukan hanya menyewa dan pergi. Mitigasi : three times more likely Kami telah menutupi banyak tanah pada apa yang Ini mungkin tampak menakutkan, tetapi mitigasi ini menjadi sifat kedua setelah Anda membangunnya ke dalam rencana proyek Anda. dalam prakteknya, menangani tujuh bidang ini (tujuan yang jelas, harapan yang realistis, persiapan data, pelatihan tim, validasi output, perencanaan integrasi, dan pemantauan yang berkelanjutan) secara dramatis meningkatkan peluang proyek agen Anda akan berhasil - atau setidaknya bahwa Anda akan menangkap masalah lebih awal dan beradaptasi. Tidak Bagian terakhir dari teka-teki adalah memastikan Anda mengukur kesuksesan dengan benar dan mengulangi berdasarkan umpan balik nyata. Dalam bagian berikutnya (dan terakhir) dari seri ini, kami akan melihat bagaimana untuk mengoperasionalkan agen AI untuk jangka panjang. yang mencakup mendefinisikan metrik yang bermakna untuk dampak, memilih alat dan platform yang tepat (pemandangan vendor), mengembangkan peran dan keterampilan organisasi Anda untuk bekerja dengan AI, dan berjuang untuk perubahan masa depan seperti peraturan.