Top 7 Challenges in Developing AI Agents – A Practical Guide

从一个为期90天的试点项目开始，该项目优先考虑数据治理、模块化设计和一个可衡量的成功计划。. 这项真实且持续监控的工作可帮助您采用实用的解决方案，让您能够充满信心地进行操作，并衡量团队与用户互动的方式。.

挑战 1：数据质量与数据多样性。. 真正的 AI 代理依赖于大型、多样化的数据池。在实践中，团队处理的数据范围从数百 GB 到数 TB 不等；60–70% 的精力都花在了清理和标注上。制定数据治理计划，纳入合成数据以提高多样性，并在任何训练之前设置最低可行的数据标准。.

挑战 2：评估与基准测试。. 预先定义重要的成功标准。结合客观指标（延迟、准确率、任务成功率）和以用户为中心的信号。每周运行自动化测试，每月进行真实用户试点，以减少盲点。建立一套可重复的小型测试，以便利益相关者能够快速理解。.

挑战 3：安全性和可靠性。. 在真实环境中，输出可能存在缺陷；实施防护栏、内容过滤器和风险评分。使用分层安全堆栈，测试极端情况，并监控漂移。这可以保护您的 AI 代理所做的承诺，并有助于维持用户信任。.

挑战 4：与用户互动并引导系统。. 清晰的界面和安全升级路径的计划。设计 smart 和 可定制的 提示和使用标准API，使智能体能够在现有工具和数据源中操作。测试应验证团队与人类队友互动时无摩擦，并且能够在任务之间顺畅切换。.

挑战 5：部署、监控和维护。. 通过特征标志分阶段控制发布，并配备强大的监控堆栈，以跟踪延迟、错误和数据漂移。准备一份事件响应手册和一份重新训练计划，以便在数据变化超过阈值时迅速采取行动。将此与您的投资计划保持一致，以便团队能够及时响应。.

挑战 6：治理、合规和伦理。. 确立所有权、可审计性和面向利益攸关者的透明报告。策略文档和清晰的决策轨迹将帮助您证明责任。此事将使监管准备工作变得可行。.

挑战 7：人才、多元化和组织准备度。. 构建包括数据科学家、产品经理和用户体验设计师的跨职能团队。投资持续培训，招聘具有不同背景的人才，并建立务实的路线图。多元化的团队能帮助你发现隐藏的障碍，打造更强大的 解决方案.

误解问题：明确真正的目标

从一个具体的建议开始：写一个一句话的目标，抓住真正的价值，并将其与您可以跟踪的优先指标联系起来。.

为了避免错位，将此目标与 HIPAA、法规、要求和可信来源进行映射。定义评估成功的层级，并明确 AI 代理的驱动如何转化为用户、运营者和利益相关者的实际成果。精心打造此目标，使其指导每一项决策。.

采取多步骤方法，并始终关注互操作性和合规处理。.

1. 明确目标，定义成功标准，并在案例研究中创建一个可以衡量的数字或分类目标。.
2. 列表约束：HIPAA 保护、数据处理规则、法规和要求；文档同意书、审计跟踪和日志记录。.
3. 识别数据来源并绘制处理流程图：数据来自何处、如何转换以及结果如何交付。.
4. 指定互操作性需求和集成点：代理如何与现有系统、API 和人工参与流程集成。.
5. 选择合适的治理和评估框架：风险控制、评估指标、抽样计划和合规性检查清单。.
6. 地址识别质量：规划输出验证、错误处理和跨复杂度级别的场景覆盖。.
7. 定义部署步骤和监控：详细的工作流程、回滚计划、持续测试以及信任建立措施，以确保与利益相关者和合作伙伴（包括 Google 基准）进行可信的报告。.

利益相关者一致：识别受影响方和决策权

从实际的利益相关者地图和决策权矩阵开始，以确保整个项目生命周期内的一致性。明确参与级别：影响者、批准者、干预者和知情者。创建清晰的所有权模型，以便业务和运营团队知道谁拥有数据收集、处理和模型干预的最终决定权。通过将其链接到可审计的日志和绩效结果，使矩阵可靠，以便受影响者可以依赖一致的决策，并始终知道在哪里合规。.

识别跨触点的影响方：数据提供者、用户、运营者、风险与合规部门、法务部门、云服务商和监管机构。 梳理他们的决策如何影响架构、部署和监控。 在谁可以批准对数据模式、模型目标和访问控制的更改，以及谁可以在处理风险飙升或出现原因情景时触发人工干预方面达成一致。 这种清晰性通过专注于负责角色和及时干预来减少摩擦并改善运营结果。 这种一致性的重要性在于，它可以直接减少导致错误的误解和沟通不畅。.

按角色划分的实际步骤

为每个数据集分配一名数据所有者，为每个代理分配一名模型所有者。数据所有者定义允许的处理、保留和转移规则；模型所有者定义部署阈值、重试策略和回滚条件。合规性和法律审查验证云部署是否符合法规要求，以及日志是否捕获决策点，从而使企业符合规定，并且审计能够可靠地验证操作。.

建立定期审查——每季度或在重要里程碑后——以更新利益相关者地图和决策权矩阵。利用这些会议发现新的影响，更新访问权限，并纠正可能导致治理漏洞的错位。最终结果是更好的运营绩效、弹性的处理以及与现代高质量架构的持续对齐，同时通过透明、可验证的决策记录避免报告中的谎言。.

任务框架：将目标转化为具体的 AI 任务和成功标准

以商业术语定义目标，并将其转化为 3-5 个明确的 AI 任务，并附带可衡量的成功标准。从客户结果入手，映射到一组可在时间和预算范围内实现的小任务。说明风险承受能力、所需的可靠性以及发布期间将监控的高质量信号。确保您可以遵守治理规定，并从一开始就让利益相关者参与进来，以建立信任并统一期望。包括如何与利益相关者进行审查，并概述风险阈值和权衡，以便您的团队拥有清晰的护栏。这种方法提供了清晰度，并通过记录决策、假设和移交来防止缺乏一致性。您的团队将受益于从目标到实施再到监控的清晰路径，从而能够在出现问题时做出有力的响应。.

从目标到任务转换

旨在通过识别数据来源、众多必需功能和明确的验收测试，将每个目标转化为具体的任务。定义关键测试以及平衡准确性和延迟的计划。明确谁执行工作，谁批准变更，以及团队如何支持迭代。该框架提供可重复的模板，从而加速实现并减少猜测。将系统的任务构建为模块化组件，以便能够更换实现方式而不会中断发布。这种规范有助于确保系统各层级的可靠性，并为每个任务提供显式的监控钩子，同时防止缺乏清晰度。.

监控、风险与治理

为每项任务定义监控级别和治理关口，包括每日检查、与利益相关者的每周审查以及正式发布计划。建立风险标志，进行隐私和安全审查，并记录您将如何应对影响客户的问题。构建对团队的支持，以便其报告疑虑、记录决策并及时调整目标。该过程应提供从任务到结果的清晰追溯，以便您能够在审计和客户对话期间展示信任和合规性。.

数据准备就绪度：评估数据的可用性、质量、标注和偏差风险

在开始任何模型工作之前，先进行数据准备就绪审计：清点所有来源，确认数据可用性，并定义最低质量和标签标准。将每个数据集映射到将要使用它的引擎，分配角色，并设置一个可衡量的“通过/不通过”阈值，以表明数据准备就绪，并确保处理能够可靠地进行。.

尽早确定文档标注要求：指定标注任务的专家，定义标注模式，并建立持续标注反馈流程。在质量被证明可靠的情况下，使用自动化标注，但保留人工审查环节，以发现边缘问题并避免代价高昂的错误。记录因隐私、质量或监管问题而废弃的任何数据，并解释如果废弃数据会对数据集产生什么影响。.

通过分析来源和结果的标签分布来评估偏差风险。运行自动偏差检查并应用公平性指标；记录风险区域和缓解策略。聘请专家进行审计，并保持内置保障措施以减少漂移；这些举措有助于确保此处的结果可靠。.

运营治理和变更管理：跟踪数据源的变更，维护数据沿袭，并对每次摄取强制执行数据版本控制。围绕数据质量和标签计划构建优先级；与成本控制和风险承受能力保持一致。当数据未能达到基线时，应追踪原因，并设计修复方案以防止无效地重用过时数据。.

实用手册和指标：创建一组简明的处理任务，定义优先级，并实施在摄取时运行的自动化检查。使用数据质量评分，跟踪数据集健康状况，并为所有角色发布一份透明的报告。内置的数据准备就绪计划应该是可扩展的，并且旨在让跨团队的利益相关者参与进来，从专家到高管，确保与运营目标保持一致。.

约束和风险映射：定义限制、安全性、合规性和部署环境

建议：在构建之前创建约束和风险地图。它记录了限制、安全控制、法规要求和部署环境。此过程引入了一个共享框架，该框架统一了利益相关者，定义了后续步骤，并支持跨团队扩展范围，每个单元拥有一个风险领域。.

通过列出数据边界、输入范围、延迟预算、计算上限和偏差容忍度来定义限制。明确偏差如何影响结果，并记录在代表性不足的数据分段中存在的知识缺口。.

进行地图安全和法规合规：明确隐私保护措施、审计跟踪、模型可解释性、日志记录和与研究见解相符的测试里程碑。对于基于云的部署，明确是否在基于 Google Cloud 的服务上运行，并设置数据驻留规则和访问控制。.

部署环境、监控和控制：描述生产、预演和灾难恢复环境；需要运行时监控、异常检测和警报，以及早发现偏差或性能衰退。建立一个风险登记表，包含数据、模型、基础设施和治理等类别。该架构旨在实现可扩展性，但通过控制来限制高风险更新，以保持稳定性和可扩展性，尤其是在需要快速迭代且基础设施支持的情况下。.

接下来：安排与利益相关者的定期审查，每次发布后更新风险地图，并培训团队识别数据偏差、安全影响和法规变更。统一节奏，为每个风险领域分配负责人，并确保测试和部署环境均反映映射的约束。.