当企业开始大规模部署 AI Agent,新的问题随之出现:Agent 能够自主规划任务、调用工具并访问业务系统,但企业是否知道它在做什么?是否能够限制它的行动?如果出现错误,又能否及时发现并纠正? 这正是企业 AI 应用从试点走向生产环境时必须面对的问题。 Gartner 发布的《Hype Cycle for AI Governance Technologies, 2026》(《2026 年 AI
一个售后知识助手上线了。模型调用正常,回答速度也能接受,但客服同事发现:它偶尔会把退货条件说错,甚至替公司承诺知识库里根本没有的服务。 技术团队查看监控,接口返回的是 HTTP 200,没有超时,也没有报错。问题已经影响业务,却没有体现在调用成功率里。 这正是企业评估 AI 应用时容易遇到的缺口:请求成功返回,只能说明一次调用完成了;这次回答能不能用,还需要另外判断。 围绕企业 AI 应用的落地,