AI代理演示成功不代表生产能成功

你的 AI 代理在演示中表现出色，但你的数据可能仍然会让它翻车。

Ahhh，演示用的 AI 代理。你难道不喜欢它们吗？可爱又听话，不抱怨、不出错、甚至不会打嗝，就能解决你公司的所有问题。你感到骄傲、有成就感，准备好把你这个"宝贝"释放给迫不及待等待的用户了。

唯一的问题是——那个可爱的 AI 代理在现实世界中搞砸了一切。它无法处理分散的信息来源；或者面对每天、甚至每小时都在变化的数据时不知所措；又或者它根本没有准备好管理系统权限。不管出了什么问题，构建一个令人信服的演示代理正变得越来越简单。然而将其投入生产环境，却并非如此。

加入直播讨论：10 月 14 日，Arango 的 COO 兼首席产品与技术官 Ravi Marwaha 将深入剖析将 AI 代理从演示阶段迁移到生产环境的六个数据需求。他将分享实际案例，展示成功的演示只是在受控环境中展示了你的代理，但并不能证明你周围的数据架构能够在生产环境中可靠地支撑它。

你可能认为这是检索问题，但实际上远不止于此。你很可能已经在演示中测试过向量搜索或 RAG，而且它们可能运行得非常好。你的代理可以拥有语义相关的信息，但仍然缺少正确的上下文。生产环境中的代理需要业务上下文才能采取明智的行动，推动业务向前发展。例如：

• 如果一个客户在多个系统中以不同面目出现怎么办？
• 如果检索到的信息是相关的，但不是最新的怎么办？
• 如果你需要知道代理为何做出某个特定决策怎么办？

如果你认为最初为代理构建正确的业务上下文就已经很困难了，那么试试随着业务变化保持该上下文的准确性。代理还可能放大问题，因为它们会反复检索信息、做决策、采取行动，并在后续步骤中使用那些结果。过时的信息很容易污染后续步骤。

如果你的业务逻辑分散在许多不同的来源中，你的代理就必须梳理多个资源，并在每个任务中动态重建上下文。这导致不一致性增加、延迟提高、成本上升，更不用说给你的团队带来更多手动工作。当上下文分散在这么多系统中时，你将如何执行数据治理？

有一个更好的方法：构建一个持久的、统一的业务上下文，而不是让代理在每个任务中重建它。你的架构需要一个代理可以依赖的上下文数据层。当然，这只是让你的系统准备好投入生产的一个方面。

10 月 14 日，你将了解到在部署之前，哪些数据基础设施方面值得更仔细地审视。来自 Arango 的 Ravi Marwaha 将加入我们，进行主题为"将 AI 代理从演示阶段迁移到生产环境的六个数据需求"的直播。他将涵盖金融服务行业和临床研究的真实生产模式。

在此注册，10 月 14 日加入我们，获取一个评估框架来测试你的代理系统是否已准备好部署。