Iana Kunitsa/Moment/Getty Images关注ZDNET：将我们添加为Google上的首选来源。ZDNET的关键要点：人工智能代理面临失控并增加费用的风险。一家供应商回顾了其未受控代理的问题。关注高端人工智能用例的成本，而不是平均值。最近的分析显示，人工智能代理正在迅速增加，往往超出IT经理的控制，未被察觉的代理活动成本可以迅速累积。StackGen最新的可靠性报告发现，未监管或半监督的代理在多个层面上证明是有问题的。此外：根据Andrew Ng的说法，你需要的四种人工智能开发技能——专家又说他缺少什么。在过去一年中，有至少九个记录案例中，人工智能代理通过使用有效凭据自行删除数据和数据库，破坏了实时公司系统。在出现损坏之前，它们的努力对标准监控不可见。该研究分析了超过109,000个事件，还发现失败模式增多时，恢复并没有加快：自2023年以来，中位数解决时间大致持平，而最常见的修复方式是等待另一家公司的工程师。累计成本从财务角度看，人工智能代理的成本可能会迅速上升。最近，人工智能支出解决方案提供商Revenium的工程师报道了一次代理会话，其中一名开发人员让一个人工智能编程助手在他的笔记本电脑上连续运行了四天。到任何人注意到时，该代理已经进行了4819次调用，费用总计为3762美元，没人知晓。尽管费用因用例而有很大差异，BakedWith整理的基本指导将基本聊天机器人的成本定为每月20至50美元，中级代理助理为每月100至500美元，定制企业代理解决方案超过10,000美元的前期费用。尽管如此，这些是前期成本，定价并未考虑到那些监管不足的代理的失控成本，这当然可能会影响投资回报率。这个潜在问题指出了组织必须管理他们部署的人工智能代理，并强调了它们失控传播的风险。此外：“现在不再需要专家”：今天如何在人工智能代理工作环境中保持价值。Revenium引用了其一个客户的一个例子，一家中型电子商务公司，“在原型阶段，人工智能代理基础设施成本从每月5,000美元跳升至每月50,000美元——这是由于高流量期间非优化的RAG查询和递归代理循环导致的十倍增长。”每个单独的代理行动看起来都像良好的工程：“每个行动在孤立情况下都是合理的，但累计成本却不是。”在另一个案例中，一个团队的人工智能代理“进入了一个无限对话循环，未被发现地运行了11天，耗费了47,000美元才被注意到，”报告补充道。此外：为什么用人工智能替代员工会事与愿违——以及聪明领导者创造真正价值的五种方式。“两个代理在团队入睡时，相互交谈，比团队工作时还要活跃，而他们认为系统只是顺利运行。”教训总结在最近的一项内部研究中，Revenium的工程团队将注意力转向其自己的代理人工智能实践，并发现了高昂的活动。以下是团队从特定未监控人工智能代理事件及相关审计中学到的：一个涉及漂流的人工智能代理的四天会话导致了3762美元的费用：“在5月13日，我们的一名开发人员在他的笔记本电脑上打开了一个人工智能编码会话，”该公司的工程团队成员报告说。“它持续开启了四天。到它关闭时，它进行了4819次调用，费用为3762美元。没有人为此做出预算。没有警报触发。”他们补充说，这种会话实际上并没有什么不寻常的。问题出现因为人工智能会话的预算类似于SaaS会话，其按座位或按令牌的固定成本按平均值跟踪。“一旦你查看人们实际运行的内容，这个模型就会崩溃，”工程师们补充道。平均值掩盖了人工智能的真正成本：在90天内对557项代码实施任务进行的代理基础工作中，中位数成本为2.24美元，这看起来显然非常可持续。最昂贵的任务达到300.97美元。然而，跟踪平均值掩盖了失控的人工智能代理成本的潜力，正如上述3762美元会话成本所示。“如果你正在管理人工智能账单而依据平均值，那么你对明天早上可能发生的事情毫无了解，”工程师们警告道。注意代理运行的前1%：工程师们观察到，前1%的运行几乎占据了将近一半的支出。在90天跟踪的14,680次人工智能运行中，前1%占总支出的46%。前5%的运行则占据了77%的支出。底部90%的运行仅占人工智能支出的12%。“人工智能支出生活在分布的尾部。SaaS成本控制瞄准了错误的曲线部分，”工程师们指出。成本来自交互式人工智能，而不是自动化人工智能：在研究的10,005个交互式代理会话中，……