Balitang MerkadoAI Agent 與工作流 / AI Agent / workflow / evals7 min read
Huwag Magmadali sa AI Agent Pilot: Piliin ang Workflow na Pwedeng I-rollback
Huwag ibigay ang unang proyekto sa pinakamagulong proseso. Ang mga signal mula sa OpenAI at Hugging Face ay nagtuturo sa iisang panuntunan: magsimula sa area na may operation logs, pagsusuri, at kakayahang mag-rollback.
Cover image: Source image: Hugging Face · source-attributed article image
Key Points
- Unahin ang workflow na nag-iiwan ng katibayan at pwedeng suriin ng tao kaysa sa mga kumplikadong gawain.
- Ang OpenAI tax-agent halimbawa ay mahalaga dahil ang pagsusuri ng eksperto at operation logs ay nagbibigay-daan upang masubaybayan ang agent.
- Ang Hugging Face smolagents ay nagpapaalala na ang kontrol ng LLM sa workflow ay nangangailangan ng mas mataas na antas ng pamamahala.
- Inirerekumenda ng ALTOS LAB ang paggamit ng pilot scorecard bago pumili ng anumang tool para sa operasyon.
Ang paglabas ng Codex tax-agent case ng OpenAI noong Mayo 27, 2026 ay nagbibigay ng isang malinaw na panuntunan para sa mga operator: piliin ang workflow na kaya mong i-rollback, hindi ang mukhang pinakakahanga-hanga. Ang matagumpay na koponan ay nagsisimula sa isang paulit-ulit na gawain na may stable na input, pagsusuri ng tao, at malinaw na kasaysayan ng operasyon. Dapat limitahan ng mga operator ang unang pilot sa mga workflow na may tiyak na rollback path.
Ang Paglipat Tungo sa Maingat na Pamamahala
Ipinapakita ng mga signal sa merkado na ang mga AI agent ay lumilipat na mula sa mga simpleng demo patungo sa mga workflow na mahigpit na pinamamahalaan. Sa kaso ng OpenAI, binigyang-diin ang kahalagahan ng operating layer sa paligid ng agent: regular na pagsusuri ng mga eksperto, kumpletong operation logs, at paulit-ulit na test questions. Mas nagiging ligtas ang paggamit kapag nakikita ng koponan ang nangyari, nagagawa nitong suriin ang output, at kaya nitong ayusin ang workflow bago palawakin ang awtonomiya nito.
Sa Hugging Face smolagents framework, tinukoy ang mga agent bilang mga programa kung saan ang output ng LLM ay nagsisimulang magkontrol sa workflow ng operasyon. Inililipat nito ang diskusyon mula sa pangkalahatang talino ng AI patungo sa mahigpit na kontrol sa mga hangganan ng system. Ang ITBench research ng IBM Research ay nagpapatibay dito sa pamamagitan ng pagsubok sa mga totoong IT administration tasks. Kasama ang pagtulak ng Anthropic sa mga enterprise plugin, malinaw ang direksyon: pumapasok ang mga agent sa mga high-value na proseso, ngunit hindi lahat ng workflow ay angkop para sa unang pagsubok.
Iwasan ang mga High-Risk na Sikat na Gawain
Mabilis piliin ng mga koponan ang mga sikat na proseso tulad ng ganap na awtomatikong paghawak sa mga reklamo ng customer o paggawa ng kumpletong panukala. Ang mga gawaing ito ay nagtatago ng malalaking panganib sa maling access, kawalan ng log ng pamamahala, at mga aksyong hindi na pwedeng bawiin.
Ang mga mas ligtas na panimula ay kinabibilangan ng mga draft ng tugon sa customer support, sales research cards, paunang checklist para sa pagsusuri ng dokumento, o pagpapatunay ng pinagmulan ng nilalaman. Ang mga gawaing ito ay nagpapanatili sa mga tao bilang tagasuri sa loob ng operasyon, at ang mga pagkakamali ay madaling nalilimitahan nang hindi nasisira ang pangunahing database.
Pagsusuri Gamit ang Scorecard na may 5 Pamantayan
Hinihiling ng ALTOS LAB ang pag-score sa bawat workflow mula 1 hanggang 5 sa 5 tiyak na dimensyon ng operasyon:
* Dalas: Ang gawaing ito ba ay nangyayari bawat linggo?
* Hangganan: Ang mga input, output, at pamantayan ba ng tagumpay ay malinaw na tinukoy?
* Katibayan: Ang agent ba ay nag-iiwan ng malinaw na pinagmulan, operation logs, at kasaysayan ng pagsusuri?
* Permiso: Iniiwasan ba ng gawain ang sensitibong data at malawak na access sa system?
* Rollback: Kung magkamali ang agent, gaano kabilis pwedeng huminto ang tao at bumalik sa lumang proseso?
Kung ang kabuuang score ay mababa sa 18, huwag piliin ang workflow na ito para sa unang pilot. Tapusin ang dokumentasyon ng manual rollback playbook bago ikonekta ang mga agent sa live system. Ang unang proyekto ay dapat maging gabay upang matutunan ng koponan ang pamamahala sa permiso, pagsusuri, at pagbawi ng operasyon batay sa totoong sukatan.
Sources
- Building self-improving tax agents with Codex
OpenAI and Thrive describe how practitioner review, product traces and Codex-driven evaluation targets turned a tax agent into a workflow that can improve after real use.
- Introducing smolagents: simple agents that write actions in code
Hugging Face defines agents as programs where model outputs can control workflow actions, which makes permissions, traces and review boundaries central to adoption.
- ITBench: Evaluating AI agents on real-world IT tasks
Hugging Face and IBM Research describe ITBench as a benchmark for real enterprise IT tasks, showing why agent pilots need evaluation and observability.
- What are AI agents?
IBM explains AI agents as systems that observe, reason, plan and act across tools and workflows, useful as a baseline definition for enterprise pilots.
- Anthropic launches new push for enterprise agents with plug-ins for finance, engineering, and design
TechCrunch reports Anthropic enterprise-agent plug-ins for finance, engineering and design, a market signal that vendors are packaging agents for high-value workflows.
FAQ
FAQ
Anong workflow ang pinakamainam para sa unang AI agent pilot?
Piliin ang paulit-ulit na gawain bawat linggo na may malinaw na pinagmulan, pwedeng suriin ng tao, at may daan para sa rollback tulad ng mga draft ng suporta o sales research cards.
Bakit hindi dapat magsimula sa isang ganap na autonomous na cross-team agent?
Ang mga prosesong cross-team ay may mataas na panganib sa permiso at mga aksyong hindi na pwedeng bawiin. Ang unang pilot ay dapat magturo muna sa koponan kung paano mag-audit at mag-recover.
Ano ang pagkakaiba ng AI Agent sa karaniwang automation?
Ang karaniwang automation ay sumusunod sa mga permanenteng panuntunan. Ang AI Agent ay gumagawa ng desisyon sa maraming hakbang batay sa konteksto, kaya kailangan nito ng mas matibay na disenyo ng pagsubaybay at rollback.
Tommy
Product at AI implementation editor ng ALTOS LAB, nakatuon sa enterprise workflows, generative search, at praktikal na decision frameworks.
