2026 年人工智能代理治理最佳实践与挑战

人工智能系统正在超越简单的响应机制。在众多组织中， 目前，人工智能代理正在接受测试，以规划任务、做出决策并在尽可能少的人工干预下执行操作。关注点已经从模型是否能提供准确的答案，转移到理解当赋予模型自主行动能力时会产生哪些影响。

自主系统需要明确的边界。 他们需要全面的规则，明确访问权限、允许的操作以及跟踪操作的机制。如果没有这些控制措施，即使是训练有素的系统也可能产生难以检测或逆转的问题。

德勤是致力于应对这一挑战的公司之一。该公司一直在开发治理框架和咨询方法，以帮助企业有效管理人工智能系统。

从工具到人工智能代理

目前部署的大多数人工智能系统仍然依赖人工提示。它们可以生成文本、分析数据或进行预测，但通常由人来决定下一步操作。 智能体人工智能从根本上改变了这种模式这些系统可以将目标分解为可执行的步骤，选择适当的行动，并与其他系统交互以独立完成任务。

这种增强的自主性带来了新的挑战。当系统独立运行时，它可能会遵循意想不到的路径，或者以非预期的方式利用数据。

德勤的工作重点在于帮助企业应对这些风险。该公司并不将人工智能视为孤立的工具，而是研究如何将其融入业务流程，包括决策框架和数据流模式。

将治理融入生命周期

治理不应是部署之后才考虑的事情。 它必须贯穿人工智能系统的整个生命周期。

这始于设计阶段。组织需要定义系统权限和限制。这可能包括制定数据使用规则，以及概述系统在不确定情况下应如何响应。

下一阶段是部署。此时， 治理重点在于访问控制和系统连接包括用户权限和集成点。系统一旦投入运行，监控就成为首要任务。自主系统会随着与新数据的交互而不断演变。如果没有定期审计，它们可能会偏离最初的目标。

透明度和问责制的作用

随着人工智能系统承担越来越大的责任，追踪决策过程变得日益复杂。这就产生了对更高透明度的需求。 德勤的工作强调了跟踪系统运行的重要性。包括记录操作和记录决策。这些记录有助于组织在出现问题时确定事件经过。当自主系统采取行动时，必须明确责任归属。

对人工智能代理的实时监管

一旦自主系统被激活，关注点就转移到其在真实世界环境中的行为。静态规则不足以应对这种情况，系统在运行过程中需要持续观察。

德勤的方法包含了实时监控这使得组织能够跟踪人工智能系统在执行任务时的活动。如果系统出现异常行为，团队可以迅速介入，例如暂停特定操作或调整权限。实时监控也有助于满足合规性要求。在受监管的行业中，公司必须证明其系统符合适用的规则和标准。

在实践中，这些控制措施正在运营环境中逐步应用。德勤描述了这样一些场景：人工智能系统监控多个站点的设备性能。传感器数据可以提示早期故障迹象，从而触发维护工作流程并更新内部系统。 治理框架界定了哪些行为是允许的，何时需要人工批准，以及如何记录决策。该过程涉及多个系统，但从用户的角度来看，它表现为一个统一的操作。

行业活动和持续讨论

治理是核心议题之一。 2026年北美人工智能与大数据博览会该活动定于5月18日至19日在加利福尼亚州圣克拉拉举行。德勤被列为本次活动的钻石赞助商，这使其跻身于参与探讨自主系统实际部署和控制方式的众多公司之列。

挑战不仅限于构建更智能的系统，更重要的是确保这些系统能够以组织可以理解、管理和信任的方式长期运行。

（照片由Roman拍摄）