大多数人工智能代理的故障在部署开始之前就已经确定了。

团队在启动自动化项目时往往抱持着过于乐观的假设，而这些假设在实际运行环境中往往难以成立。及早发现这些误判可以避免后期代价高昂的返工。

假设1：代理人会澄清歧义

现实情况：经纪人需要清晰的指示。

如果工作流程依赖于非正式决策或人类直觉，自动化非但不能解决问题，反而会加剧这种不一致性。智能体执行指令，却不理解意图。

模糊性会破坏自动化。

假设2：早期成功表明准备就绪

事实：早期成功反映出压力较小。

初期部署规模较小，需要密切关注。此阶段旨在检验能力，而非持久性。

准备工作稍后才会出现。

假设3：自动化降低了所有权需求

现实情况是：自动化加剧了所有权的归属感。

责任不明确，员工缺乏升级处理途径。问题停滞不前，因为没有人愿意承担解决问题的责任。

所有权赋予自主权。

假设 4：例外情况都是边缘情况

现实情况是：例外情况在实际工作流程中占据主导地位。

团队往往低估了实际情况偏离预期轨道的频率。针对罕见异常情况优化的自动化流程很快就会失效。

例外情况定义了可靠性。

假设 5：监控功能可以稍后添加。

现实情况是：可见性必须提前设计。

后期加装监测设备成本高昂且效果不全面。缺乏早期预警会延误故障发现，并削弱公众信任。

观察先于控制。

假设 6：部署是一次性事件

现实情况：部署开启了一个生命周期。

工作流程不断演变，输入信息不断变化，团队不断重组。无法适应这些变化的自动化系统会随着时间的推移积累风险。

部署只是责任的开始，而不是结束。

SaleAI背景（非促销）

在 SaleAI 中，代理的部署具有明确的所有权、可见性和生命周期预期，以避免常见的部署前误判。

这体现的是先做好准备的思维方式，而不是先采用工具的方式。

为什么这些误判会持续存在

这些假设感觉很有效。

它们缩短了规划周期，加快了项目启动速度。但它们将成本转移到了下游——维护、救火和信任修复方面。

走捷径只会延误现实。

重新定义部署准备

成功部署始于对限制因素的识别。

在自动化部署之前明确界限、所有权和监督的团队，部署的代理程序才能持久有效。

准备决定结果。

结束视角

人工智能代理很少因为技术缺陷而失败。

它们之所以失败，是因为团队在部署时基于错误的假设。在部署前纠正这些假设，可以将自动化从实验转变为基础设施。

自动化成功的关键在于及早认清现实。