把 Agent 装进客户的云还不够:Factory 怎样让任务换台机器继续跑
编程智能体已经装进客户的云里,为什么任务仍会因机器到期或供应商变化而中断?
编程智能体已经装进客户的云里,为什么任务仍会因机器到期或供应商变化而中断?
让 Agent 查询企业数据库,怎样同时减少取错数据和越权操作?
AI 帮团队写出更多代码后,怎样查清上线故障并找到需要修复的地方?
多个 Agent 能快速生成代码后,评测、审查和客户数据隔离反而成为生产系统的新难题。
编码 Agent 能运行命令后,关掉确认虽然省事,也可能让它接触本机密钥和生产系统。
企业看不清 AI 账单时,统一到一家供应商似乎容易管理,却可能加深工具锁定。
生产环境里的 Agent 可能等待数天、遇到网络中断,还要确保已经发送的邮件或执行过的回滚不会被重复触发。
Agent 的运行步数和费用事先难以确定,等月末账单才检查额度,算力可能早已超支。
生产告警涉及日志、指标、部署和多个团队,怎样让 Agent 查找根因而不是给出一个听起来合理的故事?
较慢但能力更强的模型,怎样用于需要即时回应的语音 Agent?
GPU 容量要像商品一样转手,为什么交易平台还得管机房?
Agent 进程崩溃以后,已经预留的资金和收到的人工批准,怎样继续交给下一步?