作者：苏米特·维迪亚

前沿实验室和超大规模企业有望带来改变世界的创新。大多数都交付了。但是，正如我们所看到的 Anthropic 政策的反复无常以及不断演变的 Hugging Face 和 OpenAI 安全事件，它们的运行并不稳定。

这令人深感担忧，因为在 Anthropic、OpenAI 和其他付费模型之上构建整个人工智能运营和业务的技术组织需要能够依赖它们的可靠性。

与此同时，OpenClaw 和 DeepSeek 等开源组织提供质量相似的免费模型。价格差异十分明显。而使企业望而却步的实用性、安全性和可及性方面的差距正在迅速缩小。

这种不断变化的动态给首席技术官、首席信息官和工程领导者留下了一个问题：当无法预测超大规模企业下一代型号的价格是否会下降或提高时，我们如何才能保持可靠性并降低成本？

答案尚不明确——目前还不清楚。但工程领导者需要能够让他们的团队快速交换模型、改变人工智能代理与人合作以及访问真实数据和工具的方式的系统，这一点从未如此清晰。构建正确的基础层可以使组织足够灵活，能够与行业一起发展，而不会通过追逐最新趋势而走捷径。

代币花费的不仅仅是时间和金钱

大型科技公司和企业内部的工程领导者经历了惨痛的教训，认识到建立组织的长期稳定性是一个比追逐“tokenmaxshing”等趋势更好的计划，因为“tokenmaxshing”会导致不可持续的支出和团队倦怠。

尽管公司账户和高管声誉已经受到相当大的损害，但钟摆已经从通证最大化转向更清醒的方法。与此同时，像 Meta 这样公开致力于在团队范围内使用人工智能的公司正在转向对工程团队文化进行再投资。

目标：提高士气，同时消除代币使用的竞争。

组织不应跳上下一趟炒作列车并造成不可避免的瓶颈，而应投资于基础设施现代化，以使团队能够可持续地迭代和大规模试验人工智能工具。

企业人工智能的未来使人们和代理能够无缝地协同工作。这看起来像什么：

• 接受代理具有与人类大部分相同的功能，并具有能够针对真实基础设施进行测试并快速大规模访问“真实”数据的附加价值。
• 确保代理与团队具有相同的护栏，包括确保仅在需要时授予凭证和权限；在正确的情况下，并充分了解出现问题时所采取的行动。
• 构建能够交换最新人工智能模型和框架的系统，以利用新的进步，而不会丢失内部完成的自定义工作。
• 确保他们的公司不会长期局限于单一提供商，以降低中断、昂贵合同或过时产品带来的风险。

模型发生变化。更新您的架构

建立弹性首先要接受模型以及我们使用它们的方式将会发生的变化。工程领导者需要认识到，有时采用最新的超大规模模型是有意义的。其他时候，引入具有新颖工具的开源模型是有意义的，这些工具可以免费运行，但会改变人们与其协作的方式。

同时，智能体不应仅限于玩具问题或合成环境。他们需要能够针对真实的基础设施进行测试，与真实的数据集交互，并有意义地参与真实的业务工作流程。

制胜之道：在代理商和工程师之间建立公平的竞争环境。

允许代理访问人们使用的相同环境，并要求他们在团队遵循的相同护栏下操作。仅在必要时才应授予权限。应严格控制凭证。每个行动都应该是可观察和可审计的。当出现问题时，应该追究责任，并清楚地了解发生的情况和原因。

让双方都遵守最高标准。与您的团队一起增强韧性。

灵活性有力量

定制工作流程、自动化和操作知识受困于单一供应商关系的时代已经结束。我们正在进入人工智能代理加工程师的时代，需要围绕灵活性、弹性和适应性构建系统和团队。

换句话说，是时候彻底消除长期锁定了。

如果组织能够保持采用新模型的灵活性、集成新兴工具并响应不断变化的市场条件，而无需从头开始重建一切，则可以通过每次模型发布来增强弹性。这是未来的出路。今天，工程领导者应该采用这种方法。

Sumeet Vaidya 是 Crafting 的首席执行官兼联合创始人，该公司旨在为自主代理和工程师提供企业质量基础设施。他曾是 Meta、Uber 和 Discord 的早期工程领导者。

插图：多姆·古兹曼