各企业正竞相推动人工智能落地应用。部分企业已部署自主智能体，这些智能体能在跨业务系统中进行规划、推理和行动，负责排程、内容生成、工单处理乃至交易执行。

　　然而当这些智能体工作流投入运行时，问题便接踵而至：智能体做出错误决策、陷入无限循环或触发意外操作。根本原因并非模型智能不足，而是缺乏防护机制、上下文缺失或验证机制薄弱。

　　智能代理系统不同于传统软件，其动态性、适应性与内在不可预测性要求测试工作必须融合工程技术、治理规范与持续人工监督。以下策略通过这种混合方法，助力团队提升智能代理及其他应用程序的整体质量。

　　1. 确保智能体基于可信且实时更新的上下文

　　智能体工作流的成功关键不在海量训练数据，而在于智能体推理与行动所依据信息的质量。当智能体依赖错误检索结果、过期数据或残缺上下文时，其失败往往迅速而彻底。

　　核心价值：智能体基于所见信息行动。过时的API、未经验证的文档或不一致的知识图谱引发的上下文漂移，将严重削弱可靠性。企业应将上下文视为实时基础设施：需要实施治理、版本控制并持续验证。合成或缓存数据可提升响应速度，但需将经验证的实时信息作为权威数据源。投资上下文完整性而非单纯数据量，方能确保智能体决策立足现实。

　　2. 通过领域微调实现精准控制

　　即使采用基础模型，企业也不能仅依赖通用推理。通过微调或提示条件化，可确保智能体正确解读业务规则、语气及合规边界。

　　核心价值：智能体行为必须体现组织核心诉求，如准确性、安全性、品牌语调及风险容忍度。通过领域特定的微调、检索配置或约束规划逻辑进行定制，可防止意外自主行为并维持控制权。

　　3. 设计中保持人类参与

　　人类反馈并非补丁，而是控制系统组成部分。持续监督使企业能在偏差、偏见或越权行为造成危害前及时发现。结合自动化遥测与人工判断的结构化评估，确保智能体决策始终符合伦理、相关性且契合初衷。

　　为何重要：智能体有时候未必正确。通过设置审核节点、升级流程和反馈循环，既能确保其责任可追溯，又不会扼杀适应性。多元化的人类评估者可揭示自动化测试遗漏的边缘案例与文化细微差别。

　　4. 红队测试保障系统稳健性与安全性

　　智能体系统需要主动压力测试。红队测试能揭示智能体在故障、操纵或目标冲突下的行为表现，涵盖从提示注入尝试到数据投毒或逻辑陷阱等多种场景。

　　重要性：受控对抗性测试可在部署前识别漏洞。有效的红队测试将技术攻击模拟与伦理及操作滥用场景相结合，确保自主智能体在生产环境中保持安全、协调与韧性。

　　5. 真实企业环境下的测试与监控

　　任何测试环境都无法复现现实世界的复杂性。当智能体与真实数据、用户及工作流交互时，意外边界案例便会浮现。持续监控是企业保持控制力又不阻碍创新的关键。

　　核心价值：真实环境评估可捕捉突发行为、性能波动、上下文关联性及合规性偏移。需为智能体配置遥测监控、审计机制及自动回滚触发器。可靠性并非一次性认证，而是持续践行的承诺。

　　宏观视角

　　凭借人工智能取得成功的企业，绝非仅仅是部署智能体那么简单，这些企业正在搭建一套运营生态体系，让智能体能够负责任地采取行动、始终基于事实决策，并且实现安全迭代。本文阐述的五大策略是行之有效的质量管控手段，但必须持续监控、动态调整，才能在智能体不断发展、外部环境发生变化的情况下，保障其可靠性。

　　智能体系统的质量保障绝非一项 “打勾式” 的表面工作，而是构建信任的核心架构。那些将质量保障视为战略性要务，在每个阶段都融入人类判断、严格测试与规范治理的企业，将定义企业场景下 “负责任的自主决策” 的标准。

      作者Chris Sheehan现任Applause公司高科技与人工智能业务执行副总裁，全面负责该领域业务战略方向与绩效管理。