当前评估AI代理的方法，即强调完全自主和端到端任务完成，对于实际应用来说是有缺陷的。相反，代理的关键技能是知道何时暂停并寻求人类干预，而这一能力常常被忽视，人们更倾向于展示完全的自给自足。Okta等公司发现，高管们在检测代理错误方面比预防错误更有信心，这凸显了当前开发中的差距。监管机构，例如执行欧盟AI法案的机构，要求对高风险自主系统进行人类监督，使可证明的干预点成为法律要求，而不是可选功能。 AI
影响 将重点从代理自主性转移到“人在回路”设计，影响AI系统的开发和安全监管方式。
排序理由 文章讨论了AI代理的行业最佳实践和监管影响，而不是特定的发布或事件。
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