AI 智能体治理与可观测性

为每个 AI 智能体赋予信任与管控能力

watsonx Orchestrate 测试用例示意图

为何重要

AI 智能体能够提升工作效率,但若缺乏防护机制,便会引发偏见、偏差、错误以及合规漏洞等风险。因此,可见性极为关键。您所需的不仅仅是编排能力,还需要智能体的可观测性与 AI 治理机制,以此跟踪智能体在各项工作流中的操作,实时衡量结果并持续执行策略。

借助 IBM® watsonx Orchestrate,能够实现这些防护功能的内置集成。治理仪表板可在智能体的全生命周期内,提供 AI 系统的指标监控、策略管控以及运行状态追踪。您可跨 Microsoft 365、Salesforce、SAP、Workday 及 AWS 等平台,实现性能追踪、决策优化以及输出验证。

React 和 Plan-Act 等智能体模式能够提供灵活的配置能力,而可观测性则能保障结果的可预测性。通过 OpenTelemetry 等标准,您可以对接现有的数据管道与可观测性工具,以获取更为深入的洞察分析。

核心价值

从容地进行部署

启动前完成智能体验证,自动执行策略并启用防护机制。

保持管控

通过仪表板与主动警报机制,监控使用情况、偏差以及延迟。

保障结果可信

在全工作流中确保智能体的行为符合合规、安全以及数据质量标准。

工作原理

一名女性手持笔记本电脑的插图
部署前评估

衡量评估准确性、工具调用可靠性以及完成率;仅发布验证通过的智能体。

一名男性看着几个蓝色方格的插图
可观测性仪表板

追踪 AI 系统和多智能体工作流中的指标、输出以及延迟数据。

一名女性在黑色背景下查看蓝色柱状图与紫色折线图的插图
偏差监控与警报

实时检测行为变化并触发纠正行动。

一个人使用笔记本电脑办公的正面视角插图
策略实施

通过访问控制,防范提示注入攻击与敏感数据滥用。

采取后续步骤

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