为什么高质量数据对于代理 AI 至关重要

Agentic AI 正在成为企业运营中的一种变革性技术。在本文中，我们将概述什么是 AI 代理，介绍代理 AI 的一些企业用例，并解释为什么数据质量是影响 AI 计划（代理和其他）成功和投资回报率的主要因素。

什么是代理 AI？

正如我们最近所写的那样，术语“代理 AI”和“AI 代理”是指自主的 AI 系统，这些系统在最不需要人工监督和干预的情况下做出决策以实现特定目标。正如 AI 专家 Enver Cetin 所说，代理 AI 系统了解用户的目标或愿景以及他们负责解决的问题背后的背景。这是一个简单的思考方法：生成式 AI 创建内容，而代理 AI 代表用户解决问题。Stack Overflow 博客哈佛商业评论

AI 代理为企业解锁了众多潜在用例。以下是我们从与客户和合作伙伴的对话中得出的几个：

• 帮助医疗保健提供商减少与保险公司的来回沟通，获得工作报酬
• 大规模测试复杂代码，以提高测试覆盖率和代码质量
• 在庞大的代码库中升级 Java，为开发人员节省 4500 年的时间
• 审查代码并编写拉取请求，为开发人员提供更多带宽来处理更高级别的工作
• 自动化开发人员工作流程以提高工作效率并提高开发人员的满意度

虽然代理 AI 系统能够跟踪复杂的互连任务序列，但如果底层数据不准确、不可靠或对您的用例没有用，这也意味着可能出现更多可能的故障点。

AI 代理的好坏取决于其训练数据

代理 AI 系统（能够自主决策和推理的 AI）的输出取决于它们所训练和获取的数据。即使是最先进的系统，低质量的数据也会受到破坏，而高质量的数据可以释放它们的全部潜力。

专家研究表明数据质量是影响大型语言模型 （LLM） 性能的主要因素：与使用低质量数据训练的模型相比，训练的模型提供更准确、完整和相关的答案。同样，该研究所的研究发现，将知识库集成到模型中可以提高输出并减少幻觉。最新且组织良好的数据麻省理工学院媒体实验室

为了成功解决组织的业务问题，代理 AI 系统需要以下数据：

• 准确：准确性是 AI 系统性能的基石。可靠的数据使代理 AI 能够做出正确的决策并避免代价高昂的错误。数据中的任何不准确之处都可能误导模型，从而导致有缺陷的决策或不正确的输出。
• 结构化和有序性：当数据系统地结构化时，AI 系统就会蓬勃发展，使这些系统更容易通过分析和连接信息得出合理的结论。例如，康奈尔大学的研究表明，围绕问题和答案构建的数据集（例如我们在 Stack Overflow 上通过多年的开发人员知识搜索和共享构建的数据集）有助于训练模型，从而为特定问题提供有用的答案。结构化数据格式允许模型快速找到所需的信息并将其置于上下文中。元数据标记是构建数据的另一种方式：附加相关上下文，使 AI 系统更容易检索和解释信息。
• 最新和动态：在瞬息万变的环境中，过时的数据会带来风险：如果人员和系统无法获得最新、最准确的信息，他们就会做出次优决策。使信息保持最新状态使代理 AI 系统能够减轻这些风险，并确保代理能够在适当的上下文中响应新输入。

如果您没有适当的工具来捕获、保存和维护这些数据，那么确保高质量数据可能是一个资源密集型过程。但是尝试使用低质量的数据来推动您的业务决策，您就会意识到这要昂贵得多。低质量的数据可能会导致：

• 幻觉： AI 系统可能会生成不连贯、不正确或具有误导性的输出，从而削弱其实用性并削弱用户信任。
• 低效的工作流程： 当数据碎片化或不完整时，AI 系统难以做出明智的决策，从而导致延迟和效率低下。
• 失去用户信任： 不准确或不相关的输出的重复实例会引起怀疑，使用户不愿依赖 AI 驱动的工具，并降低此类系统的投资回报。

让您的数据准备好在代理 AI 应用程序中使用的实用步骤

当然，确保数据质量是一项复杂的多维任务，需要整个组织团队的投入和投资。但从高层次上讲，您可以采取一些实际步骤将数据放入代理 AI 系统可以利用它为您的组织带来切实好处的地方：

• 评估您当前的数据质量和可访问性：许多组织认为他们的数据既全面又可访问，但在 AI 计划中却发现在质量、结构和标签方面存在差距。将机构知识集中到一个干净且可访问的存储库中，可以减少孤岛和碎片化，因此在推出 AI 项目时不会遇到令人不快的意外。
• 质量优先于数量：更大并不总是更好。数据质量对于模型的准确性和效率至关重要。最近向更小、高性能模型的转变凸显了在高度精细的相关数据上训练模型的好处。
• 构建协作知识库：组织面临的一个普遍挑战是捕获和维护机构知识，尤其是在 AI 越来越多地集成到企业运营中的情况下。如果没有统一的知识库，有价值的洞察在各个部门之间仍然分散或丢失，从而导致效率低下和重复工作。

• 保持新鲜感：集成动态刷新或修改数据的系统使 AI 能够处理最新信息，从而降低与过时内容相关的风险。
• 构建和组织数据：正如我们上面提到的，数据结构和组织对数据对 AI 模型的可用性有很大影响。元数据标记通过提高可搜索性和检索性来增强数据集的可用性。
• 制定数据治理和合规性标准：组织需要围绕其内部数据建立强大的治理框架。随着 AI 法规的收紧，保持合规、有据可查的数据实践变得至关重要。

如果您正在寻找更全面的指南来让您的（数据）房屋支持 AI 计划，您可以在我们的资源中心找到它。

数据为代理 AI 提供动力

重申一下，代理 AI 系统需要一个集中的、结构良好的数据源来提供一致的结果。代理 AI 系统的自主性（即它们可以在多大程度上为您的组织增加价值，同时相对独立于人工监督行事）取决于它们使用的数据质量。高质量的数据使这些系统能够在最少的人工监督下做出明智、上下文丰富的决策。能够可靠地产生结果的高质量数据也增强了开发人员对代理 AI 的信任。

干净、结构化、集中式数据不仅仅是一项技术要求：它是自主 AI 解决方案的战略基础。在代理 AI 的新兴时代优先考虑数据质量的组织将能够更好地利用这项技术为其客户和团队提供更大的价值。