AI代理前置作业繁琐，IBM提供模型选择五步法

　　AI代理具备逻辑思考、拆解问题、调用工具等能力，但达到高自动化的代理式工作流程需经历诸多前置作业。

　　中国台湾IBM指出，企业在迈向AI代理前，需完成初期试验、模型优化、IT自动化、知识库和应用程序串接等流程，其中仅选择基础模型就面临不少挑战。

　　IBM AI技术顾问许芮萍表示，AI代理能处理复杂问题，如员工预约部门会议时，AI代理可自动查阅同事行事历、找出空闲时间并预约会议室。

　　为达到AI代理式工作流程，企业需设定内部知识库、应用程序界面串接等，且每家企业所需AI代理功能各异，需具有工具增弹性。

　　企业从+AI走向AI+需经历多个阶段，包括初期试验、模型优化、IT自动化等，才能迈向AI代理。IBM建议，企业在选择模型时可遵循五步法：定义应用情境、筛选模型选项、评估模型表现、测试模型、确认模型。

　　同时，还需考虑六大评估指标：可信度、透明性、准确性、定制化程度、效率、弹性与灵活性，以建立AI治理架构。

　　在选择模型时，企业应先定义应用场景，再评估模型的开源/闭源、大模型/小模型、公用/专用、云端/地端部署等面向。闭源模型虽效能强，但算力消耗大、定制化缺乏弹性、数据传输有延迟。因此，开源模型受到越来越多关注。