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核心摘要：過(guò)去二十年，我們?cè)谡務(wù)?UX（用戶(hù)體驗(yàn)）和 DX（開(kāi)發(fā)者體驗(yàn)）。但在 Agentic AI（代理型 AI）爆發(fā)的今天，企業(yè)迎來(lái)了一批海量的“新員工”——AI 智能體。如果你的企業(yè)系統(tǒng)沒(méi)有為它們提供良好的?AX（代理體驗(yàn)，Agent Experience），你收獲的將不是生產(chǎn)力飛躍，而是系統(tǒng)崩潰、失控的 API 調(diào)用賬單，以及一種全新維度的“影子 IT”。
作為企業(yè)的技術(shù)掌舵人（CIO/CDO），你可能剛剛費(fèi)盡心思為員工部署了各種?AI Agent（AI智能體，以下統(tǒng)稱(chēng) AI代理），期待它們能自動(dòng)編寫(xiě)代碼、分析數(shù)據(jù)、執(zhí)行業(yè)務(wù)審批。
但現(xiàn)實(shí)往往是一盆冷水：這些 Agent 經(jīng)?！芭霰凇保凑也坏秸_的系統(tǒng)接口，要么讀不懂內(nèi)部的文檔，甚至因?yàn)橐粋€(gè)報(bào)錯(cuò)就陷入死循環(huán)，瘋狂向你的服務(wù)器發(fā)送請(qǐng)求。
為什么會(huì)這樣？因?yàn)槟悻F(xiàn)有的 IT 基礎(chǔ)設(shè)施，是為“人類(lèi)（需要圖形界面）”和“傳統(tǒng)軟件（需要硬編碼）”設(shè)計(jì)的，唯獨(dú)沒(méi)有為“具有自主推理能力的 AI”進(jìn)行過(guò)設(shè)計(jì)。
Netlify 的 CEO Mathias Biilmann 提出了一個(gè)極具啟發(fā)性的概念：AX（代理體驗(yàn)，Agent Experience）。就像 UX 決定了用戶(hù)是否喜歡用你的產(chǎn)品一樣，AX 決定了 AI Agent 能否在你的企業(yè)系統(tǒng)中順暢、安全、高效地執(zhí)行任務(wù)。
在數(shù)據(jù)與 AI 的轉(zhuǎn)型中，CIO 們必須用批判性的眼光重新審視現(xiàn)有的技術(shù)棧，并在以下四個(gè)維度迅速采取行動(dòng)：
當(dāng)員工發(fā)現(xiàn)公司內(nèi)部的 CMS（內(nèi)容管理系統(tǒng)）或 CRM 系統(tǒng)的“代理體驗(yàn)（AX）”極差，導(dǎo)致他們的 AI 助手無(wú)法接入時(shí)，他們會(huì)怎么做？?他們會(huì)拋棄內(nèi)部系統(tǒng)。原文提到了一個(gè)真實(shí)的案例：一個(gè)營(yíng)銷(xiāo)團(tuán)隊(duì)直接棄用了剛花大價(jià)錢(qián)買(mǎi)的傳統(tǒng) CMS，轉(zhuǎn)而讓聊天機(jī)器人用簡(jiǎn)單的 Markdown 格式直接把內(nèi)容更新到網(wǎng)站上。
CIO的批判性思考：如果你不主動(dòng)改造內(nèi)部系統(tǒng)的接口讓 Agent 容易接入，業(yè)務(wù)人員就會(huì)繞過(guò) IT 部門(mén)，去尋找對(duì) Agent 友好的第三方外部工具。這不僅會(huì)讓內(nèi)部投資打水漂，還會(huì)引發(fā)災(zāi)難級(jí)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)流失。
很多技術(shù)團(tuán)隊(duì)以為，只要給現(xiàn)有的 API 糊上一層?MCP（模型上下文協(xié)議），Agent 就能看懂了。這大錯(cuò)特錯(cuò)。 AI 基礎(chǔ)設(shè)施公司 Jentic 的 CEO 犀利地指出：“AI 需要的是上下文，而不是更多的集成膠水?！?
CIO的批判性思考：一個(gè)只會(huì)生搬硬套 API 接口的 Agent 是愚蠢的。你需要的是“上下文工程（Context Engineering）”。給 Agent 提供的不僅僅是 API 說(shuō)明書(shū)，更是你們企業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、甚至是過(guò)去發(fā)生過(guò)的錯(cuò)誤排查日志。高質(zhì)量的 API 治理、清晰的 OpenAPI 規(guī)范，才是企業(yè) AI 能力真正的護(hù)城河。
人類(lèi)遇到報(bào)錯(cuò)會(huì)停下來(lái)思考，但 AI Agent 不會(huì)。 “它們會(huì)不斷嘗試，無(wú)所不用其極……它們不會(huì)停下來(lái)，甚至能讓你的服務(wù)不堪重負(fù)。”
CIO的批判性思考：代理型 AI 極度缺乏自我監(jiān)管能力。它們的設(shè)計(jì)初衷是“達(dá)成目標(biāo)”，而不是“優(yōu)雅地失敗”。因此，IT 基礎(chǔ)架構(gòu)部門(mén)必須在網(wǎng)關(guān)層建立強(qiáng)硬的護(hù)欄：強(qiáng)制執(zhí)行冪等性、重試限制、Token 消耗配額以及熔斷機(jī)制。如果不重視這一點(diǎn)，你月底收到的云服務(wù)和 API 調(diào)用賬單將是個(gè)天文數(shù)字。
微軟 CVP Amanda Silver 提出了一個(gè)極其精彩的理念：你需要一套“代理憲法”。 不要把商業(yè)規(guī)則隱藏在只有人類(lèi)才懂的口頭默契或晦澀的舊代碼中。你需要用自然語(yǔ)言將企業(yè)的安全底線(xiàn)、審批規(guī)則、數(shù)據(jù)主權(quán)要求提取出來(lái)，變成 Agent 每次執(zhí)行任務(wù)前都必須閱讀的“元提示（Meta prompt）”。
“AI 代理只是一種恰好集成了大模型，并帶有思維鏈的服務(wù)……剝?nèi)ネ庖?，它仍然只是軟件?！?/span>
面對(duì)這場(chǎng)轟轟烈烈的 AI 革命，CIO 和 CDO 最該做的，不是去盲目追逐最炫酷的智能體，而是靜下心來(lái)，像過(guò)去二十年做數(shù)據(jù)治理和企業(yè)架構(gòu)那樣，把系統(tǒng)的?API文檔寫(xiě)清楚、把數(shù)據(jù)的權(quán)限理干凈、把業(yè)務(wù)邏輯變成機(jī)器可讀的契約。
只有當(dāng)你的企業(yè)系統(tǒng)具備了頂級(jí)的 AX（代理體驗(yàn)）時(shí)，那些聰明的 AI 代理，才能真正成為你麾下不知疲倦的超級(jí)員工。
摘要：UX（用戶(hù)體驗(yàn)）和 DX（開(kāi)發(fā)者體驗(yàn)）的宗旨是構(gòu)建符合用戶(hù)工作方式的系統(tǒng)和界面，從而提升用戶(hù)和開(kāi)發(fā)者的效率。AX（代理體驗(yàn)）則是針對(duì) AI 代理的同等概念。
代理型人工智能（Agentic AI-或稱(chēng)：AI自主智能體）的核心意義在于它能通過(guò)編寫(xiě)代碼、運(yùn)行腳本、執(zhí)行命令或調(diào)用?API來(lái)采取實(shí)際行動(dòng)。如果這些操作從一開(kāi)始就被設(shè)計(jì)得易于發(fā)現(xiàn)、文檔齊全、保持一致，并且方便代理使用，那么代理的效率將大幅提升。
AI 代理所需的信息與人類(lèi)略有不同。雖然兩者都能從完整、準(zhǔn)確、最新的文檔或包含正確命令的錯(cuò)誤信息中獲益，但需求側(cè)重點(diǎn)不同。例如，DevOps 代理需要了解整個(gè) CI/CD 流水線(xiàn)的完整上下文，而人類(lèi)開(kāi)發(fā)者通常不需要。
不過(guò)，從總體上看，更好地管理業(yè)務(wù)邏輯、代碼、數(shù)據(jù)、文檔、API設(shè)計(jì)、策略和最佳實(shí)踐，同樣也會(huì)造福你的人類(lèi)用戶(hù)。如果你忽視了這些基礎(chǔ)工作，你將面臨一種全新層面的“影子 IT”風(fēng)險(xiǎn)——你的員工會(huì)轉(zhuǎn)而去使用那些他們的 AI 代理能夠順暢配合的第三方服務(wù)。
“人們正開(kāi)始相信并接受代理型 AI，但要真正實(shí)現(xiàn)它，還有大量的工作要做，”Forrester 副總裁兼企業(yè)架構(gòu)首席分析師 Charles Betz 說(shuō)道。AI 代理需要極其精確、結(jié)構(gòu)化且易于訪(fǎng)問(wèn)的信息，而 AI 自身會(huì)放大系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)和缺陷?！?/span>如果你的系統(tǒng)難以被理解，你最終會(huì)得到一群暈頭轉(zhuǎn)向的 AI 代理，”他補(bǔ)充道。
讓你的現(xiàn)有企業(yè)系統(tǒng)為迎接 AI 代理做好準(zhǔn)備，這正是 Netlify 首席執(zhí)行官 Mathias Biilmann 所稱(chēng)的?“代理體驗(yàn) (Agent Experience, AX)”的一部分。AX 指的是 AI 代理作為平臺(tái)或產(chǎn)品的“用戶(hù)”時(shí)所遭遇的體驗(yàn)。
事實(shí)上，每一個(gè)產(chǎn)品和工具都已經(jīng)擁有了某種形式的“代理體驗(yàn)”，因?yàn)?AI 代理已經(jīng)在嘗試使用它們?！艾F(xiàn)在的問(wèn)題僅僅是：這種代理體驗(yàn)是好還是壞？”Biilmann 說(shuō)。
如果你希望 AI 代理能夠順暢地使用你所依賴(lài)的產(chǎn)品或服務(wù)，了解該產(chǎn)品是否具備代理所需的基礎(chǔ)設(shè)施至關(guān)重要。這包括：結(jié)構(gòu)化且可預(yù)測(cè)的接口、全面的錯(cuò)誤處理機(jī)制、用于多步驟工作流的會(huì)話(huà)持久性，以及實(shí)時(shí)反饋能力。
“代理是如何發(fā)現(xiàn)你的產(chǎn)品的？”Biilmann 問(wèn)道。“是用戶(hù)告訴它的，還是它自己推斷出這可能是一個(gè)好方案？你該如何幫助代理理解它能用你的產(chǎn)品做什么？理想情況下，你該如何讓代理輕松訪(fǎng)問(wèn)產(chǎn)品，同時(shí)盡量減少對(duì)用戶(hù)權(quán)限的索??？然后，在整個(gè)代理的運(yùn)行循環(huán)中，你該如何為它提供充足的上下文，以確保它能獲得最佳的產(chǎn)品體驗(yàn)，并以最高效的方式為用戶(hù)完成任務(wù)？”
“AX”這個(gè)術(shù)語(yǔ)已經(jīng)在 AI 代碼代理和開(kāi)發(fā)者工具提供商之間流行起來(lái)，Biilmann 預(yù)計(jì)它將變得更加廣泛適用?！半S著從代碼代理（尤其是 Claude Code）中獲得的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)開(kāi)始滲透到面向企業(yè)和消費(fèi)者的代理中，”他說(shuō)，“我們將看到下一層的工具和服務(wù)提供商意識(shí)到：如果我們不能與這些代理很好地配合，我們就會(huì)開(kāi)始被邊緣化或繞過(guò)。” Akamai 的最新研究表明，這種轉(zhuǎn)變已經(jīng)拉開(kāi)帷幕。
在企業(yè)內(nèi)部，提升 AX 意味著要打好基礎(chǔ)，以便將代理型 AI 與現(xiàn)有系統(tǒng)有效整合。那么，你是把它們當(dāng)回事后補(bǔ)救措施（比如像 RPA 那樣從遺留應(yīng)用程序中硬刮數(shù)據(jù)），還是確保你的工作流和工具從一開(kāi)始就為?MCP(模型上下文協(xié)議)設(shè)定好了接口，從而讓代理能夠更高效地工作？
投資者們甚至已經(jīng)開(kāi)始談?wù)撨@些原則，將其作為對(duì)企業(yè)進(jìn)行估值和預(yù)測(cè)代理主導(dǎo)型增長(zhǎng)的依據(jù)。Anthropic 發(fā)布了關(guān)于如何編寫(xiě)能與代理良好協(xié)作的工具的指南；微軟正在 Windows 中為代理構(gòu)建具有訪(fǎng)問(wèn)限制的新賬戶(hù)，以確保它們安全運(yùn)行。甚至有一家 AI 代碼工具提供商直接棄用了他們剛花錢(qián)搭建好的 CMS（內(nèi)容管理系統(tǒng)），僅僅是因?yàn)樗麄兊?Cursor 代碼代理無(wú)法輕松訪(fǎng)問(wèn)它。該公司的營(yíng)銷(xiāo)團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，讓聊天機(jī)器人以 Markdown 格式將內(nèi)容添加到網(wǎng)站上，比使用傳統(tǒng)的 CMS 界面還要容易得多。
當(dāng)然，作為一家構(gòu)建 AI 代碼工具的公司，即使是 Cursor 的非技術(shù)員工也具備相當(dāng)?shù)募夹g(shù)背景。在該提供商放棄 CMS 后不久，CMS 供應(yīng)商就發(fā)布了一個(gè) MCP 服務(wù)器，旨在讓代理能夠輕松創(chuàng)建、更新和管理網(wǎng)站，而無(wú)需進(jìn)行如此極端的系統(tǒng)替換。但這生動(dòng)地展示了 AI 代理對(duì)傳統(tǒng)軟件使用方式可能產(chǎn)生的巨大沖擊。
Biilmann 提出了打造良好 AX（代理體驗(yàn)）的四個(gè)核心原則。這些原則基于：
代理是否能以正確的權(quán)限訪(fǎng)問(wèn)系統(tǒng)；
大語(yǔ)言模型（LLM）是否能獲取正確的上下文以有效利用系統(tǒng)；
API、SDK 或命令行界面等工具的設(shè)計(jì)，是否允許代理將其作為接口來(lái)操作；
系統(tǒng)是否能夠輕松觸發(fā)和協(xié)調(diào)用戶(hù)偏好的代理。
“現(xiàn)在出現(xiàn)了一個(gè)名為‘上下文工程 (Context Engineering)’的全新領(lǐng)域，它涉及 MCP、技能 (skills)、上下文文件，以及對(duì)工具響應(yīng)的微調(diào)，旨在確保代理在使用你的產(chǎn)品時(shí)擁有最準(zhǔn)確的上下文，”他說(shuō)。他舉例道，僅僅在 Netlify CLI 命令的錯(cuò)誤信息中增加了一行輸出，就從根本上改變了 AX——讓代理從“無(wú)法使用該工具”變成了“能夠一次性成功部署”。
但僅僅做一個(gè)封裝了 API 的 MCP 是不夠的。“你應(yīng)該把 MCP 看作是代理的 UI（用戶(hù)界面），它不僅能進(jìn)行 API 調(diào)用，還能提供正確的上下文，讓代理利用你的 API 高效完成任務(wù)，”他說(shuō)?！?span style="font-family: 微軟雅黑, "Microsoft YaHei"; font-size: 16px; -webkit-tap-highlight-color: rgba(0, 0, 0, 0); margin: 0px; padding: 0px; outline: 0px; max-width: 100%; color: rgb(172, 1, 249);">給它提供上下文、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以及 API 端點(diǎn)通常是如何組合使用的說(shuō)明。”
AI 基礎(chǔ)設(shè)施公司 Jentic 的首席執(zhí)行官 Sean Blanchfield 也認(rèn)同這一點(diǎn)，他表示 AI 需要的是上下文，而不是更多的“集成膠水”。“如果你給 LLM 提供一份設(shè)計(jì)良好、文檔清晰的 API 說(shuō)明，它就已經(jīng)可以直接與之交互了，”他說(shuō)?！斑@使得高質(zhì)量的 API 管理成為企業(yè) AI 能力的真正基石。現(xiàn)有在 OpenAPI、API 網(wǎng)關(guān)、身份驗(yàn)證和治理方面的投資，將帶來(lái)豐厚的 AI 紅利?！?/span>
AI 代理還需要符合其規(guī)范的 API，而目前許多 API 都不符合要求。Jentic 提供的免費(fèi)工具“AI 準(zhǔn)備度記分卡 (AI Readiness Scorecard)”就是檢查這一點(diǎn)的有效方法。
最常見(jiàn)的錯(cuò)誤包括：引用的鏈接失效、OpenAPI 規(guī)范中的 Schema 格式錯(cuò)誤、API 沒(méi)有指明托管服務(wù)器，或者僅僅為人類(lèi)開(kāi)發(fā)者編寫(xiě)了身份驗(yàn)證信息（但這些信息無(wú)法通過(guò) API 直接獲?。Ｈ祟?lèi)開(kāi)發(fā)者也許能通過(guò)費(fèi)力的手動(dòng)操作繞過(guò)這些問(wèn)題，但 AI 代理會(huì)因此陷入困境。
SaaS 平臺(tái) APIContext 的首席運(yùn)營(yíng)官 David O’Neill 指出，單純的 API 規(guī)范并沒(méi)有“操作順序”的概念。因此，你需要使用 OpenAPI 的 Arazzo 工作流標(biāo)準(zhǔn)來(lái)對(duì)其進(jìn)行編碼?！巴蝗恢g，OpenAPI 規(guī)范和 Arazzo 工作流變得至關(guān)重要，因?yàn)?MCP 和代理系統(tǒng)正是通過(guò)這些來(lái)驗(yàn)證某個(gè)操作是否可行的，”他說(shuō)。
Forrester 的 Betz 將這類(lèi)工作稱(chēng)為?“生成式引擎優(yōu)化 (Generative Engine?Optimization)”，旨在幫助代理獲取有關(guān)服務(wù)的詳細(xì)信息。
“為 API 編寫(xiě)文檔、對(duì)數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行穩(wěn)健的業(yè)務(wù)定義、明確無(wú)誤地了解這些數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置以及哪個(gè)系統(tǒng)是權(quán)威的數(shù)據(jù)源，這些都絕對(duì)是至關(guān)重要的，”他補(bǔ)充道?！澳銈兊臄?shù)據(jù)架構(gòu)師和企業(yè)架構(gòu)師在過(guò)去 20 年里一直試圖建立的所有東西，現(xiàn)在正是 AI 完成其工作所急需的素材?！?/span>
博通（Broadcom）的資深技術(shù)專(zhuān)家 Michael Coté 表示，大多數(shù)組織都會(huì)使用一些老舊的代碼和架構(gòu)——他們既沒(méi)有準(zhǔn)備好將其淘汰，也不想再?gòu)?fù)制它們?！澳惚仨氉屑?xì)梳理，并標(biāo)記出哪些是你認(rèn)為‘表現(xiàn)良好’的數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)架構(gòu)，哪些是雖然能運(yùn)行但你不喜歡的架構(gòu)，”他說(shuō)。
數(shù)據(jù)分析平臺(tái) KNIME 的 IT 總監(jiān) Martin Heyder 補(bǔ)充道，這其中有些屬于基礎(chǔ)的“IT 衛(wèi)生”范疇，但依然至關(guān)重要。尤其是當(dāng)你要自動(dòng)化那些以前依賴(lài)員工手動(dòng)從多個(gè)來(lái)源匯總數(shù)據(jù)的跨系統(tǒng)工作流時(shí)（這些數(shù)據(jù)以前甚至不需要保持實(shí)時(shí)更新或高可用性）。“如果系統(tǒng)的清單、日志或文檔本身就不可靠，任何 AI 系統(tǒng)都會(huì)毫不留情地將這些錯(cuò)誤信息自動(dòng)化，”他說(shuō)。
此外，AI 代理在初期往往會(huì)暴露出組織中依賴(lài)“隱性知識(shí)”運(yùn)作的盲區(qū)。因此，跨代碼庫(kù)建立標(biāo)準(zhǔn)、強(qiáng)制執(zhí)行代碼審查，并為系統(tǒng)定義和文檔保留單一的參考源，能為 AI 代理提供一個(gè)極其友好的操作框架。
微軟負(fù)責(zé)應(yīng)用和代理的 CVP（企業(yè)副總裁）Amanda Silver 將其稱(chēng)為?“代理憲法 (Agentic Constitution)”。這是一種使用自然語(yǔ)言來(lái)規(guī)定組織或代碼庫(kù)中常見(jiàn)需求或期望的方法。“你必須確保 AI 代理始終將這些規(guī)則置于其上下文之中，”她說(shuō)。
這一概念可以應(yīng)用得更加廣泛，甚至作為一種“元提示 (Meta prompt)”。它可以在代理需要管理身份權(quán)限、創(chuàng)建“人機(jī)協(xié)同 (Human-in-the-loop)”界面，或者構(gòu)建允許你觀(guān)察代理操作日志的系統(tǒng)時(shí)，為其規(guī)定具體的行為方式。
針對(duì)現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施的身份認(rèn)證、訪(fǎng)問(wèn)管理和權(quán)限控制是重中之重。大多數(shù)組織可能需要從盤(pán)點(diǎn)資產(chǎn)開(kāi)始，確保他們清楚了解所有希望 AI 代理與之交互的系統(tǒng)，并在必要時(shí)能夠?qū)ζ溥M(jìn)行更新。
這可能意味著企業(yè)需要添加新的 API，甚至替換掉那些核心邏輯和用戶(hù)界面嚴(yán)重耦合的遺留應(yīng)用程序。因?yàn)閷?duì)于 AI 代理來(lái)說(shuō)，使用內(nèi)置了 API 或采用了可組合無(wú)頭架構(gòu)（Headless architectures）的 SaaS 應(yīng)用要容易得多。例如，IDC 接觸的組織中，有近 30% 正在研究如何實(shí)現(xiàn)其整個(gè)軟件組合的現(xiàn)代化，以便更好地利用 AI 和代理。
“AI 代理能夠?qū)崿F(xiàn)最高投資回報(bào)率 (ROI) 的任務(wù)是后端工作流的處理，”Silver 說(shuō)?！澳憧赡軙?huì)使用像 MCP 這樣的協(xié)議向代理暴露數(shù)據(jù)，但這并不意味著它們就能采取行動(dòng)。你需要思考：你想要自動(dòng)化哪些動(dòng)作？你可以將哪些動(dòng)作作為工具暴露給代理？它們能調(diào)用哪些接口，從而實(shí)現(xiàn)從意圖、到計(jì)劃、再到實(shí)際執(zhí)行和行動(dòng)的完整閉環(huán)？”
如果你希望 AI 代理在解決系統(tǒng)故障時(shí)發(fā)揮作用，它們就需要訪(fǎng)問(wèn) API，以便將信息添加到你們匯總事件詳情的儀表板中。工作流也需要將代理納入其中，以便它們能夠訂閱關(guān)鍵事件（比如訂單是否已發(fā)貨、發(fā)票是否存在爭(zhēng)議），并能夠觸發(fā)正確的后續(xù)操作。
此外，現(xiàn)有的業(yè)務(wù)政策可能被硬編碼在系統(tǒng)里，而不是以書(shū)面形式記錄。現(xiàn)在需要將它們提取為代理可以訪(fǎng)問(wèn)的自然語(yǔ)言政策文檔。隨著組織開(kāi)始使用更多的代理，Silver 認(rèn)為他們不僅需要覆蓋整個(gè)工作流的順序編排（Sequential orchestration），還需要進(jìn)行“對(duì)抗性評(píng)估 (Adversarial evaluation)”。因?yàn)閺?fù)雜的工作流可能需要遵循多個(gè)相互制約的政策，它們都在試圖實(shí)現(xiàn)特定的結(jié)果。“為了解決這個(gè)問(wèn)題，你可能會(huì)實(shí)施帶有政策約束的多代理編排。你可以向多個(gè)‘專(zhuān)家代理’進(jìn)行咨詢(xún)，然后讓這些專(zhuān)家代理回來(lái)做出最終的判斷，從而滿(mǎn)足用自然語(yǔ)言編碼的多種政策要求?！?/span>
早期的采用者已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，AI 代理可能是“無(wú)情”的，并且極易發(fā)出海量的并發(fā)查詢(xún)?！八鼈儠?huì)不斷嘗試，無(wú)所不用其極，”Biilmann 說(shuō)?！八鼈儾恢劳Ｏ聛?lái)，甚至可能會(huì)讓你的服務(wù)不堪重負(fù)而崩潰?！比绻銦o(wú)法重新設(shè)計(jì) API 讓其返回操作提示（比如因?yàn)樵?API 是第三方的），你就必須在自己這端實(shí)施配額限制或?qū)Σ樵?xún)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序。
“我認(rèn)為未來(lái)將會(huì)出現(xiàn)大量人工創(chuàng)建的‘場(chǎng)景護(hù)欄’，因?yàn)榇硇?AI 在自我約束方面表現(xiàn)得非常糟糕，”O(jiān)’Neil 說(shuō)?！八脑O(shè)計(jì)初衷是不達(dá)目的誓不罷休，而不是在遇到挫折時(shí)自動(dòng)關(guān)閉?！?/span>
Betz 補(bǔ)充道，為了防止 API 被失控或重復(fù)消耗，必須強(qiáng)制執(zhí)行冪等性（Idempotence）、重試機(jī)制、配額和訪(fǎng)問(wèn)限制?！癆I 代理并不是無(wú)限的資源，如果它們無(wú)法獲得正確的答案，它們必須知道什么時(shí)候該放棄嘗試，”他說(shuō)。
注：冪等性（Idempotence）
定義：同一操作執(zhí)行 1次或N次，對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)的影響完全相同（數(shù)學(xué)表達(dá)：f(f(x)) = f(x)）。
為什么重要：分布式系統(tǒng)中網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)、超時(shí)易導(dǎo)致重復(fù)請(qǐng)求。若操作非冪等，將引發(fā)數(shù)據(jù)錯(cuò)亂（如重復(fù)扣款、重復(fù)創(chuàng)建訂單）。
典型場(chǎng)景：
? 冪等：HTTP GET（查詢(xún)）、PUT（用唯一ID更新）、DELETE（刪除已存在資源）
? 非冪等：HTTP POST（每次創(chuàng)建新資源）、計(jì)數(shù)器+1
實(shí)現(xiàn)方案：
客戶(hù)端生成唯一 Request-ID，服務(wù)端校驗(yàn)是否已處理
業(yè)務(wù)層加鎖/狀態(tài)機(jī)（如“訂單狀態(tài)=已支付”則跳過(guò)）
數(shù)據(jù)庫(kù)唯一索引（防重復(fù)插入）
?? 示例：支付接口以“訂單號(hào)+用戶(hù)ID"為冪等鍵，重復(fù)請(qǐng)求直接返回原結(jié)果。
Silver 表示，AI 治理的一部分就是清楚地了解哪些 MCP 是向代理開(kāi)放的?！澳憧梢噪S時(shí)撤銷(xiāo)它們對(duì)特定 MCP 的訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限，管理其 Token（算力代幣）的消耗，并強(qiáng)制執(zhí)行對(duì)你和你的組織有意義的治理策略，”她說(shuō)。
Biilmann 指出，AX（代理體驗(yàn)）和 UX（用戶(hù)體驗(yàn)）是一門(mén)類(lèi)似的學(xué)科，它同樣是迭代的，核心都在于深刻理解用戶(hù)（或代理）到底想要完成什么任務(wù)?！澳惚仨毥M建一個(gè)專(zhuān)門(mén)的團(tuán)隊(duì)來(lái)進(jìn)行研究，找出問(wèn)題和機(jī)遇，”他說(shuō)。這意味著你需要查看代理的會(huì)話(huà)回放、識(shí)別導(dǎo)致代理失敗的行為，并構(gòu)建更友好的響應(yīng)和接口來(lái)幫助它們?nèi)〉贸晒Α?/span>
隨著代理底層的 AI 模型不斷進(jìn)化，Netlify 發(fā)現(xiàn)他們不再需要像以前那樣嚴(yán)重依賴(lài)添加上下文文件來(lái)引導(dǎo)代理訪(fǎng)問(wèn)最新的 API。但這只意味著問(wèn)題變成了移動(dòng)的靶子?！澳惚仨毭鎸?duì)一批全新的代理受眾，不斷地與它們磨合和迭代，”他說(shuō)。
O’Neill 表示，那些已經(jīng)在使用 MCP 的 APIContext 用戶(hù)發(fā)現(xiàn)：事務(wù)的數(shù)量、涉及的 API，甚至代理使用的具體服務(wù)，都可能發(fā)生出乎意料的變化。“當(dāng) MCP 返回的服務(wù)發(fā)生了改變，代理就會(huì)嘗試用另一種完全不同的方式去創(chuàng)建記錄，而舊的路徑就行不通了，”他說(shuō)?！斑@不像傳統(tǒng)的 API 網(wǎng)關(guān)，所有東西都是你事先定義好的。它更像是一個(gè)黑匣子，只是簡(jiǎn)單地甩給你一份可用的工具清單?！?/span>
一種新型的 MCP 服務(wù)器性能監(jiān)控工具可以讓你檢查和設(shè)置警報(bào)，并基于性能閾值、規(guī)范要求、網(wǎng)絡(luò)功能，甚至是為了滿(mǎn)足數(shù)據(jù)主權(quán)的數(shù)據(jù)傳輸規(guī)則，來(lái)創(chuàng)建治理策略。AI 代理要求我們對(duì) API 管理傾注前所未有的關(guān)注?！斑@將迫使人們極其認(rèn)真地對(duì)待 API 治理，”O(jiān)’Neill 補(bǔ)充道。
此外，Betz 建議，除了治理工具、監(jiān)控和可觀(guān)測(cè)性平臺(tái)之外，還要依靠你的 API 網(wǎng)關(guān)?！罢f(shuō)到底，AI 代理只是一種恰好集成了大語(yǔ)言模型（LLM），并帶有一些思維鏈（Chain of Thought）、意圖管理和目標(biāo)導(dǎo)向行為的服務(wù)而已，”他說(shuō)。“剝?nèi)ネ庖?，它仍然只是軟件。?/span>
這意味著企業(yè)的日志記錄基礎(chǔ)設(shè)施將承受巨大的壓力?！叭绻闳鎿肀Т硇?AI，并試圖追蹤所有的代理活動(dòng)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)這些網(wǎng)絡(luò)流量會(huì)以某種高度非確定性的方式在系統(tǒng)中瘋狂跳躍，”他說(shuō)。Silver 表示，歸根結(jié)底，衡量 AI 代理是否成功，不僅關(guān)乎最終的產(chǎn)出結(jié)果，也關(guān)乎整個(gè)過(guò)程的可觀(guān)測(cè)性（Observability）。“隨著時(shí)間的推移，你需要評(píng)估代理是否真的按照你的意圖執(zhí)行了操作，同時(shí)更要確保它沒(méi)有在執(zhí)行過(guò)程中完全脫軌，”她說(shuō)。
微軟已經(jīng)在其站點(diǎn)可靠性工程（SRE）中廣泛使用了 AI 代理，以降低響應(yīng)線(xiàn)上故障的成本并縮短修復(fù)時(shí)間。“為了做到這一點(diǎn)，你需要擁有貼好標(biāo)簽、帶有時(shí)間戳、且完全可追溯的數(shù)據(jù)供你審查，”她補(bǔ)充道?！澳氵€需要擁有豐富、結(jié)構(gòu)化的信號(hào)，并且從結(jié)果導(dǎo)向的視角出發(fā)，極其清晰地界定什么是‘好’、什么是‘壞’。”
