Alex Sventeckis撰写，老常翻译
AI智能体为企业带来巨大发展机遇，但在应用时需审慎考虑其能力边界并建立有效的监控调节机制。
数字化转型咨询公司SmartenUp首席运营官Hilan Berger就AI智能体应用提出系统化评估框架：
1. 任务复杂度与范围评估
Berger强调，“首要考量是任务复杂度，这决定了应选择基于规则的简单系统，还是需要更先进的机器学习模型。”
2. 自主性等级划分
“需明确AI智能体的自主程度：是独立运作的自动化系统，还是作为人类用户的决策支持工具。同时要评估其自适应学习能力。”
3. 决策与反馈响应
“对于需要持续优化的场景，应选择具备自学习能力的模型；常规任务则可采用预设规则系统。”
4. 自主执行任务
Berger特别指出：”在金融预测等受监管领域，必须确保AI决策的可追溯性，系统需提供可解释的输出结果。”
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