18 分钟AWS re:Invent 2025——为多智能体AI系统实现人在回路控制（CNS428）
了解如何将审批关卡实现为明确的工作流检查点，而不是等问题发生后再进行非正式人工审核。
中级自动化
智能体生态：将智能体投入生产后得到的经验
MLOps.community. Prosus的AI副总裁和一位AI工程师讲述了他们在集团旗下公司部署智能体时真正出现的问题：上线前进行提示词注入渗透测试；Jira智能体无法理解人类简写而执行了不安全的写入；通过让智能体明确展示自身假设来处理陈旧上下文；以及在降级设计中，一旦智能体增加认知负担，就将其合并或停用。这就像把文章中的失败模式登记表搬进了一场现场复盘。
AI Expert 注释
视频录制于2025年初，此后工具格局已有变化，但其中讨论的每一类故障仍在被新团队反复踩中。观看时应关注事故和运营决策，而不是框架名称。
您应该从中获得什么
识别你自己的智能体最先可能遇到的失败模式，并提前为每一种模式规划测试、降级方案和停用标准。
先观看或了解
熟悉LLM智能体、工具调用和基本生产监控；可将文章中的失败模式登记表作为参考地图。
最后审核：2026年7月20日
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