AI 代理人能自主執行的任務越來越複雜，做出的決策影響也越來越大，如何降低出錯機率，已成為設計時的優先課題。
代理人是否可靠，不只取決於模型本身有多聰明。對此，來自晶片、金融、資安、網路平台與軟體等領域的專家，分別提出降低代理人出錯的設計做法。
讓推理盡量貼近原始資料
邊緣 AI 晶片公司 Kneron 的全球技術策略與溝通總監 Tiffany Chang 指出，AI 很少一次全面失誤，而是逐步偏移。資料在不同系統之間傳遞時，細小的脈絡會一點一點流失，等到模型做出結論，這些微小損失可能已累積成錯誤的決策。
因此，Kneron 讓 AI 代理人盡可能貼近原始資料進行推理，保留那些資料一旦經過彙整或傳輸就看不見的訊號。她表示，這個做法在模型開始推理之前就降低了不確定性，可靠度與信任度也因此提升。
不過，即使從源頭減少錯誤，也不代表錯誤會消失。美國投資銀行摩根士丹利（Morgan Stanley）的資深工程師 Peter Smulovics 認為，AI 會像人類一樣犯錯，企業不必執著於完全預防，而是比照過去處理員工錯誤的方式來處理 AI 的錯誤。
用權限邊界圍住高風險行動
既然錯誤難以避免，下一步就是限制錯誤能造成的影響，但權限往往在不知不覺中擴大。
軟體與雲端服務巨頭微軟（Microsoft）資深資安專案經理 Yesenia Yser 與首席專案經理 Toby Kohlenberg 今年 7 月在微軟資安部落格撰文指出，常見的情況是，團隊一開始為了方便，給代理人廣泛的「讀取」權限，後來流程擴大到需要修正問題，就直接授予更大的權限，而不是重新設計角色。這種權限擴張安靜、漸進，而且很少被回頭檢查。
跨工具使用也會放大風險。兩位作者指出，一個能同時存取電子郵件、檔案、工單系統與程式碼庫的代理人，每項整合單獨看起來風險都不高，但組合起來，可能讓它交叉比對各系統的資料，採取沒有人整體授權過的行動。
因此，資安威脅情報公司 CYFIRMA 的執行長 Kumar Ritesh 採用最小權限原則，也就是只給代理人完成任務所需的最低權限，並在對外溝通、修改資料等高影響行動之前，設置人類驗證關卡。他表示，這能避免模型的小錯誤一路擴大，演變成真實世界的損害。代理人可以廣泛推理，但不該廣泛行動，這種「圍堵式設計」的思維，正是借自資安領域。
曾任銀行與電信業 CIO、CTO 的科技主管 Rajjie Sarmey，也提出類似的「依後果授權」做法。每個代理人只取得任務所需的權限與自主程度，在不可逆或高影響的行動之前，必須先經過驗證或人類核准。Sarmey 指出，這個做法的前提就是假設代理人可能出錯，再限制錯誤能波及的範圍。更好的提示詞或許能減少錯誤，但有邊界的授權，才能避免一個錯誤演變成整個企業的事件。
在實際設計上，微軟建議依照任務拆分角色；讀取與寫入應分屬不同角色或工具，刪除、匯出或權限變更等高影響動作，則需要經過額外核准。
用程式規則與可檢視的計畫攔截錯誤
除了權限設計，也有專家在執行前多加一道檢查。醫療資訊系統架構師 Mahendran Chinnaiah 建議，代理人呼叫工具或改變系統狀態之前，先用寫死的程式碼規則攔截檢查，而不是再交給另一個大型語言模型（LLM）判斷。
他的理由是，LLM 很難嚴守明確的界線。讓模型決定要做什麼，再由程式碼決定能不能做，就能在幻覺（AI 產生看似合理但錯誤的內容）與無效動作進入正式環境之前，把它們擋下來。
微軟的文章也提出類似提醒，如果只靠提示詞，或相信「代理人只會做某件事」，而沒有建立硬性的授權邊界，就可能招致提示注入攻擊，也就是在輸入內容中夾帶惡意指令，誘使 AI 偏離原本的任務，並造成流程逐漸偏移。
摩根士丹利全公司創新部門副總裁 Aditya Vikram Kashyap 則從代理人本身著手。他的團隊讓代理人在採取重大行動前先驗證假設，包括檢查證據、確認政策限制，並在信心不足時主動請求澄清。
美國在地商家評論平台 Yelp 的首席產品經理 Kriti Faujdar 建議，讓代理人在行動前先產出計畫，再比對計畫是否超出允許範圍。她指出，多數壞結果並不是什麼高明的失誤，而是代理人一步一步悄悄偏離範圍。
可靠度來自懂得暫停的系統
綜合這些做法，專家們的共通邏輯，不是押注更聰明的模型，而是依照行動可能造成的後果，決定代理人能擁有多少權限。Sarmey 的說法最直接，控制程度應該隨後果大小調整。
而在所有防線之中，執行前的檢查格外關鍵。Faujdar 指出，一份可以檢視的計畫，能讓錯誤在執行前就被發現，而不是事後翻查日誌才找到。
Kashyap 也認為，最大的突破不在於讓代理人更自主，而是教它懷疑自己。可靠度的提升，來自知道何時該暫停、驗證與上報的系統，而不是一路自信地往下執行。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：Forbes、Microsoft，首圖來源：Gemini 生成
（責任編輯：鄒家彥）
