摘要：AI智能体与遗留系统：无人提及的深层挑战
AI智能体集成挑战源于其缺乏对记录系统业务背景的理解，导致“无声”故障。解决方案是引入共享理解层进行策略验证，确保AI尊重现有逻辑、可追溯，从而建立信任。
译自：AI Agents in Legacy Systems — The Problem No One Talks About
作者：Saurabh Bhatia
当我们最初开始将 AI 智能体集成到企业环境时，我预计挑战将来自 AI 模型本身：数据准确性、延迟或可扩展性。然而，第一个真正的障碍却出现在我们最意想不到的地方：这些智能体旨在帮助的系统。
这些是记录系统，是企业中安静但坚不可摧的支柱。每一个审批、每一项策略、每一个时间戳都存在于其中。它们旨在保存事实，而非追求速度。
我们的智能体很容易连接到它们。API 响应、数据传输，一切似乎都没有问题。但当一次部署上线时，事件仪表盘却讲述了一个不同的故事。
该智能体开始自动解决 IT 服务工单，通过与我们的自动化脚本使用的相同 API 端点读取类别。每次更新看起来都有效，但它跳过了一个旨在防止过早关闭的审批步骤。系统接受了每一次更改，因为语法是正确的。它无法识别的是缺失的上下文。
那一刻永远改变了我对集成的看法。
摩擦真正开始的地方
在 AI 项目中，“集成”通常被视为一项技术实践，即构建连接器、进行认证和传输数据。真正的困难出现在稍后，当自主性遇到问责制时。
智能体并非粗心；它只是不明白为什么会有这些额外的检查。人类将审批视为一种责任时刻；智能体则将其视为延迟。记录系统是围绕前一种观点构建的。
当我们重播运行过程时，我们预计会发现逻辑错误。相反，我们发现了一个意义上的鸿沟。我们构建了一个在理解之前就能行动的系统。
这是没有人谈论的问题。AI 通常不会大张旗鼓地失败。它悄无声息地失败，通过精确地执行被告知的一切。
意图与执行之间的鸿沟
每个记录系统不仅包含数据，还包含意图、历史和策略。当 AI 智能体发出“解决”命令时，它表达了一个目标。当系统执行它时，它期望一个完整的证据链。在这两个时刻之间，存在着意图与执行之间的鸿沟。
我们了解到，一个工作流中的“关闭”命令可能会连锁导致服务级别协议 (SLA) 重新计算、合规性触发器和下游自动化。智能体无法知道这一点。弥合这一鸿沟所需的不仅仅是编码技能，还需要对系统本身的同理心。
集成通常在何处中断
这张表格成了我们的指南。它提醒团队，成功并非连接，而是合作。
构建共享理解层
为了防止无声错误，我们在 智能体与记录系统之间引入了一个薄层：一个翻译区，它足以减缓决策以进行验证。在任何更新到达生产环境之前，该层会执行一个快速的策略检查工作流：
通过确认工单或事务仍属于活跃用户或团队来验证所有权。
根据变更记录检查审批，确保所有必需的签核都已存在。
生成人类可读的日志，解释智能体正在做什么以及为什么。
仅在这些检查通过后触发原始 API 调用。
结果立竿见影。曾经过早关闭工单的同一个智能体，在数据看起来不完整时开始将其标记为待审。它没有失去速度；它获得了判断力。
曾经持怀疑态度的合规负责人称其为“第一个真正尊重流程的 AI 工具”。这句话一直萦绕在我心头。它准确描述了良好集成应该带来的感受。
引入集成层前后
我们牢记的经验教训
在多次部署中，一些经验教训被证明是真理。
集成是谈判。 每个记录系统都编码了多年的人类推理。将自主性引入这个世界总会产生摩擦。目标不是消除摩擦，而是将其用作反馈。
上下文胜于连接。 如果一个成功的 API 调用破坏了工作流的意义，那么它就毫无意义。测试集成不仅要看响应码，还要看语义准确性。
信任才是真正的交付物。 一个集成良好的智能体不只是执行任务。它会赢得工程师、合规团队和业务负责人的信心。这种信心才是集成的真正成果。
为自主性准备系统——以及人员
大多数企业将在未来几年继续使用其核心系统。它们不需要替换；它们需要尊重。这些平台通过强制执行可解释性来保护组织。AI 不挑战这种设计；它依赖于它。
我了解到，最艰难的工作往往发生在代码库之外。它发生在工程团队和治理团队之间关于“安全自主性”的真正含义的讨论中。一旦定义存在，集成自然而然地实现。
对于任何计划类似工作的团队来说，实际路径很简单：从只读模式开始，引入策略检查工作流，并在自主性之前设计可逆性。这单一序列可以节省数月返工，并建立长期信心。
集成关乎共享事实
传统系统并非过去的遗物；它们是组织信任的存储库。它们提醒我们，没有问责制的自主性只是没有方向的速度。
如果一个 AI 智能体可以在一个记录系统内负责任地操作，其中每个行动都有理由且可追溯，那么它就可以在任何地方操作。
集成不仅仅是连接端点。它关乎教导智能系统尊重最初构建企业的逻辑。
这是很少有人讨论的部分，也是决定 AI 是成为值得信赖的合作伙伴还是另一个无法扩展的实验的关键部分。
来源：阿晶科技时代