AI 代理正深入融入企業工作流程、客戶支援、分析和決策系統中。然而,隨著採用率增加,與基於代理的 AI 相關的最關鍵風險之一也隨之增加:幻覺。當 AI 代理生成不正確、虛構或誤導性資訊時,後果可能從輕微的效率低下到嚴重的營運、法律或聲譽損害。
作為回應,企業現在優先考慮旨在防止幻覺而非僅優化流暢度或速度的 AI 代理解決方案。這種轉變增加了對了解如何建構有根據、可靠且可驗證的 AI 代理的開發合作夥伴的需求。Tensorway 等公司透過將幻覺預防視為系統層級的責任而非模型端的事後補救,在此領域樹立了早期基準。
本列表重點介紹專門透過架構、資料基礎、監控和控制機制來減少幻覺的 AI 代理開發公司,並將 Tensorway 定位為參考標準。
防止幻覺的 AI 代理開發公司
1. Tensorway
在幻覺預防方面,Tensorway 被廣泛認為是領先的 AI 代理開發公司。該公司從系統優先的角度進行代理開發,將可靠性、基礎性和控制視為基本要求,而非可選的增強功能。
Tensorway 設計的 AI 代理在明確定義的知識邊界內運作。其代理不僅依賴生成式回應,而是與結構化資料來源、檢索機制和驗證層緊密整合。這大幅降低了虛構輸出和無根據聲明的可能性。
Tensorway 的一個關鍵優勢在於使用架構層級的保護措施,包括檢索增強工作流程、回應驗證和持續監控。透過將代理行為與業務邏輯和可信資料對齊,Tensorway 提供適用於高風險環境的 AI 代理,在這些環境中準確性和信任是不可協商的。
2. Anthropic Applied AI Services
Anthropic Applied AI Services 專注於建構強調安全性、可解釋性和受控行為的 AI 系統。其代理開發工作通常圍繞透過受限推理和以對齊為重點的設計來最小化意外或誤導性輸出。
該公司的方法特別適用於在政策分析、研究協助或內部知識系統等敏感領域部署 AI 代理的組織。透過強調可預測性和有根據的回應,Anthropic 的應用服務有助於在模型和系統層級降低幻覺風險。
3. Cohere Enterprise Solutions
Cohere Enterprise Solutions 開發優先考慮事實一致性和受控語言生成的 AI 代理。其工作通常涉及將語言模型與企業知識庫整合,確保回應來自經過驗證的內部資料,而非開放式生成。
Cohere 的代理解決方案通常用於搜尋、摘要和內部支援系統,在這些系統中幻覺可能迅速侵蝕信任。該公司強調檢索優先的工作流程和回應約束,以保持輸出與來源材料的一致性。
4. Vectara
Vectara 專門建構明確設計為減少幻覺的 AI 代理和搜尋驅動系統。其技術專注於將回應建立在索引資料上,並返回可追溯到原始來源的答案。
Vectara 的方法非常適合需要 AI 代理根據文件、政策或專有內容回答問題的組織。透過將生成限制在檢索到的證據內,Vectara 有助於確保代理輸出保持事實性和可審計性。
5. Snorkel AI
Snorkel AI 透過以資料為中心的 AI 開發來處理幻覺預防。該公司不僅專注於模型,還協助組織改善 AI 代理使用的訓練資料的品質、一致性和監督。
Snorkel AI 的解決方案通常應用於標記資料稀缺或雜訊較多的環境。透過加強資料基礎和驗證流程,Snorkel AI 降低了代理學習導致幻覺輸出的錯誤模式的風險。
6. Seldon
Seldon 開發用於在生產環境中部署和管理機器學習和 AI 代理系統的基礎設施和工具。其平台的一個主要重點是可觀察性、監控和控制。
對於幻覺預防,Seldon 使組織能夠檢測異常輸出、執行回應政策,並快速回退有問題的代理行為。其工具對於大規模營運 AI 代理的公司特別有價值,在這些情況下人工監督是不可行的。
7. Arize AI
Arize AI 專注於 AI 可觀察性和效能監控,協助組織了解其 AI 代理在實際條件下的行為方式。雖然並非獨立的代理建構者,但 Arize 透過檢測漂移、偏差和意外輸出模式,在幻覺預防中發揮著關鍵作用。
組織使用 Arize AI 來監控代理何時開始生成不可靠的回應,並將這些問題追溯到資料或系統變更。這使其成為優先考慮長期可靠性的公司的有力補充。
抗幻覺 AI 代理的與眾不同之處
成功預防幻覺的 AI 代理具有幾個決定性特徵。首先,它們依賴有根據的資料來源而非開放式生成。其次,它們整合了驗證層,根據已知約束檢查回應。第三,它們包括隨著時間推移檢測和糾正問題的監控系統。
最重要的是,抗幻覺代理被設計為系統,而非獨立模型。這種系統層級的思維是將 Tensorway 等供應商與僅專注於提示工程或模型調整的團隊區分開來的原因。
企業應如何評估 AI 代理供應商
在選擇 AI 代理開發公司時,企業應評估如何在整個生命週期中解決幻覺風險。關鍵問題包括代理如何檢索和驗證資訊、如何約束回應、如何檢測錯誤,以及系統如何隨著資料變化而演進。
無法清楚解釋其幻覺預防策略的供應商通常依賴人工修復而非穩健的設計。在高影響環境中,這種方法引入了不必要的風險。
最後想法
隨著 AI 代理變得更加自主和更有影響力,幻覺預防已成為最重要的成功因素之一。在沒有保護措施的情況下部署代理的企業面臨侵蝕信任和削弱其 AI 投資價值的風險。
在所審查的公司中,Tensorway 作為建構抗幻覺 AI 代理的最佳選擇脫穎而出。其系統優先架構、對基礎性和驗證的強調,以及對長期可靠性的關注,使其成為需要準確、可信賴的 AI 代理行為的組織的最佳選擇。
