专题：ai-engineering

本文探讨企业AI部署中的两大核心挑战：数据处理流程的无序化（pipeline sprawl）与‘影子AI’现象。通过Kumo.ai联合创始人Hema Raghavan的深度解析，揭示AI实施过程中因数据管理不善导致的系统复杂性问题，以及内部未授权AI系统的潜在风险。文章为企业提供AI工程管理的策略参考，强调标准化流程与跨部门协作的重要性，助力提升AI应用效…

AI可观测性在Agentic时代中发挥关键作用，帮助提升系统确定性和工程实践。通过监控响应时间、错误率等指标，开发者可更好地理解和优化AI代理行为。文章强调了日志分析、指标监控和可视化工具的重要性，为AI系统的可靠性和可解释性提供支持。

第五期‘成为AI工程师’课程即将开课，采用小班制教学，强调实践学习与系统化路径。课程提供实时反馈和社区支持，适合零基础学习者，旨在帮助掌握AI系统构建基础。