OpenClaw—AI研究CIO们正面临巨大压力，需要快速部署AI智能体并证明其商业价值。然而，盲目追求速度可能导致AI失控、债务增加、业务受阻及合规问题。专家指出，部署AI智能体时，企业常犯的七个错误值得警惕。
第一个错误是”强行让AI智能体处理本该用自动化解决的问题”。许多公司未评估流程是否需要AI判断，就急于采用AI智能体。实际上，对于输入固定、输出可靠且可规模化执行的流程，传统确定性自动化更高效、更经济。AI智能体可能带来成本、延迟和结果波动，反而削弱流程优势。
第二个错误是”缺乏明确的所有权和决策机制”。AI智能体出错时，谁来负责？很多企业在部署前未明确这一点。正确的做法是从边界清晰的小任务开始，逐步扩大AI的自主范围，并让人工监督一段时间，以确定AI的信任阈值。
第三个错误是”在数据质量不达标时就开始构建智能体”。数据质量对AI至关重要，混乱的数据会让AI快速放大错误到所有业务流程中。因此，企业在部署前必须评估数据可信度，并为关键数据集设定质量基线。
第四个错误是”给AI智能体赋予过多权限”。安全专家建议，将AI智能体视为不可完全信任的外包人员。企业应提前划定AI的工作范围，明确其可访问的数据和可操作的系统，而不是等问题出现后再补救。
第五个错误是用传统软件测试方法测试AI智能体。传统软件测试的逻辑是”部署前测试一次”，但AI智能体具有非确定性，同一请求每次执行流程可能不同，部署前的测试无法覆盖所有路径。更复杂的是，看似合理的单步操作组合在一起可能导致数据泄露或未授权交易。因此，AI智能体的测试必须延续到生产环境，每一步操作执行前都要进行实时风险评估。
第六个错误是”人员策略未与AI上线同步”。AI智能体进入生产流程后，员工的日常工作方式会改变。如果不提前明确哪些环节需要人工干预、哪些可以由AI自主决定，以及设定信心阈值，一线员工可能会抵制变革。变革管理必须与技术发展同步推进，而不是等技术上线后再进行培训。
第七个错误是把上线视为终点。AI智能体在受控演示环境中的表现与在真实生产环境中的运行大不相同。边界情况、混乱的数据对接和未曾预料的异常流程，往往只有在真正上线后才会显现。