هفت مطالعه مستقل تأیید می‌کنند که عوامل هوش مصنوعی در ۷۰ تا ۹۵ درصد مواقع شکست می‌خورند. کتاب جدید مدیرعامل VectorCertain نشان می‌دهد چرا—و چه باید در مورد آن انجام داد.

South Portland, Maine (Newsworthy.ai) دوشنبه ۲۷ بهمن ۱۴۰۴ @ ساعت ۱۵:۳۰ (وقت شرقی) —

همانطور که معیار TheAgentCompany کارنگی ملون نشان می‌دهد که بهترین AI Agent ها تقریباً در ۷۰٪ از وظایف اداری دنیای واقعی شکست می‌خورند، MIT گزارش می‌دهد که ۹۵٪ از پایلوت‌های AI Agent سازمانی هیچ بازده قابل اندازه‌گیری ندارند، و Gartner پیش‌بینی می‌کند که بیش از ۴۰٪ از پروژه‌های AI Agent تا سال ۱۴۰۶ لغو خواهند شد، جوزف پی. کانروی، بنیانگذار و مدیرعامل VectorCertain LLC، کتاب بحران AI Agent: چگونه از نرخ شکست فعلی ۷۰٪ اجتناب کنیم و به موفقیت ۹۰٪ دست یابیم را منتشر کرده است—اولین کتابی که این یافته‌ها را در یک چارچوب پیاده‌سازی اثبات‌شده برای رهبران سازمانی ترکیب می‌کند.

این کتاب که اکنون در آمازون موجود است، یک تحلیل سیستماتیک مبتنی بر تحقیقات TheAgentCompany دانشگاه کارنگی ملون ارائه می‌دهد، هفت مانع حیاتی که باعث شکست استقرار AI Agent می‌شوند را شناسایی می‌کند و یک نقشه راه پیاده‌سازی ۱۲ ماهه برای غلبه بر آنها ارائه می‌دهد.

بحران: تأیید‌شده توسط هر مؤسسه تحقیقاتی بزرگ

بحران شکست AI Agent دیگر یک بحث نیست. این کامل‌ترین الگوی شکست مستندشده در فناوری سازمانی است که به طور مستقل توسط هفت مؤسسه در سه قاره تأیید شده است:

دانشگاه کارنگی ملون (TheAgentCompany، ۱۴۰۳–۱۴۰۴): ۱۰ مدل پیشرو AI Agent را در ۱۷۵ وظیفه دنیای واقعی آزمایش کرد. بهترین عملکرد—Gemini 2.5 Pro گوگل—فقط ۳۰.۳٪ از وظایف را کامل کرد. Claude 3.7 Sonnet به ۲۶.۳٪ دست یافت. GPT-4o تنها ۸.۶٪ را مدیریت کرد. شکست‌های رایج شامل جعل داده‌ها، تغییر نام کاربران برای جعل تکمیل وظایف، و آنچه محققان غیبت اساسی "عقل سلیم" نامیدند، بود.

MIT NANDA "شکاف GenAI" (۱۴۰۴): بر اساس ۵۲ مصاحبه سازمانی، ۱۵۳ نظرسنجی از رهبران ارشد، و تحلیل بیش از ۳۰۰ استقرار عمومی، MIT دریافت که ۹۵٪ از پایلوت‌های AI Agent سازمانی هیچ بازده مالی قابل اندازه‌گیری ارائه نمی‌دهند.

شرکت RAND (۱۴۰۳–۱۴۰۴): نتیجه گرفت که بیش از ۸۰٪ از پروژه‌های AI Agent شکست می‌خورند—دو برابر نرخ شکست پروژه‌های IT غیر AI Agent—پس از مصاحبه با ۶۵ دانشمند داده و مهندس با تجربه.

S&P Global (۱۴۰۴): دریافت که ۴۲٪ از شرکت‌ها اکثر ابتکارات AI Agent خود را رها کردند، در مقایسه با ۱۷٪ سال قبل—افزایش ۱۴۷٪ سال به سال.

Gartner (خرداد ۱۴۰۴): پیش‌بینی کرد که بیش از ۴۰٪ از پروژه‌های AI Agent تا پایان سال ۱۴۰۶ لغو خواهند شد، و دریافت که تنها حدود ۱۳۰ فروشنده از هزاران فروشنده AI Agent قابلیت‌های واقعی ارائه می‌دهند—بقیه "شست‌وشوی Agent" هستند.

"اکثر پروژه‌های AI Agent در حال حاضر آزمایش‌های مرحله اولیه یا اثبات مفهوم هستند که عمدتاً توسط تبلیغات هدایت می‌شوند و اغلب به اشتباه اعمال می‌شوند. این می‌تواند سازمان‌ها را نسبت به هزینه و پیچیدگی واقعی استقرار AI Agent ها در مقیاس کور کند."

— Anushree Verma، تحلیلگر ارشد مدیر، Gartner

کتاب: از تشخیص بحران تا چارچوب پیاده‌سازی

بحران AI Agent صرفاً مشکل را مستند نمی‌کند. با استفاده از بیش از ۲۵ سال تجربه کانروی در ساخت سیستم‌های AI Agent برای برنامه‌های حیاتی—از جمله پلتفرم‌های بهینه‌سازی شبکه عصبی که به استانداردهای نظارتی EPA تبدیل شدند—کتاب اولین چارچوب جامع برای دستیابی به موفقیت پایدار AI Agent در محیط‌های تولید را ارائه می‌دهد.

مشارکت‌های کلیدی کتاب شامل شناسایی هفت مانع حیاتی که باعث شکست AI Agent می‌شوند، از نرخ موفقیت ارتباط تا ۲۹٪ تا نرخ شکست ناوبری ۱۲٪؛ یک روش‌شناسی نرخ بازگشت سرمایه یکپارچه که نشان می‌دهد چگونه AI Agent های به درستی اداره‌شده می‌توانند افزایش درآمد ۷۳٪ و بازده سالانه ۷۰۲٪ ارائه دهند؛ رویکردهای تأییدشده تولید که به موفقیت ارتباط ۹۷٪، قابلیت اطمینان ناوبری بیش از ۹۰٪ و کاهش هزینه ۸۵٪ دست یافتند؛ و کتاب‌های راهنمای پیاده‌سازی خاص صنعت با نقشه راه استقرار ۱۲ ماهه است.

"نرخ شکست ۷۰٪ تصادفی نیست—قابل پیش‌بینی است. پس از دو دهه ساخت سیستم‌های AI Agent برای EPA، DOE و DoD، کشف کردم که شکست‌های فاجعه‌بار در رویدادهای دم آماری که رویکردهای متعارف کاملاً نادیده می‌گیرند، خوشه‌بندی می‌شوند. این کتاب چارچوبی را که VectorCertain برای حل آن ساخته شده است، تدوین می‌کند."

— Joseph P. Conroy، بنیانگذار و مدیرعامل، VectorCertain LLC

چرا اکنون: یک بحران امنیتی که تز کتاب را اثبات می‌کند

فوریت پیام کتاب به شکل چشمگیری در دی و بهمن ۱۴۰۴ تأکید شد، زمانی که یک آبشار از شکست‌های امنیتی AI Agent دقیقاً شکاف‌های حاکمیتی که کتاب شناسایی می‌کند را تأیید کرد.

OpenClaw، چارچوب AI Agent منبع باز با بیش از ۱۶۰,۰۰۰ ستاره GitHub و بیش از یک میلیون کاربر، مرکز مهم‌ترین حادثه امنیتی AI Agent در سال ۱۴۰۵ شد. محققان ۱.۵ میلیون توکن احراز هویت API افشاشده، ۴۲,۹۰۰ پنل کنترل آسیب‌پذیر در ۸۲ کشور کشف کردند، و آزمایشگاه‌های Bitdefender دریافتند که تقریباً ۱۷٪ از تمام مهارت‌های OpenClaw رفتار مخرب از جمله بدافزار سرقت کریپتو و شل معکوس نشان دادند.

در همین حال، OpenAI یک اعتراف صریح منتشر کرد که تزریق پرامپت در AI Agent ها "ممکن است هرگز به طور کامل حل نشود"، و تحقیقات Meta دریافت که حملات تزریق پرامپت تا حدی در ۸۶٪ موارد علیه Agent های وب موفق شدند. در ۱۴ بهمن ۱۴۰۴، گزارش بین‌المللی ایمنی AI Agent—که توسط برنده جایزه تورینگ Yoshua Bengio ریاست می‌شود و با حمایت بیش از ۳۰ کشور—هشدار داد که شکاف بین پیشرفت AI Agent و محافظت‌های مؤثر یک چالش حیاتی باقی می‌ماند.

"وقتی چیزی با AI Agent اشتباه پیش می‌رود، شکست‌ها از طریق سیستم آبشاری می‌شوند. معرفی یک خطا می‌تواند در کل سیستم منتشر شود و آن را فاسد کند."

— Jeff Pollard، تحلیلگر اصلی، Forrester

اینها ریسک‌های فرضی نیستند. آنها تجلیات دنیای واقعی شکست‌های حاکمیتی هستند که بحران AI Agent برای پرداختن به آنها نوشته شد.

از تحقیق تا تولید: معرفی SECUREAGENT

در حالی که کتاب چارچوب تشخیصی را ارائه می‌دهد، VectorCertain ساکت نمی‌ماند. این شرکت در حال آماده‌سازی برای راه‌اندازی SecureAgent است—یک پلتفرم امنیتی AI Agent هسته-باز که اصول کتاب را به زیرساخت درجه تولید ترجمه می‌کند.

ساخته‌شده از طریق ۲۲ اسپرینت توسعه متوالی با صفر شکست تست در ۷,۲۲۹ تست خودکار، SecureAgent یکی از دقیق‌ترین پلتفرم‌های نرم‌افزار سازمانی تأییدشده که تا به حال ساخته شده است را نشان می‌دهد. این پلتفرم شامل ۶۱۵ ماژول منبع، ۹۱,۸۴۹ خط کد تولید، و ۱۲۳,۵۷۳ خط کد تست است—نسبت تست به منبع ۱.۳۴:۱ که از معیارهای صنعت فراتر می‌رود.

معماری SecureAgent مستقیماً به هر حالت شکست شناسایی‌شده در کتاب رسیدگی می‌کند، از جمله یک موتور حاکمیت چندلایه ثبت اختراع شده با چهار سطح اعتبارسنجی؛ یک پوشش امنیتی دوطرفه که هر عمل AI Agent را قبل از اجرا بررسی می‌کند؛ تأیید اجماع چند مدلی با استفاده از معماری‌های گروهی که به دقت بیش از ۹۷٪ دست می‌یابند؛ مسیرهای حسابرسی رمزنگاری‌شده برای انطباق کامل نظارتی؛ و SSO درجه سازمانی، اجرای SLA، و کنترل‌های دسترسی مبتنی بر نقش.

"ارزش از راه‌اندازی Agent های منزوی نمی‌آید. ۱۴۰۵ سال شروع مشاهده اکوسیستم‌های ابر-Agent هماهنگ‌شده خواهد بود که سرتاسر توسط سیستم‌های کنترل قوی اداره می‌شوند."

— Swami Chandrasekaran، رئیس جهانی آزمایشگاه‌های AI Agent و داده، KPMG (دی ۱۴۰۴)

SecureAgent برای آن سیستم کنترل قوی طراحی شده است. جزئیات در مورد در دسترس بودن، قیمت‌گذاری، و دسترسی زودهنگام در هفته‌های آینده در vectorcertain.com اعلام خواهد شد.

اعتبارسنجی بازار: دسته فرا رسیده است

بازار سازمانی به وضوح در مورد تقاضا برای حاکمیت AI Agent صحبت کرده است. Cisco شرکت ایمنی AI Agent Robust Intelligence را به قیمت تقریباً ۴۰۰ میلیون دلار خریداری کرد و خط تولید AI Defense خود را در بهمن ۱۴۰۴ گسترش داد. F5 Networks شرکت CalypsoAI را به قیمت ۱۸۰ میلیون دلار خریداری کرد و F5 AI Guardrails را راه‌اندازی کرد. WitnessAI در دی ۱۴۰۴ به طور خاص برای امنیت AI Agent ۵۸ میلیون دلار جمع‌آوری کرد. و Galileo AI، که به رشد درآمد ۸۳۴٪ در سال ۱۴۰۴ دست یافت، یک پلتفرم قابلیت اطمینان Agent اختصاصی راه‌اندازی کرد.

Gartner پیش‌بینی می‌کند که ۴۰٪ از برنامه‌های سازمانی تا پایان سال ۱۴۰۵ AI Agent های خاص وظیفه را یکپارچه خواهند کرد—در مقایسه با کمتر از ۵٪ در سال ۱۴۰۴. با این حال نظرسنجی وضعیت AI Agent سال ۱۴۰۵ Deloitte دریافت که تنها ۲۱٪ از سازمان‌ها یک مدل بالغ برای حاکمیت Agent دارند. آن شکاف—بین سرعت استقرار و آمادگی حاکمیت—بازار دقیقی است که VectorCertain برای خدمت به آن ساخته شد.

ساعت نظارتی در حال تیک‌تاک است

اجرای کامل قانون AI Agent اتحادیه اروپا از الزامات سیستم AI Agent پرخطر در ۱۲ مرداد ۱۴۰۵ شروع می‌شود، با جریمه‌های تا ۳۵ میلیون یورو یا ۷٪ از درآمد جهانی. در ایالات متحده، ۳۸ ایالت در سال ۱۴۰۴ قانون‌گذاری AI Agent را تصویب کردند، با قوانین کالیفرنیا، تگزاس و کلرادو که از ۱۱ دی ۱۴۰۴ لازم‌الاجرا شد. NIST اولین درخواست ثبت فدرال خود را به طور خاص هدف‌گیری امنیت AI Agent در دی ۱۴۰۴ منتشر کرد.

Forrester پیش‌بینی می‌کند که یک استقرار AI Agent باعث نقض داده‌های افشاشده عمومی در سال ۱۴۰۵ خواهد شد. سؤال برای سازمان‌ها این نیست که آیا حاکمیت AI Agent ضروری است، بلکه این است که آیا قبل از حادثه اجتناب‌ناپذیر آن را در محل خواهند داشت یا خیر.

درباره نویسنده

Joseph P. Conroy بنیانگذار و مدیرعامل VectorCertain LLC، یک شرکت دلاور است که فناوری ایمنی و حاکمیت AI Agent را برای برنامه‌های حیاتی توسعه می‌دهد. با بیش از ۲۵ سال ساخت سیستم‌های AI Agent برای آژانس‌های فدرال از جمله EPA، DOE، DoD و NIH، کانروی سیستم نظارت بر انتشارات پیش‌بینی‌کننده ENVAPEMS را پیشگام کرد که در مقررات EPA تدوین شد. او و تیمش همچنین اولین کسانی بودند که از AI Agent برای پیش‌بینی آینده برق در NYMEX در سال ۱۳۸۰ استفاده کردند. او بیش از ۱۹ درخواست ثبت اختراع موقت در سیستم‌های گروهی AI Agent و فناوری‌های اجماع چند مدلی دارد، و معماری مدل میکرو-بازگشتی VectorCertain را توسعه داد که پوشش ایمنی در دم‌های آماری که رویدادهای فاجعه‌بار رخ می‌دهند را امکان‌پذیر می‌کند.

کانروی برای مشارکت در سخنرانی‌ها و تفسیر تخصصی در مورد قابلیت اطمینان AI Agent، ایمنی AI Agent و حاکمیت AI Agent سازمانی در دسترس است.

درباره VECTORCERTAIN LLC

VectorCertain LLC یک شرکت فناوری ایمنی و حاکمیت AI Agent است که دفتر مرکزی آن در مین است. ماموریت شرکت قابل اثبات ریاضی کردن سیستم‌های AI Agent برای برنامه‌های حیاتی در صنایع تحت نظارت از جمله خدمات مالی، مراقبت‌های بهداشتی، خودروهای خودمختار، دفاع و انرژی است. معماری ثبت اختراع در انتظار VectorCertain مدل‌های میکرو-بازگشتی فوق‌العاده فشرده (مدل‌های ۷۱ تا ۱,۵۰۰ بایتی که با تأخیر زیر میلی‌ثانیه کار می‌کنند)، تأیید اجماع چند مدلی، و پلتفرم حاکمیت سازمانی SecureAgent آینده را ترکیب می‌کند.

در vectorcertain.com بیشتر بیاموزید.

جزئیات کتاب

عنوان: بحران AI Agent: چگونه از نرخ شکست فعلی ۷۰٪ اجتناب کنیم و به موفقیت ۹۰٪ دست یابیم: بر اساس تحقیقات TheAgentCompany دانشگاه کارنگی ملون و استراتژی‌های پیاده‌سازی اثبات‌شده

نویسنده: Joseph P. Conroy

ناشر: VectorCertain LLC

در دسترس: آمازون — https://www.amazon.com/dp/B0FXN4Y676

شرکت: https://vectorcertain.comhttps://www.amazon.com/dp/B0FXN4Y676

برای رسانه

نسخه‌های بررسی، مصاحبه‌های مدیران، صفحات داده، و عکس‌های با وضوح بالا نویسنده در صورت درخواست در دسترس است. با press@vectorcertain.com تماس بگیرید.

این بیانیه مطبوعاتی توسط Newsworthy.ai Press Release Newswire – News Marketing Platform توزیع می‌شود. URL مرجع برای این بیانیه مطبوعاتی در اینجا قرار دارد هفت مطالعه مستقل تأیید می‌کنند که AI Agent ها ۷۰ تا ۹۵٪ از زمان شکست می‌خورند. یک کتاب جدید توسط مدیرعامل VectorCertain نشان می‌دهد چرا—و چه کاری باید انجام داد..

پست هفت مطالعه مستقل تأیید می‌کنند که AI Agent ها ۷۰ تا ۹۵٪ از زمان شکست می‌خورند. یک کتاب جدید توسط مدیرعامل VectorCertain نشان می‌دهد چرا—و چه کاری باید انجام داد. ابتدا در citybuzz ظاهر شد.