DeepLearning.AI 与 Databricks 合作推出的新短期课程“Governing AI Agents”，由 Amber Roberts 教授，于 2025 年 10 月 22 日由 Andrew Ng 在 Twitter 上宣布，这标志着 AI 代理治理领域的重大进展。该课程专注于设计能够安全、透明地处理数据整个生命周期的 AI 代理。随着 AI 代理日益自主化，能够执行数据处理和决策任务， unauthorized 数据访问或隐私泄露的风险也在增加。根据 Gartner 2024 年报告，到 2026 年，60% 的大型企业将采用 AI 治理框架来缓解这些风险。课程教授代理治理的四个支柱：生命周期管理、风险管理、安全性和可观察性。学员将学习定义数据权限、创建仅返回授权数据的 SQL 查询、匿名化敏感信息如社会保障号码，以及在 Databricks 上记录、评估、版本化和部署代理。在更广泛的行业背景下，此发展与 AI 代理技术的激增相符，如 OpenAI 和 Google 在 2024 年和 2025 年发布的集成工具的代理系统。治理需求由 2023 年一家主要科技公司的数据泄露事件凸显，该事件因未治理的 AI 访问暴露了用户数据。根据 MarketsandMarkets 2023 年研究，AI 市场预计到 2027 年增长至 4070 亿美元，强调在金融和医疗等数据敏感领域安全整合 AI。

从商业角度来看，“Governing AI Agents”课程为企业提供了在确保合规和信任的同时货币化 AI 的重大市场机会。实施治理的 AI 代理可降低责任风险，根据 IBM 2023 年数据泄露成本报告，平均泄露成本达 445 万美元。该培训使公司能够部署生产就绪的 AI 系统，促进自动化客服和预测分析领域的创新。市场分析显示，AI 治理软件细分市场从 2023 年到 2030 年复合年增长率为 25.4%，如 Grand View Research 2023 年预测。关键玩家如 Databricks 通过集成平台领先于 AWS 和 Azure 等竞争对手。企业采用这些策略可解锁新收入来源，如符合 GDPR 和 CCPA（2023 年更新）的 AI 个性化服务。然而，实施挑战包括在不影响敏捷性的情况下整合治理，课程通过可观察性模块解决。伦理含义促进防止代理决策中的偏见放大，从而建立消费者信任和可持续商业模式。总体而言，该课程突显了将治理 AI 作为服务的货币化策略，可能利用 PwC 2021 年分析（2024 年更新）中 AI 到 2030 年可添加的 15.7 万亿美元经济价值。

技术上，课程深入实际实施，教授通过视图和 SQL 查询控制数据访问，仅限于授权数据集，这在 Databricks 的 2022 年 Unity Catalog 发布以来已被证明有效。学员探索匿名化技术，以符合欧盟 AI 法案（2021 年提出，2024 年生效）的隐私标准。可观察性工具用于记录和版本化代理，确保可追溯性，解决自主系统中的调试挑战。到 2028 年，75% 的企业软件将融入内置治理的 AI 代理，根据 IDC 2024 年预测。竞争格局包括 Anthropic，其在 2025 年代理模型中集成了安全层，但 Databricks 的合作提供了独特的实践优势。监管考虑强调遵守新兴法律，如 2022 年的美国 AI 权利法案，以避免 2024 年非合规公司平均 1.5 亿美元的罚款。伦理上，课程促进透明 AI，减少高风险应用中的意外后果。企业面临扩展实施的挑战，如日志的计算开销，但解决方案包括 Databricks 2025 年优化的云资源。预测显示，到 2027 年，AI 代理治理将随着联邦学习的进步而演变，实现无需中心化的安全多方数据处理。

常见问题解答：什么是 AI 代理治理？AI 代理治理涉及管理自主 AI 系统的生命周期、风险、安全性和可观察性，以确保安全和伦理操作。企业如何从“Governing AI Agents”课程中受益？企业可以学习构建安全的 AI 代理，降低数据泄露风险，并在合规 AI 服务中开启机会，如 2025 年 10 月 22 日推出的课程所述。