维度网讯，DataRobot 正推进一套超越公有云、适用于本地、边缘及气隙和主权环境的人工智能治理标准，旨在解决企业部署智能体时因环境碎片化导致的治理盲区。该公司认为，当智能体跨多云和内部系统运行时，单一平台的治理工具无法检测偏见、违规模式，也无法在合规损害发生前干预，孤立的治理会随智能体规模扩大而成为审计负担。

DataRobot 通过三个层次应对这一挑战。人工智能与智能体治理层面，在智能体发布前以基于角色的访问、审批工作流和版本控制的中央注册中心确保仅合规智能体进入生产，生产中实时审核按策略评估输入输出，检测偏见、幻觉、提示注入、毒性和个人身份信息泄露，并阻断不安全响应，同时持续与 NIST 人工智能风险管理框架和欧盟人工智能法案保持一致。IT 治理层面，每个智能体使用自身身份和权限运行，具备精细权限控制数据和 API 访问，实现跨智能体、工具和应用的端到端溯源。基础设施治理层面，通过网关、公平使用策略以及模型托管和多租户，使智能体人工智能成本在规模化时优化且可预测，无论智能体运行在公有云、私有云、混合云、边缘、气隙还是主权环境中。

DataRobot 首席产品官 Venky Veeraraghavan 表示，治理不能是事后补丁，企业需要一种一致机制来定义、执行和证明每个智能体、每个环境、每个工作流的策略合规性，这正是 DataRobot 提供的。DataRobot Agent Workforce Platform 与英伟达协同设计，并在戴尔和 Nebius 的基础设施上得到验证，为企业提供了在任何运行环境中治理人工智能的灵活性。DataRobot 赋能人工智能团队交付智能体劳动力，其平台使组织能够创建和扩展与业务流程直接集成的人工智能智能体，提升效率、转变运营并交付实际成果，并借助内置的治理和安全措施帮助企业安全部署人工智能。