Target 的竞争优势并非来自 AI 模型本身，而是围绕这些模型构建的稳健架构，Target 高级副总裁 Siobhán Mc Feeney 指出。她强调，并非所有问题都需要 AI 代理，自主权是随时间逐步赢得的，而非默认赋予。代理被战略性地部署，以解决能为 Target 客户创造最大价值的问题。这些代理正成为 Target 运营的核心组成部分，连接供应链中的各个系统。Mc Feeney 认为，AI 代理是实现零售业“在正确的时间、正确的地点提供正确商品”这一承诺的关键。Target 的方法涉及在解决问题前进行严格的提问，明确所需解决的问题类型及所需的代理类型。代理必须经过注册和认证，其触发机制、追踪记录及血缘关系需 meticulously 详细记录。自主级别得到谨慎管理，代理从基础自主权起步，通过展现能力逐步获得更多自主权。持续的监控与评估确保代理保持有效且性能透明。这种涵盖架构、分类法、数据治理和可观测性的整体方法，对于有效扩展 AI 至关重要。最终，成功的代理实施取决于多种因素的汇聚，包括架构、分类法、自主级别、安全性和可观测性，以及 workforce 技能的文化转变，以协同管理人类与 AI。