企业如何为 AI Agent 建立灾难恢复计划

企业可以通过将专门的策略整合到现有 IT 韧性框架中，为 AI Agent 建立强健的灾难恢复（DR）计划。这包括在常规基础设施恢复之外，专门应对与 AI 系统相关的独特依赖关系和风险。

成功的 AI Agent 灾难恢复计划需要遵循核心原则：确保服务连续性并最大限度减少数据和模型损失。关键考虑因素包括：识别关键 AI 组件（模型、数据管道、API）、实施冗余故障切换系统、维护模型和训练数据的安全隔离备份、针对 AI 特有故障模式（数据漂移、模型退化、对抗性攻击）开展定期风险评估，以及为每项 AI 服务定义明确的恢复时间目标（RTO）和恢复点目标（RPO）。严格测试是必不可少的。

实施从全面梳理 AI Agent 依赖关系和重要性开始。根据 RTO/RPO 设计策略，利用云冗余、容器化以提高可移植性，并在可能的情况下实现自动故障切换。将这些策略整合到更广泛的 IT 灾难恢复/业务连续性计划中。定期执行基于场景的灾难恢复演练（例如模拟 API 故障或数据损坏），以验证有效性并更新流程。持续监控并根据技术演进和事件经验完善计划，是维持韧性的根本。