做企業 AI 代理（AI agent，會執行任務嘅自動系統）嘅人應該都心水清：上線先唔係最難，上線之後先係最難。呢陣時 AI 平台公司 Kore.ai 放咗一件新嘢——Autoloop，一套自動優化引擎，專門幫企業「調教」嗰啲已經上線執行嘅 AI 代理。
問題係乜
Kore.ai 自己做咗份「2026 Kore.ai Agent Productivity Index」，數字出晒實況：79% 企業反映曾需要回滾 AI 代理做嘅決定，70% 遇過團隊追唔到原因嘅失誤。依家多數企業維修代理嘅方式，就係人手逐個錯去補；Kore.ai 話補住補住，往往修一個 bug 引出另一個。
Autoloop 點做
客户要設定一組目標：任務完成率、遵從商業規則、成本控制，準確度（答案有冇公司自己嘅資料背書）都係其內。Autoloop 會同時向呢一組目標做優化，每一個改動都按全套標準評分，咁就避免低耗費換低安全、低任務完成能力——即係所謂「省 token 就偷工減料」嘅空間。
佢會用公司現成嘅操作流程，直接寫出每個代理嘅第一版，連測試都齊，然後不停迭代。上線後真實互動會觸發新一輪優化。
點追蹤
Kore.ai 有兩個配套技術：StateTrace 評估層會審視代理喺生產環境嘅每一步——交接、工具調用（tool call）、狀態變化，喺一個多代理網絡都逐條可追溯；Agent Blueprint Language（今年初推出）將路由、商業規則、守護欄編譯為可執行狀態機（state machine），每步都可對回藍圖入面某一部分，Autoloop 就只改負責嗰錯嘅部分。
Kore.ai 首席技術官兼首席產品官 Prasanna Arikala 話：「你睇唔到嘅就優化唔到，你表達唔到嘅就精準修唔到。」佢將自動優化變得可行嘅功勞歸於呢兩個技術。
自家先食自家狗飯
呢套做法都適用喺 Kore.ai 自身嘅軟件開發：佢哋 2.6 百萬行生產代碼庫每月約有 6,500 個 commit 由 AI 代理寫出，喺 68 條常開守護欄下運作。創始人兼行政總裁 Raj Koneru 話：「成事嘅公司，係用 AI 去建、治理同優化 AI 嗰班。」
Autoloop 現已對所有使用 Kore.ai Agent Platform Artemis 版（五月推出）嘅客户開放，Kore.ai 超過 500 間 Global 2000 企業客户。
阿調搞兩下
AI 代理做錯嘅代價，喺金融、醫療、供應鏈呢啲地方，唔係「回個滾」咁簡單。呢個產品嘅核心命題其實係問：當你嘅「下屬」由 AI 做，你仲想唔想逐單逐單審佢嘅工？定係你寧願俾佢自己寫入規則、自己驗收？Kore.ai 揀咗後者，仲寫埋 68 條鐵律。呢個「自動調教」有冇真幫到你，仲要睇客户實測。
阿調｜深度調教
