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资料分享丨Agent开发中的坑与解(附18页PDF下载)

《Agent开发的 “坑” 与 “解”》由百度智能云相关人员编制。报告指出理想中智能体功能强大,但现实开发存在诸多问题。从启动前、开发中、上线后三个阶段,详细阐述了智能体开发各环节面临的难题,如启动前目标模糊、开发中模型选择困难等,并针对这些问题给出了相应的解决办法,如选题从小切口痛点入手、模型关注效价比等,为智能体开发提供全面的指导。

报告亮点:

  • 启动阶段精准规划:在智能体开发启动前,强调选题要从小切口、痛点入手,明确业务场景和目标,以 ROI 为导向设定可量化指标。同时重视数据,确保数据可获取、质量高且更新及时。在选型方面,根据技术团队和预算情况,合理选择开源、闭源或自研平台,避免低估研发投入和忽视合规成本,为后续开发奠定良好基础。
  • 开发过程精细把控:开发过程中,模型选择关注效价比和可持续提升。百度智能云千帆提供全面覆盖各类场景的模型,通过旗舰优先、效果验证等方式衡量效价,利用行业最全基准数据集和独家模型压测能力进行一站式评估,并借助丰富精调样板和完整工具链进行模型调优。提示词编写要像写 PRD 一样明确,知识库管理要定期更新和离线加工,工具使用要找得到、用得稳、调得准。
  • 安全保障多级纵深:构建多级纵深安全体系保障内容安全。一级利用大模型和组件自有安全解决红线问题;二级通过各类专业安全算子进行多维安全管控;三级依靠智能体干预实现快速响应和品牌安全。还可通过数据干预和规则干预两种调优方式提升应用回答的可控性,开启数据回流收集对话数据辅助调优。
  • 上线之后持续优化:上线后要识别全链路资源依赖,进行扩缩容机制设计和建立容灾机制,避免因缺乏监控告警、扩缩容机制和容灾机制导致的系统问题。同时,通过完善的日志、Trace、报表等进行效果观测,建立量化效果评价基线,构建用户反馈体系,实现持续优化,确保智能体的稳定运行和性能提升。

本文提供完整版文件下载,请查看文后提示。

以下为文件节选:

资料来源│百度智能云

本报告共计:18页。


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  • 商业落地:《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》;
  • 领域细分:《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》;
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