智能体(Agent)作为以大型语言模型为推理核心的自主行动实体,正从原型迈向生产,其“代理运维”(AgentOps)体系成为关键。这份白皮书系统阐述了AgentOps在DevOps和MLOps基础上,如何通过人员、流程和技术整合,高效部署并管理智能体。这为数据分析师理解AI系统可靠性与规模化提供了重要视角。衡量智能体成功的核心在于业务与技术指标的融合。业务“北极星”指标,如收入或用户参与度,是最终衡量标准。同时,智能体目标完成率、任务达成率以及应用遥测指标(如延迟、错误率)至关重要。人类反馈(“顶/踩”)和详细追踪(trace)提供深度可观测性,确保数据驱动的持续优化。智能体评估框架是其生产就绪的基石。报告指出,通过公开基准测试(如BFCL、AgentBench)评估核心能力。轨迹评估关注动作序列,采用精确匹配、有序匹配、任意顺序匹配等指标,并量化精确率和召回率。最终响应则可由作为“裁判”的LLM自动化评估。人工评估则弥补自动化局限,提供校准信号。多智能体系统通过专家协同,提升了准确性、效率、可扩展性和容错性,并有效减少了幻觉与偏见。其评估在单代理基础上,额外关注代理间的协作与协调、规划任务的合理性及资源利用效率。分层、协作、顺序等设计模式,共同应对任务分配和上下文管理等复杂数据挑战。代理式检索增强生成(Agentic RAG)通过迭代推理,优化了知识检索过程。它能进行上下文感知查
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