全面测试、验证与评估方法论
对多方面评估指标（超越简单准确性）和严格测试程序的强调，反映了人们认识到AI Agent在复杂现实世界环境中运行，其中细致的性能、安全性和用户体验至关重要。
评估转变： 从纯粹以模型为中心的评估向系统级评估的转变，涵盖Agent在操作环境中的整体行为。
关键评估指标
准确性
工作流选择和执行的精确度；LLM处理查询的有效性
幻觉
模型是否容易生成事实不正确或不合逻辑的陈述？
测试程序
- 制定涵盖所有预期交互的测试场景，包括典型和非典型用例
- 使用平台预览工具测试Agent性能
- 系统地评估Agent性能，包括最终响应质量和分步执行轨迹
- 开发小型评估数据集以捕捉不同模型的性能
- 由人工评判员进行主观评估
持续监控与性能优化
部署后持续监控和优化，突显了AI Agent并非静态产品，而是需要持续改进的动态系统。
1
实时监控
部署后持续监控Agent性能，观察真实用户交互并检查问题。实时性能监控仪表板提供了LLM性能与KPI的可见性。
2
用户反馈收集
定期收集用户反馈，进行有根据的调整。这种由真实世界数据和用户反馈驱动的迭代循环至关重要。
3
日志分析
定期检查日志，查找异常或重复出现的问题。监控和调试工具对于Agentic AI框架持续跟踪和增强性能至关重要。
4
优化调整
根据监控洞察优化工作流、完善提示并调整数据检索过程。实施纠正措施如提示优化、知识库更新、模型微调。
重要性： AI Agent在动态、开放式环境中运行，其行为可能具有非确定性。即使是严格的预部署测试也无法涵盖所有真实世界场景或涌现行为。
实施强大的安全性、安全性和防护措施
安全性和安全性不是事后考虑，而是Agent设计和部署的组成部分。一套全面的最佳实践，涵盖数据处理、提示保护和人工监督。
数据安全
- 确保训练数据的安全收集、验证和存储
- 加密数据库，使用防火墙和访问日志
- 数据匿名化：用唯一标识符替换敏感信息
- 避免使用敏感数据进行训练/微调
API安全
- 为API实施专用身份验证协议（如OAuth 2.0）
- 实施强大的输入净化和提示验证
- 防止提示注入攻击
- 通过将系统提示直接嵌入到应用程序逻辑中来隐藏它们
内容过滤
- 将LLM响应限制为受信任的来源
- 监控和事实核查响应
- 对抗训练：使模型对恶意输入更具鲁棒性
- 根据工作角色限制对LLM驱动任务的访问
人机协作
- 规划AI卡住或遇到意外情况时的场景
- 需要平稳地移交给人工处理
- 在执行重大、高风险或不可逆转的操作之前，需要人工协助
- 在组织内部推广伦理AI使用
多层防护： AI Agent的自主性质及其与现实世界系统和敏感数据交互的能力固有地引入了重大风险。因此，多层安全策略并非可选，而是必不可少的。
迭代开发与生命周期管理
所有厂商对AI Agent开发和部署的迭代、分阶段方法的持续推荐，表明了对AI项目管理成熟的理解。
AI发展阶段
赋能
从Copilot开始
从小处着手，选择一个用例，选择一个工具，运行一个试点项目，衡量结果。
创新
应用于现有问题
智能扩展：记录有效的方法，培训团队，逐步扩展，持续改进。
现代化
应用于新问题
优化性能：监控使用情况，收集反馈，完善响应，定期更新内容。
敏捷方法： 这种敏捷方法承认AI固有的复杂性和演进性质，促进Agent生命周期中的持续学习、适应和风险管理。使组织能够逐步建立信心，逐步展示投资回报，并适应新的挑战和机遇。