AI 智能体上线后如何持续优化体验？

AI 智能体上线后的持续优化依赖于对性能数据和用户反馈的监控，通过迭代方式不断改进其响应与功能。这是一个持续的、数据驱动的过程，对于保持有效性和用户满意度至关重要。

需建立对关键指标的强健监控，如用户满意度（CSAT）、任务完成率和准确性评分。主动收集并分析来自调查、工单和对话日志的定性用户反馈。根据新兴模式和错误定期对智能体的知识库进行迭代更新并微调其语言模型。对重大变更实施严格的 A/B 测试，并为运营中发现的复杂或敏感查询定义清晰的升级路径和处理指南。

优化工作从定义清晰的 KPI 和设置持续监控工具开始，定期收集多元反馈渠道的数据，安排定期审查周期以分析汇总数据、识别反复出现的痛点或知识盲区，并优先安排更新。有条不紊地实施这些更新、充分测试并监控影响。业务价值体现在：提升用户满意度、提高任务解决效率、降低运营成本，以及持续对齐不断演变的用户需求。