如何实现 AI Agent 的持续性能优化？

通过系统化的监控、评估和迭代改进流程，可以实现 AI Agent 的持续性能优化。这需要建立持续的反馈循环，以随时间推移提升 Agent 的能力、准确性和效率。

关键原则包括：根据 Agent 目标定义相关性能指标、实施强大的监控工具以跟踪实际运行中的这些指标，以及使用用户反馈和自动化测试等多样化评估方法。建立一套将持续反馈纳入开发周期的结构化工作流至关重要，必须设置性能基线用于比较，并培育迭代改进文化。

实施持续优化的步骤：首先设定明确目标和 KPI；然后集成全面的日志记录和遥测功能，以监控运行过程中的输入、输出和延迟；定期分析收集的数据以识别错误、瓶颈和使用模式；根据影响程度确定改进优先级，例如用新数据重训练模型、优化提示词、修改 Agent 逻辑或调整基础设施；部署更新，对比基线衡量变化，并重复此循环，以确保持续的性能提升和业务成效。