如何提升 AI Agent 的异常检测能力？

通过针对数据处理、模型架构和学习过程的有针对性改进，可以提升 AI Agent 的异常检测能力，确保 Agent 能准确识别异常模式或偏离预期行为的情况。

重点在于获取与运营领域相关的高质量、多样化且具有代表性的训练数据；使用鲁棒的上下文理解、时序分析，以及可能结合多种检测方法的集成技术来增强模型；根据反馈循环和性能指标持续优化检测阈值，确保对新型未见异常类型的适应性。针对已知异常进行严格的验证和测试至关重要。

实施步骤：首先建立正常运营的全面基线，然后集成专用算法，如隔离森林（Isolation Forests）、自编码器（Autoencoders）或专门的时序异常检测模型，并根据数据类型进行定制。利用新的运营数据和经过验证的异常示例持续重训练模型。部署反馈机制，由领域专家或自动化验证规则对标记的异常进行审查和确认，并将这些信息用于迭代优化 Agent 的检测模型和规则集。