Agent调优方案

基于设计与架构层面

任务分解：将复杂任务分解为多个简单、明确的子任务，让多个 Agent 能够更有条理地逐步处理。比如处理一个复杂的旅行规划任务，可以分解为一个Agent 查询目的地信息、一个Agent查询交通、一个Agent可根据用户需求走子分支 查酒店的Agent和等子任务，每个Agent由专门的模块或流程处理，提高整体效率和准确性

从数据角度

• 基础文档的整理 : 整理基本常见问题及其答案。

• 收集常见问题和答案（FAQ） : 根据过去的客户咨询记录，收集和整理常见问题及其答案。

• 组织结构化数据: 使用数据库或文档存储系统，按照主题、关键字或类别 分类组织这些知识。

• 持续更新: 定期自动化更新知识库，添加新的问题及其答案，确保知识库的内容始终最新，适应新的情况和需求。（持续调优）

• 分工：将不同的Agent 添加不同的知识库

• 数据增强：数据变换 例如，对文本数据进行同义词替换、语句重排等操作，使 Agent 接触到更多不同表述但语义相同的信息，提高其对自然语言的理解和处理能力。

借助工具与技术

• 选择合适的大语言模型：根据具体的应用场景和需求，选择性能更优、更适合的大语言模型作为 Agent 的基础架构

• 引入记忆机制（会话保持）：添加记忆模块(对话工作流)，如短期记忆和长期记忆，让 Agent 能够记住之前的交互信息、用户偏好等，从而在后续的交互中提供更个性化、更连贯的服务。

• 集成多模型：

  • 知识检索模型: 集成基于搜索的模型，快速检索知识库中的答案。

  • 生成模型: 在无法通过知识库直接获取答案时，使用生成模型生成回复。

交互过程

  生成高质量的提示词

• 明确意图: 设计清晰且具体的提示词，以引导AI模型生成准确的回复。

• 多样化提示词: 针对同一问题，准备多种不同的提示词，避免重复单调，引导更自然的对话。

• 上下文提示: 提供足够的上下文信息，以帮助AI理解用户的问题背景，生成更相关的回复。

评估和调优

  评估指标（RAGAS）

• 准确率: 测试回复的准确度。

• 用户满意度: 使用用户反馈来评估满意度。

• 响应时间: 测量系统的响应时间，确保实时性。

  持续调优

• A/B测试: 使用A/B测试验证不同版本的模型或提示词的效果。

• 用户反馈: 根据用户反馈不断优化知识库和提示词。

• 持续更新