AI Agent 能力评测与调优
一、AI Agent 评测与调优的核心逻辑
01
AIAgent 企业落地应用现状与痛点
02
遇到的典型问题与挑战;
03
调优价值分析:视觉模型准确性(质检 99%→99.5%)
04
调优价值分析:任务完成率(客服采纳率提升20%)
05
成本效益平衡:硬件资源投入
06
成本效益平衡:数据标注成本
07
成本效率平衡:ROI周期
二、AI Agent评测方法与调优工具
08
评测基础指标:准确率、召回率、采纳了率、F1值(适用于缺陷检测场景
09
T-Eval基准:规划、检索、指令遵循、审查等多维度评测(案例:供应链调度智能体评分提升30%)
10
业务适配指标:任务完成时效(如供应链预测响应时间)、用户满意度(如智能客服NPS)
11
基座模型压缩技术:量化与剪枝(如模型体积缩减50%并保持95%精度)
12
语料数据优化:高质量多轮对话数据标注(参考客服智能体微调案例)
13
用户反馈闭环设计:用户行为日志分析→智能体迭代(如自动立单智能体采纳率优化路径)
14
业务策略优化:平衡 "误报率" 与 "漏报率”
15
因果归因分析:区分模型效果与外部因素
三、实战沙盘推演与行动规划
16
分组实战:客服应答优化、个性营销推荐优化
17
成果输出:《调优优先级清单》与《风险应对方案》
18
专家反馈:优化合规性设计
19
行动规划:制定3个月调优里程碑:数据基建→评测体系搭建→场景试点