《Agent开发的 “坑” 与 “解”》由百度智能云相关人员编制。报告指出理想中智能体功能强大，但现实开发存在诸多问题。从启动前、开发中、上线后三个阶段，详细阐述了智能体开发各环节面临的难题，如启动前目标模糊、开发中模型选择困难等，并针对这些问题给出了相应的解决办法，如选题从小切口痛点入手、模型关注效价比等，为智能体开发提供全面的指导。

报告亮点:

• 启动阶段精准规划：在智能体开发启动前，强调选题要从小切口、痛点入手，明确业务场景和目标，以 ROI 为导向设定可量化指标。同时重视数据，确保数据可获取、质量高且更新及时。在选型方面，根据技术团队和预算情况，合理选择开源、闭源或自研平台，避免低估研发投入和忽视合规成本，为后续开发奠定良好基础。
• 开发过程精细把控：开发过程中，模型选择关注效价比和可持续提升。百度智能云千帆提供全面覆盖各类场景的模型，通过旗舰优先、效果验证等方式衡量效价，利用行业最全基准数据集和独家模型压测能力进行一站式评估，并借助丰富精调样板和完整工具链进行模型调优。提示词编写要像写 PRD 一样明确，知识库管理要定期更新和离线加工，工具使用要找得到、用得稳、调得准。
• 安全保障多级纵深：构建多级纵深安全体系保障内容安全。一级利用大模型和组件自有安全解决红线问题；二级通过各类专业安全算子进行多维安全管控；三级依靠智能体干预实现快速响应和品牌安全。还可通过数据干预和规则干预两种调优方式提升应用回答的可控性，开启数据回流收集对话数据辅助调优。
• 上线之后持续优化：上线后要识别全链路资源依赖，进行扩缩容机制设计和建立容灾机制，避免因缺乏监控告警、扩缩容机制和容灾机制导致的系统问题。同时，通过完善的日志、Trace、报表等进行效果观测，建立量化效果评价基线，构建用户反馈体系，实现持续优化，确保智能体的稳定运行和性能提升。

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以下为文件节选：

资料来源│百度智能云

本报告共计：18页。

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