谷歌最新白皮书:从智能体的demo开发 到正式产是一套系统化的五阶段路线图。
我们将拆解这份指南的核心框架,告诉你如何避开“Demo 很强,上线就崩”的陷阱,把 AI Agent 真正做成能交付、可衡量、负责任的业务。
你将听到
- 为什么“先跑通再优化”是最大误区?
Gen AI 的非确定性本质决定了:你必须在写第一行代码前,就定义好怎么衡量好坏。没有度量标准,就没有迭代方向。
- 五阶段路线图全景:明确目标:不是所有问题都该用 Agent 解决。聚焦六大核心场景:客户、员工、代码、数据、安全、创意。
选对模型:大模型起步,小模型优化;复杂任务可用多模型协同。别被“开源”或“闭源”绑架,按治理、用例、性能三角权衡。
评估先行:构建有代表性的测试集,组合使用自动评分器、计算指标 + 人工评估。评估不是一次性的,而是持续标尺。
改进行为:两条路径——定制化(微调、蒸馏、RLHF)改模型内部;
增强(RAG、工具调用、推理循环、记忆)改模型外部输入。
发布与监控:版本控制提示词和配置;用预留算力防性能崩溃;持续监控质量、安全、偏见、成本。 - “质量即架构”原则:Agent 系统必须是 “可评估设计”(evaluatable-by-design)——每个环节都要能被度量、被测试、被回滚。
- 治理不是事后的合规检查,而是内建能力:从第一天就集成对抗提示注入、越狱、数据投毒的防护,并让安全团队掌握 AI 威胁模型。
- 持续监控怎么做?
不仅要看延迟、错误率,还要用嵌入聚类识别异常输出,用任务级评分器跟踪质量漂移。当 LLM 表现下滑时,你要比用户先知道。 - 关键提醒:61% 的企业已在运行 Gen AI 用例——现在不是要不要做的问题,而是如何避免做错的问题。