From prototype to production: Engineering agents with Agent DLC

AI 摘要

AWS 机器学习博客发文介绍 Agent DLC（智能体开发生命周期）方法，用于判断 AI 智能体是否达到生产上线标准。文章指出智能体具有非确定性、提示词即源码、外部依赖独立变化三个特性，传统 CI/CD 不足应对；并以内部 HR 政策助手为参考实现，展示仅看检索块级精确率（均为 1.00）会掩盖事实级精确率低至 0.09 和检索覆盖率 0.00 的问题，仅改提示词后一个问题改善、另一个反而变差。该方法包含 Define、Build、Evaluate、Release、Observe、Feed Back 六个环节，围绕一份由业务方批准的金标准运行内外两个循环。