你是線上零售與物流公司 Nile 的 AI 工程師,正準備把第一個代理式客服系統擴大規模。到目前為止,系統已經對 5% 的平台使用者開放,回饋與指標都很不錯!
接下來要把覆蓋率擴大到 50% 的使用者,以便進行 A/B 測試。不過在此之前,你想先規劃可能出現的風險與問題。
以下哪些是在擴張時常見的問題?
本練習屬於課程
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探索在正式環境中成功的 AI 代理具備哪些要素(以及為何許多代理會在途中失敗)!你將學到為代理擴充做準備的關鍵設計原則,包括穩健的基礎架構與工具、模組化設計架構,以及持續評估與回饋迴圈。
當前練習
學習關鍵策略,確保你的代理在開發過程中就以可擴充性為核心。深入了解 Model Context Protocol(MCP)與 Agent-to-Agent 協定(A2A)如何透過標準化來實現可擴充性。
準備上線了,但先別急!建立一套穩健的測試框架,讓你有信心 AI 代理在正式環境中能持續表現良好。為你的情境選擇最合適的部署策略,並學習如何將即時資料來源整合進你的 agentic 系統。