今天分享的是：Agent开发中的坑与解_殷杰 百度智能云高级产品经理

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Agent开发的“坑”与“解”核心总结

百度智能云高级产品经理殷杰围绕Agent开发，从理想预期与现实困境的对比切入，按启动前、开发中、上线后三个阶段，梳理了核心问题及对应解决方案。

理想中的Agent具备多元能力，可实现高质量内容创作、个性化教育辅导、全能虚拟员工等功能，但现实开发中却问题频发。

启动前易面临目标模糊难落地、忽视数据工具致效果差、业务场景不清无价值、缺乏ROI评估难持续等“坑”。解决方案在于从小切口与痛点选题，如聚焦客户服务响应速度优化；坚持数据先行，保障数据可获取性、质量与更新方式；明确客户场景需求；以ROI为导向设定可量化指标。选型需结合开源/闭源/自研、免费/商业、代码形态等维度，依据技术团队规模与预算选择适配方案，同时借鉴行业经验，避免重复开发。

开发中存在模型选择难、使用不当且成本失控，提示词目标模糊、缺乏结构化表达，知识库数据管理混乱、检索效果差，工具调用协同不足，以及安全防护薄弱等问题。应对策略包括借助百度智能云千帆等平台精选模型，关注效价比并持续调优；像写PRD般设计提示词，确保指令清晰、格式规范，用场景示例补充；知识库管理需离线加工与在线召回结合，优化检索策略；从合适平台获取工具并实现标准化调用；构建多级纵深安全体系，结合数据与规则干预保障安全。

上线后常出现监控告警缺失、扩缩容与容灾机制不足、日志记录匮乏，以及缺乏持续观测、数据驱动决策和用户反馈体系等情况。需通过识别资源依赖、配置冗余容量、建立全链路日志与监控告警及容灾机制来保障系统稳定；同时完善观测手段，构建量化评价基线与用户反馈体系，推动Agent持续优化。

整体而言，Agent开发需遵循多环节原则，兼顾各关键要素，保障企业高可用并实现持续优化，才能打造出贴合需求的智能体。

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