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全部文档 / 标签: 质量评估

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Your users are already evaluating your AI

文章介绍了在 LLM/Agent 产品中,除了搭建在线评估器之外,更应优先捕获用户评判信号(signals of judgment)。用户在使用过程中已通过行为在'评判'AI 输出质量,只需在应用中埋点捕获。信号分为四类:显式评分(点赞/星级,明确但稀少)、行为信号(复制、重新生成、放弃等,覆盖率高)、会话信号(改写问题、纠正、要求转人工等)和结果信号(草稿被原样发送、工单保持关闭等,最强但最难实现)。文章还讨论了信号解读方法:负信号值得逐条排查,正信号只看趋势;以及自我选择、幸存者偏差、界面曝光、群体差异等固有偏差,提醒不要单以正信号为优化目标。

技术 › LLM Lotte 2026-09-1711.5 KB 8.9K 63 86

How To Build Production-Ready AI Agents in 2026

本文探讨了在2026年如何利用Google的Agents CLI构建生产级AI智能体。作者指出,虽然开发AI Agent的Demo很容易,但在生产环境中常因状态丢失、权限失控等问题而崩溃。文章提出了一种基于提示词驱动的开发新范式:开发者只需定义任务、设定安全边界并负责审批,由编码智能体(如Claude Code)完成底层代码实现。通过六个标准化阶段(环境搭建、构建、部署、治理、评估),详细阐述了如何结合ADK 2.0框架、Model Armor和云平台托管服务,实现具备状态持久化、严格越权防御与提示词注入防护的企业级智能体落地。

技术 › Agent Rahul 2026-08-0712.6 KB 438K 137 89