你的Agent稳定吗？——基于大模型的AI工程实践思考

主要观点总结

本文总结了作者在盒马智能客服的落地场景下的思考，从工程角度阐述了Agent应用重要的稳定性因素和一些解法。涉及背景、Agent的简单介绍、Agent面临的稳定性问题以及解决方案等。

关键观点总结

关键观点1: 背景

随着大模型技术的发展，Agent的planning能力使得基于大模型的底座，AI应用可以处理越来越高级的事情。但在面对各种复杂的场景时，其稳定问题也变得凸显。

关键观点2: Agent的简单介绍

AI Agent具备自行思考并使用工具逐步实现目标的能力。关键模块包括prompt、Chain、LLM、Tools、Actions等。

关键观点3: Agent面临的稳定性问题

主要包括幻觉问题、语料质量问题、工程重试和异常处理问题。其中幻觉问题是LLM应用开发中的常见问题，包括数据训练不足或质量不高、模型复杂性、语言和语义的复杂性等原因。

关键观点4: 解决方案

包括通过基于知识召回的RAG解决幻觉问题，补充记忆信息，优化工程方法，提高语料质量，处理工程稳定性问题，以及代替人的Agent的兜底--人工托管等。

关键观点5: 监控

对LLM维度、Tool调用、RAG等进行监控，以确保系统的稳定性和正常运行。

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