工程化

本文探讨如何通过挖掘智能体（Agent）在环境中的操作追踪数据（Traces）来实现持续学习与性能提升。作者强调traces是理解智能体行为的关键，通过大规模分析这些数据可以发现瓶颈、生成评估数据集并驱动改进闭环。文章介绍了实际方案：利用微调后的开源模型高效处理traces，并提出“模型-任务-工程”匹配概念，以及“工程调整→微调→工程调整”的三明治策略作为最佳实践。最后总结：数据是智能体改进的核心驱动力，团队需更新工具以应对智能体产生的海量数据。