一位开发者概述了一个旨在提高 AI 代理性能的六步循环，并强调仅靠可观察性是不够的。确定的核心问题是代理输出缺乏质量评分，这阻碍了有效的错误识别和纠正。提出的循环包括观察代理行为、通过评分机制（基于规则、LLM 裁判或人工审查）评估输出、识别低评分的追踪记录、将这些记录整理成标记的评估案例，然后改进代理的提示、上下文或模型。至关重要的是，开发者强调了回归门槛作为第六步的重要性，它充当内存，防止先前修复的错误再次出现，并使用真实的失败追踪记录作为最有价值的评估数据。 AI
影响 为开发人员提供了一个实用的框架，通过整合评估和回归测试来系统地提高 AI 代理的性能。
排序理由 开发者的个人博客文章，概述了 AI 代理改进的方法论。
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