文章核心观点 - 报告系统梳理了Agent（智能体）开发从启动前、开发中到上线后全流程中常见的现实困境与挑战，并针对每个阶段的问题提供了具体的解决方案和最佳实践，旨在帮助企业打造高可用、可持续优化且贴合需求的智能体 [1][2] 启动前阶段的关键问题与解决方案 - 目标设定问题：启动前易出现目标过大或模糊导致难以落地，解决方案是选择从小切口与痛点入手，例如聚焦于提升客户服务响应速度，采用“最小可用Agent”模式进行小步快跑 [1][9][12] - 数据与工具忽视：忽视数据和工具会导致效果差，需坚持数据先行，重点保障数据的可获取性、质量与更新方式 [1][9][12] - 业务场景不清：业务场景不清晰会导致Agent缺乏价值，应从明确的客户痛点出发，以终为始倒推Agent的选题 [1][9][12] - ROI评估缺失：缺乏投资回报率评估会导致项目难持续，应以ROI为导向设定可量化的指标，确保价值可验证 [1][9][12] - 技术选型策略：选型无标准答案，需结合开源/闭源/自研、免费/商业、代码形态等维度，并依据技术团队规模与预算选择适配方案，例如技术储备充足且成本敏感的团队可选择免费开源框架和高代码平台 [1][14][17] - 行业经验借鉴：应避免重复造轮子，积极借鉴行业最佳实践、应用模版、搭建指南，并咨询行业专家或参加论坛，站在前人肩膀上以提升效率 [17] 开发中阶段的关键问题与解决方案 - 模型选择与成本控制：开发中面临模型选择困难、使用不当及成本失控问题，可借助如百度智能云千帆等平台精选模型，通过场景匹配缩小范围，并关注效价比以持续调优 [2][20][23] - 提示词设计：提示词存在目标模糊、缺乏结构化表达等问题，应像编写产品需求文档一样设计提示词，确保指令清晰、格式规范，并用场景示例进行补充，可利用融合行业经验的预置模版和智能调优工具 [2][26][27] - 知识库管理：知识库数据管理混乱导致检索效果差，解决方案是结合离线加工与在线召回，并优化检索策略 [2] - 工具调用与安全：工具调用协同不足且安全防护薄弱，需从合适平台获取工具并实现标准化调用，同时构建多级纵深安全体系，结合数据与规则干预保障安全 [2] 上线后阶段的关键问题与解决方案 - 系统稳定性保障：上线后常出现监控告警缺失、扩缩容与容灾机制不足、日志记录匮乏等问题，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 [2] - 持续优化机制：缺乏持续观测、数据驱动决策和用户反馈体系，需完善观测手段，构建量化评价基线并建立用户反馈体系，以推动Agent持续优化 [2]