百度智能云高级产品经理殷杰近日在一场技术分享会上，围绕Agent开发全流程中可能遭遇的挑战与应对策略展开深度剖析。其报告通过对比理想预期与现实困境，系统性梳理了从项目启动到上线后维护的三大阶段核心问题，并提出了可落地的解决方案。
在项目启动阶段，开发者常陷入目标模糊、数据准备不足、场景价值不清晰等困境。例如，部分团队试图一次性构建具备内容创作、教育辅导、虚拟员工等多功能的“全能型Agent”，却因缺乏明确切入点导致项目难以落地。殷杰建议，开发初期应聚焦具体业务痛点，如通过优化客户服务响应速度等小切口切入，同时确保数据可获取性、质量及更新机制，避免因数据缺陷影响模型效果。需结合技术团队规模与预算，从开源/闭源、免费/商业等维度综合评估选型方案，避免重复造轮子。
开发过程中的挑战则更为复杂。模型选择与成本控制的矛盾尤为突出，部分团队因盲目追求高性能模型导致预算超支，或因模型适配性差引发效果波动。对此，殷杰推荐通过百度智能云千帆等平台进行模型精选，兼顾效价比与持续调优。提示词设计方面，他强调需像编写产品需求文档（PRD）般严谨，通过结构化指令与场景示例提升模型理解能力。知识库管理则需结合离线加工与在线召回策略，优化检索逻辑以提升数据利用率。同时，工具调用需实现标准化接口，避免因协同不足导致效率低下。
上线后的维护阶段同样考验团队能力。监控告警缺失、扩缩容机制不完善、日志记录不完整等问题，可能导致系统稳定性风险。殷杰提出，需通过识别资源依赖关系、配置冗余容量、建立全链路监控与容灾体系来保障运行。持续观测与数据驱动决策机制至关重要，需构建量化评价基线与用户反馈闭环，推动Agent根据实际使用效果迭代优化。例如，通过分析用户行为数据调整功能优先级，或根据反馈优化交互逻辑。
此次分享为Agent开发领域提供了从理论到实践的全流程指导。殷杰强调，成功开发需兼顾技术选型、数据管理、安全防护等多维度要素，通过分阶段把控风险点，才能构建出真正符合业务需求的高可用智能体。
