AI Agent用户反馈闭环:让Agent越用越聪明
🩺 摘要
Agent刚开始表现一般。但有了用户反馈闭环,每次对话都在进步——用户点赞/点踩的数据反哺Agent。
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反馈闭环是Agent进化的核心
没有反馈的Agent永远停在原地。有了反馈,Agent每天进步一点点。
反馈采集
最简单的反馈形式:点赞👍和点踩👎。
@app.post("/agent/feedback")
async def feedback(session_id: str, message_id: str, rating: int):
# rating: 1=好, -1=差
save_feedback(session_id, message_id, rating)
反馈怎么用
1. 实时调整 用户点了踩 → 让Agent换个回答方式重新生成。
2. 离线分析 每天分析被踩的回答,找规律——是知识库不全面还是Prompt有问题?
3. 测试集扩充 被用户踩过的场景,加入回归测试集。
反馈指标
| 指标 | 目标 |
|---|---|
| 点赞率 | >80% |
| 点踩率 | <5% |
| 用户复访率 | >40% |
总结
用户反馈是Agent最好的老师。点赞率>80%说明方向对了,<60%说明需要改。 闭门造车不如听用户的。
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