百度智能云高級產品經理殷杰近日在一場技術分享會上，圍繞Agent開發全流程中可能遭遇的挑戰與應對策略展開深度剖析。其報告通過對比理想預期與現實困境，系統性梳理了從項目啟動到上線后維護的三大階段核心問題，并提出了可落地的解決方案。

在項目啟動階段，開發者常陷入目標模糊、數據準備不足、場景價值不清晰等困境。例如，部分團隊試圖一次性構建具備內容創作、教育輔導、虛擬員工等多功能的“全能型Agent”，卻因缺乏明確切入點導致項目難以落地。殷杰建議，開發初期應聚焦具體業務痛點，如通過優化客戶服務響應速度等小切口切入，同時確保數據可獲取性、質量及更新機制，避免因數據缺陷影響模型效果。需結合技術團隊規模與預算，從開源/閉源、免費/商業等維度綜合評估選型方案，避免重復造輪子。

開發過程中的挑戰則更為復雜。模型選擇與成本控制的矛盾尤為突出，部分團隊因盲目追求高性能模型導致預算超支，或因模型適配性差引發效果波動。對此，殷杰推薦通過百度智能云千帆等平臺進行模型精選，兼顧效價比與持續調優。提示詞設計方面，他強調需像編寫產品需求文檔（PRD）般嚴謹，通過結構化指令與場景示例提升模型理解能力。知識庫管理則需結合離線加工與在線召回策略，優化檢索邏輯以提升數據利用率。同時，工具調用需實現標準化接口，避免因協同不足導致效率低下。

上線后的維護階段同樣考驗團隊能力。監控告警缺失、擴縮容機制不完善、日志記錄不完整等問題，可能導致系統穩定性風險。殷杰提出，需通過識別資源依賴關系、配置冗余容量、建立全鏈路監控與容災體系來保障運行。持續觀測與數據驅動決策機制至關重要，需構建量化評價基線與用戶反饋閉環，推動Agent根據實際使用效果迭代優化。例如，通過分析用戶行為數據調整功能優先級，或根據反饋優化交互邏輯。

此次分享為Agent開發領域提供了從理論到實踐的全流程指導。殷杰強調，成功開發需兼顧技術選型、數據管理、安全防護等多維度要素，通過分階段把控風險點，才能構建出真正符合業務需求的高可用智能體。