Agent性能调优与评测方法

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Agent性能概述基础

什么是Agent性能、为什么需要调优、性能指标分类（延迟、吞吐量、准确率、资源消耗）

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评测方法论核心

离线评测与在线评测、A/B测试框架、评测数据集构建、评测自动化流水线

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延迟优化（上）推理

模型推理加速（量化、剪枝、蒸馏）、推理引擎选择（vLLM、TensorRT-LLM）

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延迟优化（下）流式

流式输出优化、请求批处理（Dynamic Batching）、缓存策略（KV Cache、语义缓存）

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吞吐量提升并发

并发控制、连接池管理、异步处理架构、负载均衡策略

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准确率调优Prompt

Prompt Engineering进阶（Few-shot、Chain-of-Thought）、RAG（检索增强生成）优化

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准确率调优（进阶）工具

工具调用（Function Calling）的稳定性、多步推理的纠错机制、Self-Consistency

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资源消耗优化显存

显存管理（PagedAttention、Memory Offloading）、CPU/GPU混合部署、模型服务化

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评测指标详解（上）指标

响应时间（TTFT、TPOT）、吞吐量（RPS、TPS）、准确率（F1、EM、ROUGE、BLEU）

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评测指标详解（下）成本

成本指标（Token消耗、API调用费用）、稳定性指标（P99延迟、抖动率）、用户体验指标

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评测工具与平台工具

LangSmith、Weights & Biases、MLflow、自定义评测框架搭建

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Prompt评测自动化

Prompt版本管理、效果对比、自动化优化（DSPy、Promptfoo）

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RAG系统评测检索

检索质量评估（Recall、MRR、NDCG）、生成质量评估（忠实度、相关性）、端到端评测

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Agent工具调用评测准确率

工具选择准确率、参数填充正确率、工具调用成功率、错误恢复能力

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多轮对话评测对话

上下文保持能力、指代消解准确率、对话连贯性、长期记忆效果

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压力测试与负载测试压测

并发用户模拟、请求模式设计、系统瓶颈定位、容量规划

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异常场景评测鲁棒

输入噪声容忍度、边界条件处理、恶意输入防御、模型幻觉检测

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成本优化策略省钱

Token压缩技术、模型级联（Cascading）、缓存命中率优化、预算控制策略

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模型选择与替换对比

不同模型（GPT-4、Claude、Llama、Qwen）性能对比、模型蒸馏与微调、路由策略

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Agent架构优化架构

ReAct vs Plan-and-Execute、记忆机制优化、任务分解策略、并行执行优化

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评测数据构建数据

人工标注策略、自动生成评测集、对抗样本生成、数据增强技术

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评测结果分析分析

统计显著性检验、误差分析、性能瓶颈定位、可视化报告生成

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持续监控与告警运维

生产环境监控指标、异常检测、自动回滚机制、SLA保障

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实战案例（一）客服

客服Agent延迟优化（从5s降到800ms）

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实战案例（二）代码

代码生成Agent准确率提升（从65%到92%）

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实战案例（三）多Agent

多Agent协作系统吞吐量提升（10倍并发）

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实战案例（四）RAG

RAG系统成本优化（Token消耗降低60%）

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实战案例（五）金融

金融风控Agent稳定性保障（P99延迟<2s）

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前沿趋势前沿

Agent性能评测新方法（LLM-as-Judge、Self-Eval）、多模态Agent评测、端侧优化

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课程总结与最佳实践完结

性能调优方法论总结、常见陷阱与避坑指南、持续学习资源推荐

📘 Agent性能调优与评测