如何提高AI代理的可靠性？
摘要
讨论将AI代理从沙箱迁移到生产环境所面临的挑战，强调高敏感性导致大量噪声，并提出解决方案，如二级评估器、启发式方法和级联架构。同时向社区询问他们的过滤方法。
我在思考一个在沙箱中运行良好的代理与实际在生产环境中表现稳定的代理之间的差距。我们构建了一个工作流工具，基础模型具有高灵敏度，这听起来不错，直到你意识到它每秒标记了4个事件，其中3个是噪声。到那时，你拥有的不再是生产力工具，而是人们会绕开的东西。解决办法是增加网络层，在警报到达用户之前进行过滤。那么，其他人在这种情况下是怎么做的——使用LLM二级评估器？硬编码的启发式过滤器？级联架构？以及你们的开发时间有多少花在过滤层而不是核心任务上？
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