agent-orchestration-improve-agent

Agent 性能优化工作流

通过性能分析、提示词工程和持续迭代，系统性地改进现有 Agent。

[扩展思考：Agent 优化需要数据驱动的方法，结合性能指标、用户反馈分析和高级提示词工程技术。成功取决于系统性评估、有针对性的改进，以及具备回滚能力的严格测试，以保障生产安全。]

适用场景

• 改进现有 Agent 的性能或可靠性
• 分析失败模式、提示词质量或工具使用情况
• 运行结构化的 A/B 测试或评估套件
• 为 Agent 设计迭代式优化工作流

不适用场景

• 你正在从零构建一个全新的 Agent
• 没有任何可用的指标、反馈或测试用例
• 任务与 Agent 性能或提示词质量无关

操作说明

1. 建立基线指标并收集代表性示例。
2. 识别失败模式并优先处理高影响力的修复项。
3. 应用提示词和工作流改进，并设定可衡量的目标。
4. 通过测试进行验证，并分阶段受控地推出变更。

安全注意事项

• 避免在未进行回归测试的情况下部署提示词变更。
• 如果质量或安全指标出现回退，应迅速回滚。

阶段 1：性能分析与基线指标

使用 context-manager 对 Agent 性能进行全面分析，并收集历史数据。

1.1 收集性能数据

Use: context-manager
Command: analyze-agent-performance $ARGUMENTS --days 30

收集以下指标：

• 任务完成率（成功任务与失败任务）
• 响应准确性和事实正确性
• 工具使用效率（工具选择是否正确、调用频率）
• 平均响应时间和 token 消耗
• 用户满意度指标（纠正、重试）
• 幻觉事件和错误模式

1.2 用户反馈模式分析

识别用户交互中反复出现的模式：

• 纠正模式：用户持续修改输出的地方
• 澄清请求：常见的歧义区域
• 任务放弃：用户放弃的位置
• 后续提问：响应不完整的信号
• 正面反馈：值得保留的成功模式

1.3 失败模式分类

按根本原因对失败进行分类：

• 指令误解：角色或任务混淆
• 输出格式错误：结构或格式问题
• 上下文丢失：长对话退化
• 工具误用：工具选择错误或效率低下
• 约束违反：违反安全或业务规则
• 边缘情况处理：异常输入场景

1.4 基线性能报告

生成量化的基线指标：

Performance Baseline:
- Task Success Rate: [X%]
- Average Corrections per Task: [Y]
- Tool Call Efficiency: [Z%]
- User Satisfaction Score: [1-10]
- Average Response Latency: [Xms]
- Token Efficiency Ratio: [X:Y]

阶段 2：提示词工程改进

使用 prompt-engineer Agent 应用高级提示词优化技术。

2.1 思维链增强

实现结构化推理模式：

Use: prompt-engineer
Technique: chain-of-thought-optimization

• 添加显式推理步骤：“让我们一步一步来处理……”
• 加入自我验证检查点：“在继续之前，请验证……”
• 为复杂任务实现递归分解
• 添加推理轨迹可见性以便调试

2.2 少样本示例优化

从成功交互中精选高质量示例：

• 选择多样化示例，覆盖常见用例
• 包含此前失败的边缘情况
• 同时展示正面和负面示例并附上解释
• 按从简单到复杂的顺序排列示例
• 为示例标注关键决策点

示例结构：

Good Example:
Input: [User request]
Reasoning: [Step-by-step thought process]
Output: [Successful response]
Why this works: [Key success factors]

Bad Example:
Input: [Similar request]
Output: [Failed response]
Why this fails: [Specific issues]
Correct approach: [Fixed version]

2.3 角色定义优化

强化 Agent 的身份和能力：

• 核心目的：清晰的一句话使命
• 专业领域：具体知识领域
• 行为特征：个性和交互风格
• 工具熟练度：可用工具及使用时机
• 约束：Agent 不应做什么
• 成功标准：如何衡量任务完成情况

2.4 宪法式 AI 集成

实现自我纠正机制：

Constitutional Principles:
1. Verify factual accuracy before responding
2. Self-check for potential biases or harmful content
3. Validate output format matches requirements
4. Ensure response completeness
5. Maintain consistency with previous responses

添加批判与修订循环：

• 初始响应生成
• 依据原则进行自我批判
• 检测到问题时自动修订
• 输出前最终验证

2.5 输出格式调优

优化响应结构：

• 针对常见任务的结构化模板
• 基于复杂度的动态格式化
• 详细信息的渐进式披露
• 为可读性进行 Markdown 优化
• 带语法高亮的代码块格式化
• 用于数据展示的表格与列表生成

阶段 3：测试与验证

全面的测试框架，包含 A/B 对比。

3.1 测试套件开发

创建具有代表性的测试场景：

Test Categories:
1. Golden path scenarios (common successful cases)
2. Previously failed tasks (regression testing)
3. Edge cases and corner scenarios
4. Stress tests (complex, multi-step tasks)
5. Adversarial inputs (potential breaking points)
6. Cross-domain tasks (combining capabilities)

3.2 A/B 测试框架

对比原始 Agent 与改进后的 Agent：

Use: parallel-test-runner
Config:
  - Agent A: Original version
  - Agent B: Improved version
  - Test set: 100 representative tasks
  - Metrics: Success rate, speed, token usage
  - Evaluation: Blind human review + automated scoring

统计显著性检验：

• 最小样本量：每个变体 100 个任务
• 置信水平：95%（p < 0.05）
• 效应量计算（Cohen's d）
• 针对未来测试的功效分析

3.3 评估指标

全面的评分框架：

任务级指标：

• 完成率（二元成功/失败）
• 正确性得分（0-100% 准确率）
• 效率得分（所采取步骤与最优步骤对比）
• 工具使用适当性
• 响应相关性与完整性

质量指标：

• 幻觉率（每次响应中的事实性错误）
• 一致性得分（与先前响应的一致程度）
• 格式合规性（符合指定结构）
• 安全得分（约束遵守情况）
• 用户满意度预测

性能指标：

• 响应延迟（首个 token 的时间）
• 总生成时间
• Token 消耗（输入 + 输出）
• 每任务成本（API 使用费用）
• 内存/上下文效率

3.4 人工评估协议

结构化的人工评审流程：

• 盲评（评估者不知道版本）
• 具有明确标准的标准化评分量表
• 每个样本由多名评估者评估（评估者间信度）
• 定性反馈收集
• 偏好排序（A 与 B 对比）

阶段 4：版本控制与部署

带监控与回滚能力的安全发布。

4.1 版本管理

系统化的版本管理策略：

Version Format: agent-name-v[MAJOR].[MINOR].[PATCH]
Example: customer-support-v2.3.1

MAJOR: Significant capability changes
MINOR: Prompt improvements, new examples
PATCH: Bug fixes, minor adjustments

维护版本历史：

• 基于 Git 的提示词存储
• 包含改进细节的变更日志
• 每个版本的性能指标
• 记录在案的回滚流程

4.2 分阶段发布

渐进式部署策略：

1. Alpha 测试：内部团队验证（5% 流量）
2. Beta 测试：选定用户（20% 流量）
3. 金丝雀发布：逐步增加（20% → 50% → 100%）
4. 全面部署：在满足成功标准后
5. 监控期：7 天观察窗口

4.3 回滚流程

快速恢复机制：

Rollback Triggers:
- Success rate drops >10% from baseline
- Critical errors increase >5%
- User complaints spike
- Cost per task increases >20%
- Safety violations detected

Rollback Process:
1. Detect issue via monitoring
2. Alert team immediately
3. Switch to previous stable version
4. Analyze root cause
5. Fix and re-test before retry

4.4 持续监控

实时性能跟踪：

• 包含关键指标的仪表盘
• 异常检测告警
• 用户反馈收集
• 自动化回归测试
• 每周性能报告

成功标准

当满足以下条件时，Agent 改进即为成功：

• 任务成功率提升 ≥15%
• 用户纠正减少 ≥25%
• 安全违规没有增加
• 响应时间保持在基线的 10% 以内
• 每任务成本增幅不超过 5%
• 正向用户反馈增加

部署后评审

在生产环境使用 30 天后：

1. 分析累积的性能数据
2. 与基线和目标进行对比
3. 识别新的改进机会
4. 记录经验教训
5. 规划下一个优化周期

持续改进周期

建立定期改进节奏：

• 每周：监控指标并收集反馈
• 每月：分析规律并规划改进
• 每季度：发布包含新功能的重大版本更新
• 每年：进行战略审查并更新架构

请记住：Agent 优化是一个迭代过程。每个周期都基于此前的经验逐步改进性能，同时保持稳定性和安全性。