课程简介

基于RAG 、 ToolUse等关键技术构建的AI智能体系，凭借其显著降低模型幻觉、实现知识动态更新、保障隐私安全等核心优势，已成为企业智能应用的基础设施，其模块化架构支持灵活适配金融、医疗、工业等垂直场景，推动产业智能化升级。

当前智能体评测面临多重挑战，包括任务复杂性导致的行为不确定性，以及评估方法的局限性。此外，智能体性能、安全和伦理风险等问题进一步增加了评测难度。因此，构建科学化的评估框架，通过量化性能、效果和安全等维度，实现系统化评测，来提升智能体在企业级应用中的可靠性和落地效果显著。

本次分享重点探讨以AI Agent为核心的质量保障体系构建，阐述在AI Agent驱动的业务应用中通过性能、效果、安全等核心环节实现Agent的深度评测与优化，同时，帮助行业能够广泛应用于各垂直场景的AI Agent产品的质量保障体系，从而推动Agent应用的企业级落地。

课程收益

1、帮助学员学习AI Agent的评测方法和标准，评估不同解决方案的优劣，为项目选型或技术栈决策提供科学依据。

2、帮助学员掌握评测过程中涉及的评测数据处理、效果评估、性能压测等技能，提高AI领域的专业技能，并熟悉相关工具和平台的建设思路。

3、助力企业构建科学且实用的评测体系框架，实现技术决策与工程能力的双重提升

受众人群

AI Agent开发者、测试与质量管理人员、产品经理与项目负责人及其他对智能测试感兴趣的人员

课程周期

  0.5天（3H）

课程大纲

1、AI Agent质量保障的挑战和重要性。

2、AI Agent质量保障的整体方法策略。

3、AI Agent效果评测的方法和标准。

4、AI Agent性能测试的方法和标准。

5、一站式智能体质量平台建设。

6、QA