智能體（Agent）作為以大型語言模型為推理核心的自主行動實體，正從原型邁向生產(chǎn)，其“代理運維”（AgentOps）體系成為關鍵。這份白皮書系統(tǒng)闡述了AgentOps在DevOps和MLOps基礎上，如何通過人員、流程和技術整合，高效部署并管理智能體。這為數(shù)據(jù)分析師理解AI系統(tǒng)可靠性與規(guī)?；峁┝酥匾暯恰?

衡量智能體成功的核心在于業(yè)務與技術指標的融合。業(yè)務“北極星”指標，如收入或用戶參與度，是最終衡量標準。同時，智能體目標完成率、任務達成率以及應用遙測指標（如延遲、錯誤率）至關重要。人類反饋（“頂/踩”）和詳細追蹤（trace）提供深度可觀測性，確保數(shù)據(jù)驅(qū)動的持續(xù)優(yōu)化。

智能體評估框架是其生產(chǎn)就緒的基石。報告指出，通過公開基準測試（如BFCL、AgentBench）評估核心能力。軌跡評估關注動作序列，采用精確匹配、有序匹配、任意順序匹配等指標，并量化精確率和召回率。最終響應則可由作為“裁判”的LLM自動化評估。人工評估則彌補自動化局限，提供校準信號。

多智能體系統(tǒng)通過專家協(xié)同，提升了準確性、效率、可擴展性和容錯性，并有效減少了幻覺與偏見。其評估在單代理基礎上，額外關注代理間的協(xié)作與協(xié)調(diào)、規(guī)劃任務的合理性及資源利用效率。分層、協(xié)作、順序等設計模式，共同應對任務分配和上下文管理等復雜數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。

代理式檢索增強生成（Agentic RAG）通過迭代推理，優(yōu)化了知識檢索過程。它能進行上下文感知查詢擴展、多步推理和自適應知識源選擇，并驗證修正檢索結(jié)果。企業(yè)中，知識工作者正轉(zhuǎn)變?yōu)椤按砉芾碚摺保谩爸怼毙秃汀白詣踊贝?，如Google Agentspace和NotebookLM Enterprise，提升數(shù)據(jù)管理和決策效率。

為提升高風險復雜任務的可靠性，白皮書前瞻性地提出將智能體演進為“簽約人”（Contractors）。通過標準化“合約”明確任務、交付成果、成本和報告機制，智能體可進行評估、協(xié)商并分解為“子合約”。這為AI代理的業(yè)務集成提供了更強的數(shù)據(jù)可控性與可預測性，預示著更規(guī)范的AI服務模式。

綜上所述，智能體技術的演進正深刻重塑數(shù)據(jù)分析與業(yè)務自動化范式。從精細化的指標體系、自動與人工結(jié)合的評估框架，到多智能體系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)化，再到“簽約人”模式的標準化，均指向一個更可控、可量化、高可靠的AI賦能未來。金融和數(shù)據(jù)分析師需積極擁抱這一趨勢，將數(shù)據(jù)治理與AI運維深度融合，以驅(qū)動更精準的商業(yè)決策和更高效的資源配置。