课程简介

随着大模型应用从问答助手向智能体（Agent）快速演进，企业AI应用正加速迈向规模化落地阶段。然而，智能体具备复杂推理、多工具协同、动态决策等特点，传统软件测试和模型评测方式已难以满足企业对智能体稳定性、可靠性和持续演进能力的保障需求。如何科学评估智能体业务价值与运行质量，如何建立覆盖设计、开发、测试、运营全过程的质量保障体系，已成为企业智能化建设过程中亟需解决的关键问题。

在持续的项目实践中，一个愈发清晰的判断是：未来企业AI应用的核心竞争力，将不仅取决于模型能力本身，更取决于是否具备持续保障智能体质量、持续优化智能体能力的工程化体系。智能体评测也正从单一的验证手段，逐步演进为支撑企业AI规模化应用的重要基础能力。通过构建企业Agent质量保障体系，可为金融及更多行业的规模化应用提供可借鉴的方法路径，共同推动企业AI应用从“可用”迈向“可信、稳定、可持续演进”。

本次分享将结合金融行业智能体应用实践，围绕企业级智能体质量保障体系建设展开，系统介绍评测标准、评测数据、自动化评测、人工校验、问题分析与持续优化等关键能力建设，为与会者带来真实业务场景下的实践经验与思考。  

课程收益

目标：

1、帮助企业理解Agent时代智能体质量保障面临的新挑战，建立从单点评测走向全生命周期质量管理的思考方式，为企业智能体规模化应用提供方法论参考。

2、帮助企业建立智能体质量保障体系，实现智能体能力可评估、问题可定位、效果可优化。

成功要点：

1、智能体落地的核心挑战正在从“模型能力提升”转向“业务可靠性保障”，需要建立系统化质量保障体系。

2、统一的质量标准和高质量评测数据，是保障智能体效果稳定的基础。

3、自动化评测与人工评审相结合，能够兼顾评测效率与业务准确性。将生产问题、用户反馈沉淀为评测资产，建立“评测—分析—优化—验证”的持续闭环，是推动智能体持续演进的关键。

启示：

行业实践表明，智能体规模化应用不仅需要技术能力，更需要配套的质量管理体系。企业构建了可信、可控、可规模化复制的智能体应用提供实践路径，利于其推动 AI 应用从一次性验证走向持续运营和持续演进。

受众人群

软件研发负责人，研发管理负责人，运维负责人，DevOps负责人，测试负责人，工程效能负责人，软件架构师，资深研发工程师以及其他对测试感兴趣的从业者。

课程周期

    0.5天（3H） 

课程大纲