课程简介

2025年以来，企业智能体（Agent）正从技术验证加速走向规模化生产部署。然而，大量企业在POC阶段表现惊艳的Agent，上线后却频繁遭遇行为黑盒、效果退化、成本失控等问题——Agent效果不是调出来的，而是跑出来、评出来、改出来、回归出来的。行业正经历从LLMOps到AgentOps的范式转变：治理对象从单次Prompt-Response升级为多轮推理轨迹（Trajectory），评估标准从问答质量转向任务完成与业务交付。

 基于阿里云AgentLoop产品在电商客服、货运助理、UGC游戏、生物医药等多个企业级 Agent 产品场景的深度实践，我们提炼出"Agent数据飞轮"方法论——以全栈观测、效果评估、持续优化、实验回测为主线，构建端到端的自进化闭环。

 本次分享将系统呈现企业Agent产品全生命周期进化飞轮的十大核心模块设计与Agent 产品效果进化真实落地案例，帮助技术团队建立从"看得见问题"到"解决问题"的系统性能力。同时提供一些建设性思维，帮助企业置身自身业务场景，更好的实现企业智能体（Agent）的应用落地。

 课程收益

目标： 

1、为正在或即将规模化部署Agent的企业提供一套完整的观测-评估-优化-回测方法论框架。

2、当前行业普遍面临"看不清、评不准、改不动、控不住"的困境，给出一套从平台架构到落地路径，经过真实场景验证的系统性解法。

 成功要点：

面向Agent范式原生设计而非 LLM 应用，观测与评估等模块均要围绕完整推理轨迹 Trajectory展开；构建端到端数据飞轮闭环（采集→观测→数据集沉淀→评估归因→效果优化→实验回测）比单点优化更重要。

 启示：

企业Agent产品竞争壁垒正从"谁的模型好"转向"谁的进化飞轮转得快"。企业真实场景的复杂度挑战要通过 Agent 数据飞轮逐步拆解优化，跨越 Demo 到产品持续交付的鸿沟。

 受众人群

产品专家、营销专家、营销算法负责人、产品开发人员、平台架构师、开发者、CTO、产品团队负责人以及其他对Agent产品感兴趣的从业者。

课程周期

    0.5天（3H） 

课程大纲