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AgentLoop数据飞轮，怎么持续调优
雷达摘要
Agent 上线后如何持续优化？AgentLoop 提出数据飞轮七步法，从接入、观测到经验库，将调优从零散修补升级为可复现、可验证的系统工程。本文拆解每一步的产品逻辑与 PM 落地要点，助你构建自进化 Agent。 Agent 的难点不是说“造出来”就好，主要在“上线后持续变好”。 开发期靠几十条样例和人工试聊能糊弄过去；一旦进生产环境，用户问法发散、工具会超时、模型会漂移、业务规则会改，原来那版 Prompt 会慢慢变质。这时候如果调优方式还是“看几条客诉 → 手动改几句 Prompt → 凭感觉发版”，就会出现原文说的三个毛病： 零散：只处理了刚好被看到的 case； 不可复现：下次换个人改，标准就变； 无法证伪：“这次改动到底变好还是变坏”答不上来。 AgentLoop 给出的解法是把调优做成 数据飞轮…
为什么值得关注
自动化/Agent 能力变化，影响数据采集、客服和运营 SOP 的自动化程度。
建议动作
评估能否接入现有运营 SOP，尝试用 Agent 替代重复性数据处理任务。
分类：ecommerce
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