用 Langfuse 持續改進代理 — ClickHouse 的 Annabell Schäfer 與 Lotte Verheyden
用 Langfuse 持續改進代理 — ClickHouse 的 Annabell Schäfer 與 Lotte Verheyden
AI 導讀
這場工作坊的核心主張是:多數團隊不需要打造完整的離線評估流程,就能大幅改善自家的代理系統——只要把應用程式埋點、緊盯追蹤紀錄(trace),並根據發現採取行動即可。Langfuse 的 Lotte Verheyden 與 Annabell Schäfer 認為,對非高風險產業的團隊來說,他們所謂「AI 工程迴圈」中的線上那一半——追蹤加上監控——已足以快速迭代;離線那一半(資料集、實驗、評估)要等到產品或風險輪廓成熟後才有其必要。他們要解決的框架問題在於:AI 代理並非確定性系統——一個系統可能在基礎設施儀錶板上看起來一切正常,但它的回答卻是錯的,或單純不夠好。
本集不是概論式的綜覽,而是實
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用 Langfuse 持續改進代理 — ClickHouse 的 Annabell Schäfer 與 Lotte Verheyden
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來源: AI Engineer (youtube.com)
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