把 Agent 带到生产环境
提交一份上线检查单，包含评测样本、预算、告警、回滚和人工接管条件。
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本课学习目标
- • 理解 — 上线前先定义可度量的任务成功率、错误率、费用与延迟。记录每次模型与工具调用的关联 ID，但不要记录密钥和完整个人数据。采用小流量发布、可回滚版本和人工接管，模型版本变化也需要回归评测。
- • 应用 — 客服助手先对少量只读问题开放；错误分类上升时回滚提示词版本。真正退款仍要求明确授权，且使用幂等键防止重复执行。
- • 验证 — 提交一份上线检查单，包含评测样本、预算、告警、回滚和人工接管条件。
完成路径
阅读概念与案例 → 完成动手任务 → 勾选实践检查 → 回答检查点 → 保存完成记录。练习由你自行检查，不会假装成自动代码评分。
01 / 核心概念
上线前先定义可度量的任务成功率、错误率、费用与延迟。记录每次模型与工具调用的关联 ID，但不要记录密钥和完整个人数据。采用小流量发布、可回滚版本和人工接管，模型版本变化也需要回归评测。
客服助手先对少量只读问题开放；错误分类上升时回滚提示词版本。真正退款仍要求明确授权，且使用幂等键防止重复执行。
演示成功不等于生产可靠。不要用单次正确回答作为上线依据；必须观察失败样本、权限边界和版本变更后的回归结果。
02 / 心智模型
理解
上线前先定义可度量的任务成功率、错误率、费用与延迟。记录每次模型与工具调用的关联 ID，但不要记录密钥和完整个人数据。采用小流量发布、可回滚版本和人工接管，模型版本变化也需要回归评测。
应用
客服助手先对少量只读问题开放；错误分类上升时回滚提示词版本。真正退款仍要求明确授权，且使用幂等键防止重复执行。
验证
提交一份上线检查单，包含评测样本、预算、告警、回滚和人工接管条件。
03 / 代码骨架
const run = { traceId: crypto.randomUUID(), promptVersion: 'v1', maxCost: 0.10, mode: 'read-only' };这是解释结构的代码骨架，外部函数与数据需要在实际项目中实现。
04 / 贯穿案例
放进真实情境里看
客服助手先对少量只读问题开放；错误分类上升时回滚提示词版本。真正退款仍要求明确授权，且使用幂等键防止重复执行。
- 01
分析边界
上线前先定义可度量的任务成功率、错误率、费用与延迟。记录每次模型与工具调用的关联 ID，但不要记录密钥和完整个人数据。采用小流量发布、可回滚版本和人工接管，模型版本变化也需要回归评测。
- 02
观察具体过程
客服助手先对少量只读问题开放；错误分类上升时回滚提示词版本。真正退款仍要求明确授权，且使用幂等键防止重复执行。
- 03
验证失败路径
演示成功不等于生产可靠。不要用单次正确回答作为上线依据；必须观察失败样本、权限边界和版本变更后的回归结果。
05 / 动手做
用自己的产物检验理解
提交一份上线检查单，包含评测样本、预算、告警、回滚和人工接管条件。
完成时检查
- 提交可阅读的实现或流程图，并注明输入和输出。
- 至少覆盖一个成功案例与一个失败案例。
- 解释本课的边界，写出仍未解决的一项限制。
自动保存在当前浏览器，不会同步到账户。
06 / 检查点