微软工程师在实践中发现了一个困扰许多团队的问题:AI Agent的质量改进陷入了"测量容易修复难"的困境。当团队能够追踪和评估Agent的表现时,却发现即使知道问题所在,也很难在不引入回归的情况下完成修复。针对这个挑战,微软Vivek Bhaduria、Luis Quintanilla和Saket Sathe组成的团队提出了一个新的解决思路——将Agent...
正在拉取原文正文,下次刷新即可看到完整段落。当前仅展示摘要与 AI 分析。
微软工程师在实践中发现了一个困扰许多团队的问题:AI Agent的质量改进陷入了"测量容易修复难"的困境。当团队能够追踪和评估Agent的表现时,却发现即使知道问题所在,也很难在不引入回归的情况下完成修复。针对这个挑战,微软Vivek Bhaduria、Luis Quintanilla和Saket Sathe组成的团队提出了一个新的解决思路——将Agent...
微软工程师在实践中发现了一个困扰许多团队的问题:AI Agent的质量改进陷入了"测量容易修复难"的困境。当团队能够追踪和评估Agent的表现时,却发现即使知道问题所在,也很难在不引入回归的情况下完成修复。针对这个挑战,微软Vivek Bhaduria、Luis Quintanilla和Saket Sathe组成的团队提出了一个新的解决思路——将Agent...
正在拉取原文正文,下次刷新即可看到完整段落。当前仅展示摘要与 AI 分析。