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如何防止智能体在复杂多轮对话中出现逻辑断裂?

2025-08-25 1.2 K

智能体鲁棒性强化方案

针对多轮对话场景的稳定性问题,Okareo提供完整的压力测试方案:

  • 测试数据准备::
    • 在网页端创建「对话流」测试场景,模拟5-10轮次的需求变更(如”先查询天气→突然切换机票预订→返回修改日期”)
    • ausnutzenstateful=True参数保持对话记忆测试
  • 关键指标监控::
    • 「上下文连贯性」评分(基于BERT模型评估)
    • 「意图保持度」追踪(对比首尾轮次的核心目标匹配度)
    • 「异常恢复率」统计(测试故意插入无关问题后的回归能力)
  • 改进方案::
    • 对低分场景使用「对话树」可视化工具分析断裂点
    • 接入Okareo的对话状态管理API(DSM)自动修复常见断裂模式
    • 通过「多智能体对抗测试」生成极端边界案例

紧急处理:当生产环境检测到连续3次逻辑断裂时,系统会自动降级到预设的「安全回答模式」,并通过hooks.py调用自定义修复脚本。

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