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”）
- utilizationstateful=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。