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Agent 用户体验

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如何将 AI 生产反馈转化为更好的 Agent

AI Agent 上线后服务运行正常,但回答质量有没有变好?问题在于:训练模型的工程师知道什么叫“好答案”,运维团队只看服务是否在线,两边看不同的仪表盘,评估集慢慢过时也没人更新。CoreWeave 在 Fully Connected 2026 大会上发布 Forge,把运行、观察、整理数据、改进、评估五个环节放进同一个开发环境,用 CoreWeave Registry、Weights & Biases Models 等工具保留从模型版本到生产例子的完整记录,让团队能定位失败、选择改法,并在上线前证明新版本确实更好。目前 CoreWeave ARIA 和 CoreWeave Sandboxes 已正式可用,Agent Lens、Notebooks、Model Distillation 处于预览阶段;MasterClass 和 Canva 已开始使用 Forge。

文中可用工具

  • CoreWeave Forge把运行、观察、整理数据、改进和评估五个环节集中到一个开发环境
  • CoreWeave Registry管理模型、Agent 和数据集
  • Weights & Biases Models追踪实验、超参数搜索、分析和自动化工作流
  • CoreWeave Agent Lens追踪 Agent 的步骤、决策和工具调用,并监控线上流量
  • CoreWeave Notebooks提供托管的 Python notebook,用于共享评估和自定义分析
  • CoreWeave ARIA分析运行结果、提出实验建议、推荐代码改动
  • CoreWeave Sandboxes为 Agent、工具调用、强化学习和评估提供隔离的 CPU 或 GPU 环境
  • Serverless SFT无需训练集群即可用生产信号做有监督微调
  • Serverless RL让团队用自己的训练配方做强化学习实验
  • Model Distillation用大模型输出训练更小的开放权重模型,并与原模型对比打分
  • Serverless Inference访问开放权重模型的推理服务,基础设施由 CoreWeave 管理
  • Dedicated Inference在隔离基础设施上运行推理,团队控制模型权重、部署设置和 GPU 资源
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Openbrowser:面向智能体的浏览器任务工作流工具

Lycoperdonbactericide741/Openbrowser · Browse web pages for AI agents with structured semantic state and element IDs, no screenshots needed

Openbrowser 是一个为智能体(agent)使用而设计的浏览器,用于打开网页、在站点间导航,并将浏览器操作集中在同一处。README 描述其适合智能体测试、按任务浏览网页、重复访问页面、简单站点检查以及浏览器驱动的工作流,并给出 Windows 下载、解压与启动的安装步骤。材料未说明其内部实现方式、是否提供 API 或结构化状态接口。

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Snyk 如何将内部支持智能体转化为面向客户的产品功能

Snyk 是一家做代码和云安全扫描的公司,它把原本只给自己客服团队用的一个 AI 助手,升级成了所有付费客户都能用的功能,叫 Snyk Assist。以前客户想问漏洞、账号或产品问题,得自己翻文档、文章和发布说明,或者提工单等回复,信息散落各处。这个助手用 LangChain、LangGraph 和 LangSmith 搭建,能用大白话回答并帮忙查漏洞、开工单、提需求,而且只会看到当前用户本来就有权查看的内容。它先内部试用了约一年,2026 年 4 月进入支持门户,9 月 1 日才放进核心产品,所以目前是已经可用的状态。对读者来说,问问题不用再等人工,也能在对话里直接完成一些操作。

文中可用工具

  • LangChain搭建 AI 智能体的开发框架,提供社区和生态支持
  • LangGraph运行智能体的单一运行时,支撑多个入口
  • LangSmith观测和评估智能体表现,帮助发现退化、改进回答
  • Snyk Assist面向付费客户的对话式 AI 助手,可回答问题并代用户操作
  • SlackSnyk Assist 的一个使用入口(Slack 应用)
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如何用 Managed Deep Agents 打造出色的开箱即用用户体验

Managed Deep Agents 在 v0.9 版本里新增了一个“表情回应”(reactions)API,用来给 Slack 频道里的智能体自动添加 emoji 反应。以前用户发出任务后,常常不知道智能体有没有收到、进行到哪一步,界面显得很“沉默”。这次的做法是:让开发者写一段简单规则或用一个决策模型,根据消息内容动态挑一个 emoji,比如看到“broken”就回一个虫子图标,表示已识别为故障。这样用户在等待较长的智能体任务时能得到即时反馈,更容易信任和看懂智能体在做什么。目前提到的是 v0.9 版本中的新能力,具体可用范围原文没有完整说明。

文中可用工具

  • Managed Deep Agents管理分布式智能体的平台,新增 reactions API,可根据消息自动添加 emoji 反应
  • Slack channels在 Slack 频道中承载智能体并展示 emoji 反应
  • Jev一种决策模型,可从预设的 emoji 词表中根据上下文挑选一个
  • TypeSafe ClassifierLangChain 工具包中的分类器,用于调用兼容 TypeSafe 的决策模型
  • SemIf另一种可配合相同接口使用的决策模型
  • LangSmith LLM Gateway托管决策模型的网关,原文提到 SemIf 托管于此
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