随着人工智能技术的迅猛发展，企业对智能代理的需求日益增长，尤其是希望这些智能系统能够精准、高效地利用自身独特的数据进行智能决策和任务执行。然而，现实中构建高质量且可持续优化的智能代理却面临诸多挑战，例如评估难度、复杂的参数调试以及成本与质量的平衡难题。针对这些痛点，Databricks推出了革新性的产品——Agent Bricks，一个能够自动优化且基于用户数据构建领域专属智能代理的平台。Agent Bricks的出现，代表了企业级AI代理开发方式的重大变革。Agent Bricks的核心理念是让企业用户专注于定义任务和目标，智能代理的优化和评估过程由系统全自动完成，从而大幅缩短开发周期并降低成本。用户只需用自然语言描述想要智能代理完成的任务，并连接所需的数据源，Agent Bricks便会自动生成针对该任务的评估标准和测试集，这些标准可以通过合成数据或者定制的语言模型评判器来实现精准测量。
得益于MLflow 3的支持，Agent Bricks在自动生成评估数据集和构造定制评判器方面表现出色，使企业能够基于实际业务需求来衡量代理质量，而不再依赖于通用且脱离实际的学术基准。自动优化功能是Agent Bricks的另一大亮点。平台整合了多种优化技术，包括提示工程、模型微调、奖励模型以及最新的测试适应性优化（TAO），通过智能搜索和组合手段，系统能够持续提升代理的表现。最为关键的是，Agent Bricks不仅关注智能代理的精准度和质量，还将成本控制纳入优化目标，使得企业可以根据自身情况选择成本优先或者质量优先的解决方案。这样的双重优化路径，帮助用户在质量与成本之间找到理想平衡，实现高性能与经济性的双赢。一个显著特点是Agent Bricks赋予领域专家无需编写代码也能参与代理开发的能力。
通过Agent Learning from Human Feedback（ALHF）技术，系统支持用户以自然语言形式提供详细反馈和指导，例如“忽略特定时间段之前的数据”等。平台随后会自动将这些指令转化为针对检索逻辑、提示词设计、向量数据库过滤乃至多智能体协作模式的技术调整。此举有效降低了产品开发门槛，促进了跨部门协作和持续迭代。Agent Bricks已在众多行业场景中落地应用，演示了强大的实用价值和商业影响力。金融领域的Experian利用Agent Bricks实现持续评估和优化，在合规严格环境中确保模型准确可靠。医疗健康行业的Flo Health通过Agent Bricks将医学准确率提升至传统商用大模型的两倍，并满足临床安全和隐私保护要求。
电信运营商AT&T借助智能代理提升客户防欺诈能力，危机热线则打造专门的心理健康辅导AI助手，极大促进了社会公益事业。此外，通过Agent Bricks，复杂文档理解和结构化信息抽取任务变得更为高效且经济。例如，制药巨头AstraZeneca实现了对40万条临床试验文档的自动解析，节省了大量人力和时间成本，而北达科他州立大学系统则成功构建了解析立法日历的智能代理，避免了长达一个月的试错优化周期。相比于传统DIY方式和众多市面上的通用大模型产品，Agent Bricks在实际测试中展现出高出数倍的性能提升和成本优势，真正做到了“质量更优，成本更低”的完美结合。Agent Bricks不仅是技术工具的升级，更是一场人工智能生产力的革命。它帮助企业从“演示级”走向“生产级”，打造稳定可扩展的智能代理系统，推动从实验室研究快速迈向实际业务落地。
随着人工智能在企业运营中的地位不断上升，传统靠人工调参和经验判断的开发方式显得越发不可行，自动化、系统化的优化平台成为必然趋势。未来Agent Bricks还将持续融合更多前沿AI研究成果，完善评估自动化、代理协作机制和自适应学习能力，进一步降低智能代理开发门槛，提升应用广度和深度。综上所述，Agent Bricks凭借自动评估和自动优化的核心优势，结合人机交互的自然语言反馈机制，正在为企业级智能代理的构建树立新标准。它不仅帮助企业大幅缩短AI系统上线时间，降低投入成本，还提升了系统质量和可信度。无论是金融、医疗、通信还是公共服务等行业，Agent Bricks都展现出强劲的适应性和广泛的应用潜力。借助Agent Bricks，企业能够真正释放自身数据价值，实现智能驱动的数字化转型新时代。
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