Brainbase 六步法把后端 Agent 准确率从 41% 提到 97%
AI Engineer · youtube · 2026-11-05
Brainbase Labs 的 Milind Sunil Shah 在 AI Engineer 大会分享如何把一个追踪 Domino's 竞品披萨价格的后端 Agent 从 v1 到 v11 的准确率从 41% 提升到 97%，单源成本从 $2 降到 $1，运行时间从 129 分钟缩到 71 分钟——全程靠指令、skills 和 playbook 迭代，而非换新模型。
六步框架：
- Kickoff：与客户对齐「什么算成功」
- Ontology：定义业务中每个术语（如「折扣价」到底指什么）
- Benchmarks & evals：先建评测集再动手
- 先做一个窄场景 Agent：不做大而全
- 迭代：评分→定位失败案例→修复→再发布（例：漏抓链接下方的优惠价、陷入图片放大的死循环）
- 移交整个闭环：把评测与迭代流程交给客户团队维护
这是企业级 Agent 工程的完整方法论复盘，含真实踩坑案例。
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