AI智能体的上线不再是简单的“部署代码”，而是一个包含合规审查、沙箱模拟、灰度演进的严谨过程。
以下是国内主流的AI智能体上线标准流程：
一、 预发布阶段：合规与安全审计
国内对AI应用的监管在2026年已非常成熟，上线前的合规性是首要门槛。
算法备案与安全评估：根据《互联网信息服务算法推荐管理规定》，上线前需在网信办完成算法备案，并提交生成式AI安全评估报告。
内容审核集成：必须接入合规的敏感词库和内容过滤系统（如易盾、百度大脑等），确保Agent不会输出政治、色俗或误导性言论。
数字水印植入：Agent生成的文本、图像或语音必须包含可溯源的隐形数字水印，以符合国家对抗原内容的标识要求。
二、 仿真与压力测试
Agent具备自主行动能力，因此必须在受限环境下证明其行为的可控性。
沙箱运行：将Agent置于隔离的测试数据库和模拟API环境中，观察其执行“删除”、“订购”、“支付”等高危动作时是否符合逻辑。
幻觉率压力测试：利用自动化脚本输入大量干扰项、悖论和极端案例（Edge Cases），统计Agent的逻辑崩坏率。
Token成本预估：模拟真实用户并发量，计算在高负载下Agent的推理延迟（Latency）及单位任务的经济成本。
三、 灰度发布与人机协作
Agent上线通常遵循“由人监督到自主执行”的过渡模式。
“人在回路”模式 (HITL)：上线初期，Agent的所有外部写操作（如发邮件、扣费）必须经由人工点击“确认”后方可执行。
小流量灰度：先对1%-5%的种子用户开放，观察Agent在真实非结构化对话中的表现。
熔断机制激活：设置阈值，一旦Agent单次对话消耗Token超过设定值，或连续三次工具调用失败，系统自动切断其行动权限并转接人工客服。
四、 正式上线与实时观测
上线后的运维重点在于监控其“思考过程”。
Reasoning Trace 监控：不仅监控结果，还要记录Agent每一步的思维链（CoT）。通过可视化看板，监控Agent是否在某一环节出现了循环调用或逻辑偏移。
负反馈自动收集：当用户点击“踩”或手动修正Agent行为时，该数据应自动打标签并存入微调数据集。
性能看板 (KPIs)：
Task Success Rate (TSR)：任务最终达成率。
Cost per Task (CPT)：单个任务完成的平均费用。
User Retention：用户是否愿意再次把任务交给该智能体。
五、 持续迭代
定期微调 (Fine-tuning)：每隔一段时间（如一周），利用收集到的高价值对话数据对端侧或云端模型进行微调，提升其对特定业务场景的理解。
知识库热更新：通过RAG系统，实时更新Agent背后的专业文档和业务规则，无需重新发布整个应用。
