“大模型应用开发，做出来只是开始，做好才是能力。”
昨天在优化完智能体的记忆功能之后，今天做进一步的测试，然后就发现在多轮对话之后智能体好像变笨了；之前能够回答得很好的问题，现在有点失灵了。
因此，既然产生了问题，那么就要想办法解决问题；正如之前的一位同事的口头禅——需求是合理的，那么就可以做。
智能体优化
今天测试过程中遇到的问题主要有以下几种现象，随着对话轮数的增多，智能体无法准确识别工具并调用，甚至开始使用自身的知识和历史记录进行回答；并且，无法保证知识来源的准确性。
其次，模型调用工具开始变得不准确，无法准确生成调用参数，导致召回结果为空。
再有，随着对话轮数的增多，模型的回答质量越来越差，在你质问它的时候，它也无法解决问题，并且会持续性犯同样的错误。
比如说，在测试的过程中，模型会生成一个明显错误的调用参数，然后你质问它，它会告诉你参数是错的；然后你再问一个同样的问题，它还会用同样的参数。
所以，面对以上这些问题，我们需要想办法去进行优化；但到底应该怎么优化呢？
其实从理论上来说，智能体的优化方案就那几种，最重要的是我们需要找到一个最合适的值。
智能体的优化方向主要有以下几个环节：
- 上下文长度
- 历史记录管理
- 提示词的优化
- 工具的优化
上下文长度
上下文长度是影响大模型或者说智能体的稳定性的第一要素，针对不同的环境，不同的模型，不同的上下文窗口，我们需要测试出一个最优的上下文长度，这样才能让智能体尽可能的表现最好。
历史记录管理
历史记录管理是控制模型上下文长度的一个重要手段，而且历史记录的质量也会直接影响到智能体的质量。
在历史记录管理中，我们有两种方式控制历史记录的长度，一种是使用固定长度的token，另一种是使用固定的对话次数，一般情况下维持在六到十轮对话最好。
但历史记录会因为不同的问题，不同的回答，影响其长度和对话轮数；如使用订长的token，那么随着回答长度的增多，对话轮数会变少；而如果使用固定轮数的历史记录，那么随着回答的增多，其长度会变大。
提示词优化
在提示词中，我们不但要明确告诉模型它的工作职责，还要明确告诉模型有哪些工具，每个工具有什么用，在什么情况下需要调用工具，在什么情况下又可以不调用工具等等一系列问题。
工具优化
工具优化分为两个方面，其一是工具的描述，包括功能描述和参数描述；事实上，工具描述从本质上来说，也属于提示词的一部分，因为一个好的工具描述能够明确告诉模型，这个工具有什么用，以及应该怎么用。
其二，是工具中参数验证，比如有些参数可能是枚举类型，这时就需要在描述中把枚举值列举出来；并且对参数进行验证，因为模型虽然会尽可能的按照你的要求生成工具调用参数，但我们无法完全保证其调用参数的准确性。
其次，我们可以在工具中使用一些规则验证和转换，如根据地区查询时，当包含某个关键字或词时，就设置一个默认值；如只要包含浙江，浙江省等就默认是全省。
这样经过以上几种优化方式对智能体进行优化，就能大大提升智能体的质量和稳定性；但具体的效果还需要在不同的环境和业务场景中进行测试。
智能体开发就是一个反复测试，反复实验的过程，这个过程没有捷径。
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