在Databricks上由领域专家指导的自我优化足球聊天机器人
原文英文，约2200词，阅读约需8分钟。
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内容提要
本文介绍了如何通过Databricks Agent Framework和MLflow优化智能代理。代理通过配置、工具创建、专家反馈和持续改进，不断提升性能，适用于多个领域，如专业足球和法律文档审查等。
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延伸解读
自我优化的重要性
在智能代理的开发中，自我优化机制至关重要。通过领域专家的反馈，代理能够不断调整和改进其响应质量。这种方法不仅提高了代理的准确性，还确保其能够适应不断变化的需求，特别是在专业足球等动态领域中。
专家反馈的作用
专家反馈在优化过程中扮演着关键角色。通过将领域专家的知识编码到系统中，代理能够更好地理解和处理复杂问题。这种反馈机制使得代理的评估标准更加贴近实际应用，提高了其在特定领域的表现。
持续改进的流程
文章中提到的持续改进流程展示了如何通过自动化和专家反馈形成一个优化循环。这种方法不仅提高了代理的性能，还能快速响应用户需求的变化，确保代理始终保持高效和准确。
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Q&A
如何通过Databricks优化智能代理的性能？
通过数据摄取、创建工具、定义和部署代理、初步评估、捕获专家反馈、对齐评审员和优化提示等步骤来优化智能代理的性能。
在优化智能代理时，专家反馈如何被捕获和利用？
专家反馈通过标记会话收集，专家对代理的输出进行评分和评论，这些反馈用于对齐评审员并优化系统提示。
什么是GEPA算法，它在优化过程中有什么作用？
GEPA（Genetic-Pareto）算法是一种遗传进化提示算法，用于基于对齐评审员的评分迭代优化系统提示，以提高代理的性能。
如何定义和部署一个智能代理？
可以通过AI Playground选择所需的LLM，添加Unity Catalog工具，定义系统提示，然后导出代理笔记本以创建代理。
在智能代理的初步评估中，使用了哪些评审员类型？
初步评估中使用了内置评审员、基于指南的评审员和自定义评审员，以建立基线质量测量。
Databricks Agent Framework如何改变代理的改进方式？
它通过直接将领域专家的反馈融入系统，改变了代理的改进方式，使得代理行为更符合专家的期望。
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