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邓立国Agent开发入门必读书《AI Agent智能体开发实践》1~12章试读_《ai agent 智能体开发实践》在线阅读-CSDN博客

数据是智能体运行的“燃料”，部署前后都需要提前准备高质量的训练数据（模型优化）和测试数据（验证部署效果）。

13.2.1 训练数据（部署前模型优化用）

训练数据需支撑模型在实际场景中的泛化能力，核心步骤包括：

（1）采集与清洗：覆盖部署场景的真实数据（如工业质检智能体需采集不同光照、污渍的产品图像），去除噪声（如模糊图像、错误标注）。

（2）标注与增强：通过人工标注（Label Studio工具）或自动标注（模型辅助）生成标签；用数据增强（旋转、裁剪、加噪）扩充数据量，避免过拟合。

（3）隐私与合规：对敏感数据（如人脸、医疗记录）进行脱敏（马赛克、差分隐私），或用联邦学习（本地训练+参数聚合）避免数据集中存储。

13.2.2 测试数据（部署后效果验证用）

测试数据需模拟真实运行中的“极端情况”，确保智能体健壮性。

（1）场景覆盖：包括常规场景（如正常光照的图像识别）、边缘场景（如暴雨天的摄像头画面）、异常场景（如输入为空值、格式错误）。

（2）性能测试专用数据：如高并发请求数据（测试吞吐量）、大尺寸输入数据（测试延迟），验证智能体在压力下的稳定性。