人工智能通识应用基础课件 项目八 4：智能体验优化与测试

项目八

智能体开发项目概述项目知识要点知识能力目标学时本项目以字节跳动的扣子为工具，指导学习者创建一款契合大学生特点和喜好的智能体应用。通过完整的开发流程实践，让学生掌握从需求挖掘、功能设计到平台搭建、部署优化的全链路智能体开发技能，深入理解AI技术在校园生活场景中的应用逻辑与价值。1智能体开发前期准备2智能体功能设计与规划3基于扣子平台的智能体开发4智能体验优化与测试【技能要求】

能够运用扣子平台独立完成智能体的需求分析、功能设计、开发搭建与上线部署能够针对特定校园场景（如学习、生活、社交）设计和优化智能体的交互逻辑与用户体验。具备通过建立知识库等方式扩展智能体外部能力，解决复杂场景问题的初步能力。【知识要求】

熟知字节跳动扣子平台的架构与功能

掌握智能体开发所需的AI技术原理

了解大学生群体的行为特点与需求痛点2项目实训任务一

创建“学霸搭子”智能体任务二

创建知识库2项目知识要点与目标4.1智能体验优化与测试一个成功的智能体，不仅在于其功能的实现，更在于其为用户提供的体验是否流畅、自然、贴心。本节我们将从外显的界面交互到内在的功能逻辑，对智能体进行全面打磨和测试，确保其能以最佳状态服务大学生用户。（1）风格设计方面可选择青春活泼的界面配色与图标风格，适配移动端与网页端展示。配色方案推荐使用明亮、饱和度的色彩作为主色调（如活力蓝、青春绿、暖橙色），搭配中性色（白、浅灰）作为背景。避免使用过多颜色造成视觉混乱。（2）图标与形象可采用当下流行的“扁平化”或“微质感”设计风格。图标设计应简洁抽象、表意明确。可为智能体设计一个可爱的虚拟形象（Avatar），如智慧的猫头鹰、热情的小狮子等，作为品牌的视觉核心。（3）多端适配方面移动端优先考虑移动端体验。采用单列布局，按钮大小适合手指点击（不小于44×44像素），关键信息置于屏幕中上部。网页端的布局可更灵活，但需保持与移动端一致的风格语言。1.界面交互设计通过系统化的测试，发现并解决智能体在功能、性能和智能上的缺陷，确保其稳定、准确、可靠。（1）测试用例编写针对各功能模块设计测试场景与预期结果。采用黑盒测试方法，从用户视角设计测试用例，示例模板见右表。2.功能测试与优化4.1智能体验优化与测试表8-3功能测试用例用例编号测试模块测试场景描述输入语句预期输出结果测试结果备注T-001学习辅助-课表查询正常查询今天的课表“我今天有什么课？”准确列出今天的所有课程名称、时间、地点通过

T-002学习辅助-课表查询查询明天课表“明天的课呢？”能理解“明天”这个时间概念，并正确列出明日课表失败智能体错误地重复了今天的课表T-003生活服务-快递查询查询快递状态“我的快递到了吗？”引导用户先绑定手机号或提供取件码通过

T-004综合无意义或恶意输入“&*%$#@”能优雅地拒绝回答，并引导用户提出有效问题通过

T-005综合多轮对话一致性用户：“推荐一本Python书。”→AI回复后→用户：“有适合初学者的吗？”AI能理解“初学者”是针对上一轮“Python书”的限定，而非一个新的独立问题失败AI推荐了烹饪入门书籍根据测试反馈优化智能体回答准确性、响应速度与稳定性。问题分类与优化策略：①回答不准确（知识库问题）②答非所问（意图识别问题）③响应速度慢（性能问题）4.1智能体验优化与测试（2）问题修复与迭代①回答不准确（知识库问题）知识库数据缺失、过时或存在错误，需要补充、更新、修正知识库中的语料。优化问题与答案的匹配关系，增加同义词和相似问法。②答非所问（意图识别问题）NLP模型未能正确识别用户意图，需要在Coze平台的“意图”设置中，为被误解的意图添加更多的训练短语（用户可能的各种问法）。调整或新建意图，确保分类清晰。③响应速度慢（性能问题）知识库过大且未优化、外部API调用延