agent-orchestration-improve-agent
Optimieren Sie die Leistung von KI-Agenten
Diese Fähigkeit hilft Entwicklern, die Leistung von KI-Agenten systematisch durch datengesteuerte Analyse, Prompt-Engineering und strukturierte Test-Workflows zu verbessern, um eine kontinuierliche Agenten-Optimierung mit messbaren Ergebnissen zu ermöglichen.
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Teste es
Verwendung von "agent-orchestration-improve-agent". Analysieren Sie meine Kundensupport-Agenten-Leistung der letzten 30 Tage
Erwartetes Ergebnis:
Leistungsanalysebericht:
- Aufgabenerfolgsrate: 78% (Baseline: 72%)
- Häufigste Fehlermodi: Kontextverlust (23%), Werkzeug-Missbrauch (18%), Ausgabeformatfehler (15%)
- Empfohlene Priorität: Kontextverlust durch Gesprächszusammenfassung-Prompts adressieren
- Erwartete Verbesserung: 8-12% Erfolgsratensteigerung
Verwendung von "agent-orchestration-improve-agent". Entwerfen Sie einen A/B-Test zum Vergleichen von Prompt-Versionen
Erwartetes Ergebnis:
A/B-Test-Framework:
- Testset: 100 repräsentative Gespräche
- Agent A: Original-Prompt
- Agent B: Verbessert mit Chain-of-Thought
- Metriken: Erfolgsrate, durchschnittliche Antwortzeit, Benutzerzufriedenheit
- Erforderlich: 95% Konfidenzniveau, mindestens 100 Stichproben pro Variante
Sicherheitsaudit
SicherAll 24 static findings are false positives. The skill is documentation providing guidance on AI agent optimization methodology. Detected 'external commands' are markdown tool references, not actual shell execution. Detected 'cryptographic algorithms' are plain text describing performance improvements. No actual security risks present.
Qualitätsbewertung
Was du bauen kannst
Optimierung von KI-Agenten für Enterprise-Teams
Nutzen Sie systematische Leistungsanalyse und Prompt-Engineering, um die Genauigkeit und Antwortqualität von Kundenservice-Agenten zu verbessern.
Verbesserung des Entwickler-Workflows
Wenden Sie strukturierte Tests und A/B-Vergleiche an, um Code-Generierungs-Agenten für spezifische Programmiersprachen oder Frameworks zu optimieren.
Forschungsbasierte Agenten-Iteration
Nutzen Sie umfassende Bewertungsmetriken und menschliche Bewertungsprotokolle, um Verbesserungen des Agentenverhaltens zu erforschen.
Probiere diese Prompts
Analysieren Sie die Leistung meines Agenten, indem Sie seine jüngsten Interaktionen überprüfen. Identifizieren Sie die Top 3 Fehlermodi und schlagen Sie Prompt-Engineering-Verbesserungen für jeden vor.
Wenden Sie Chain-of-Thought-Verbesserung und Few-Shot-Beispieloptimierung an, um die Reasoning-Fähigkeiten meines Agenten zu verbessern. Aktueller Prompt-Fokus: [aktuellen Prompt beschreiben]. Zielverbesserungsbereich: [Bereich beschreiben].
Entwerfen Sie ein A/B-Test-Framework, um meine aktuelle Agentenversion mit einer verbesserten Version zu vergleichen. Fügen Sie Testkategorien, Stichprobengrößenanforderungen und Kriterien für statistische Signifikanz hinzu.
Erstellen Sie einen gestaffelten Rollout-Plan für die Bereitstellung meiner verbesserten Agentenversion. Fügen Sie Alpha-, Beta- und Canary-Release-Stufen mit Überwachungskriterien und Rückroll-Trigger hinzu.
Bewährte Verfahren
- Stellen Sie stets quantitative Baseline-Metriken vor Verbesserungen auf, um tatsächliche Auswirkungen zu messen
- Verwenden Sie gestaffelte Rollouts mit Überwachung, um Probleme früh vor der vollständigen Bereitstellung zu erkennen
- Implementieren Sie Rückrollverfahren, bevor Sie Prompt-Änderungen in Produktion bereitstellen
Vermeiden
- Bereitstellung von Prompt-Änderungen ohne Regressionstests bei zuvor erfolgreichen Aufgaben
- Überspringen statistischer Validierung und Verwenden unzureichender Teststichprobengrößen
- Ignorieren von Benutzerfeedback-Mustern bei der Priorisierung von Verbesserungsbereichen