一种AI Agent自动优化的方法

本发明提供在一种AI Agent自动优化的方法，包括构建多维度性能评估体系，定义Agent性能指标，建立量化评估模型，加权求和计算生成综合性能评分，定位性能短板；生成多维度优化目标，基于领域知识图谱和历史优化案例生成策略候选集，基于强化学习与人类反馈将优化目标转化为强化学习的奖励函数；利用策略候选集模拟训练，通过蒙特卡洛树搜索快速评估各策略的预期收益，筛选出最优候选策略；存在歧义或高风险策略接收专家评分或修正建议，转化为反馈奖励优化策略排序。本发明提升了优化效率与迭代速度，增强优化精准度与适应性，通过领域知识图谱和人机协同机制，减少人工干预，规避高风险策略，保障了优化安全性与可靠性。