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。