快手电商导购 Agent 的复杂之处在哪里？
它横跨导购决策、搜索推荐、营销优惠、商品信息、交易履约与售后服务等多个业务域，需要在动态上下文中完成意图理解、任务规划、工具选择和结果整合。
复杂业务 Agent 的持续进化：快手电商导购的 Harness Loop 实践｜QCon上海
资讯摘要
电商导购并非简单的问答或商品检索，而是一个横跨导购决策、搜索推荐、营销优惠、商品信息、交易履约与售后服务等多个业务域的复杂 Agent 场景。
AI 摘要
文章介绍快手电商导购 Agent 的 Harness Loop 实践。电商导购横跨搜索推荐、商品信息、营销优惠、交易履约与售后等业务域，团队基于 Agent Loop 构建生产级助手，通过统一 Tool 协议、动态上下文管理、任务规划与多域工具编排，解决工具膨胀、跨域冲突、链路超时与错误传播等问题，并以轨迹观测、Bad Case 归因、回归评测和灰度上线形成持续进化闭环。
AI 问答
如何让复杂业务 Agent 持续进化？
将线上轨迹、用户反馈、工具异常和业务效果统一采集，进行 Bad Case 归因，再依次完成策略变更、回归评测和灰度上线，并让新轨迹回流形成闭环。
实践主要解决了哪些工程挑战？
解决了工具数量膨胀、跨域信息冲突、链路超时、错误传播以及模型与 Harness 问题难以区分等挑战，提升了链路稳定性、问题定位效率和版本迭代效率。
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