结合实际用户的反馈对于提高人工智能代理的响应质量至关重要。 Mastra 允许您实施一种机制，允许用户对交互进行评级，并且可以使用该数据来改善代理响应和工作流程。例如，对于低评分数量较多的问题类别，可以采取特定措施，例如额外的数据训练或审查 RAG 设置。通过不断地吸收反馈，代理将不断发展以更好地适应实际使用场景，从而提高用户满意度。这个过程可以说是PDCA循环的核心。
长期运行期间的质量维护措施
为了确保代理长期稳定运行，从系统设计阶段就纳入质量维护机制非常重要。 Mastra 允许您安排定期监控、自动报告和管理配置版本，从而让您构建一个能够适应变化的操作系统。此外，通过建立定期审查代理操作日志和用户评级的系统，可以提前发现问题的迹象并采取预防措施。此外，通过清晰地管理更新历史记录，可以轻松地与过去的设置进行比较和验证 巴西电报数据 并执行回滚。这些努力确保了可靠和连续的运行。
Mastra开发环境搭建流程及操作最佳实践
Mastra 旨在在灵活的开发环境中运行，无论您是在本地开发还是在云端部署。搭建开发环境虽然比较简单，但也要考虑可扩展性和可维护性。在环境构建的早期阶段拥有正确的工具和配置将对后续的开发效率和运行稳定性产生重大影响。此外，在团队开发时，设计促进顺畅协作的方法也很重要，例如引入版本控制和 CI/CD。本节我们将介绍搭建Mastra开发环境的具体步骤以及长期运行的实用技巧。