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在Agent模型优化中,数据是驱动效果提升的核心“抓手”。然而,海量的聊天记录并非都具有同等价值。本文为算法工程师和产品团队提供了一套详细的“有效问题”筛选标准,教您如何从庞杂的对话中精准识别出高价值样本——例如任务失败、意图误识别、负面情绪及兜底回复。掌握这些筛选标准,您将能准确定位模型短板,高效利用数据驱动Agent效果和性能的持续提升。