A/B 测试
将用户随机分入不同版本以比较效果的实验方法，是增长工程中验证假设、做数据驱动决策的核心手段
时间轴 (近 90 天)
对于增长场景，评估智能体还应叠加「实验胜率」——被合并的改动中有多少在 A/B 测试中取得统计显著的正向结果。
在 AI 开发语境中，“运行实验”通常指对照实验（A/B 测试或离线评测）：固定其他变量，只改变一个因素（如模型版本、提示词模板、检索策略、温度参数），用同一批代表性输入跑出结果并量化对比。
赛马测试（A/B 测试）是效果广告中的常见做法：将多个素材变体同时投放，让市场数据决定哪个版本胜出，再把预算集中到表现最好的变体上。
验证模型替换效果的方法：将一半 Agent 流量切到新模型，跑一周，对比解决率、CSAT 和单对话成本三个指标。
A/B 测试框架和影子流量（shadow traffic）机制被广泛用于在真实生产环境中对比不同模型版本的表现
自动化迭代测试的效果高度依赖流量基数，流量不足时系统难以在统计上区分版本间的真实差异
传统 A/B 测试需要同时运行两个版本，待积累足够样本量后通过统计显著性检验判断胜出版本
传统运营中 A/B 测试需要人工设计方案、设置实验、等待数据再做决策，周期往往以周计
以转化率为导向的商业逻辑压缩了设计实验的空间，A/B 测试的数据往往指向安全的设计选择
全部知识事实 (9)
对于增长场景，评估智能体还应叠加「实验胜率」——被合并的改动中有多少在 A/B 测试中取得统计显著的正向结果。
50%待验证在 AI 开发语境中，“运行实验”通常指对照实验（A/B 测试或离线评测）：固定其他变量，只改变一个因素（如模型版本、提示词模板、检索策略、温度参数），用同一批代表性输入跑出结果并量化对比。
50%待验证赛马测试（A/B 测试）是效果广告中的常见做法：将多个素材变体同时投放，让市场数据决定哪个版本胜出，再把预算集中到表现最好的变体上。
50%待验证验证模型替换效果的方法：将一半 Agent 流量切到新模型，跑一周，对比解决率、CSAT 和单对话成本三个指标。
50%待验证A/B 测试框架和影子流量（shadow traffic）机制被广泛用于在真实生产环境中对比不同模型版本的表现
50%待验证自动化迭代测试的效果高度依赖流量基数，流量不足时系统难以在统计上区分版本间的真实差异
50%待验证传统 A/B 测试需要同时运行两个版本，待积累足够样本量后通过统计显著性检验判断胜出版本
50%待验证传统运营中 A/B 测试需要人工设计方案、设置实验、等待数据再做决策，周期往往以周计
50%待验证以转化率为导向的商业逻辑压缩了设计实验的空间，A/B 测试的数据往往指向安全的设计选择
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