据DeepLearning.AI（@DeepLearningAI）报道，Andrew Ng在最新一期《The Batch》中指出，严谨的评估和系统性的错误分析是加速Agentic AI系统进步的关键。这一方法有助于团队精准定位模型瓶颈并高效优化，提升新一代AI代理的可靠性（来源：《The Batch》，DeepLearning.AI，2025年10月20日）。此外，OpenAI正在加强与AMD的合作，提升AI硬件能力；DeepSeek降低推理价格，助力企业以更低成本部署大模型；Tinker简化多GPU微调，降低高阶AI优化门槛；机器人公司则推出“先绘制路径再移动”的视觉规划系统，提升安全性与自主性。这些趋势为AI行业带来更广泛的商业机会和实际应用前景（来源：DeepLearning.AI，2025年10月20日）。

根据Andrew Ng（吴恩达）在推特上的分享，团队在构建AI智能体时，进展速度最关键的决定因素是能否系统地开展性能评估与错误分析。吴恩达指出，虽然直接修复表面错误很诱人，但通过结构化流程深入分析和度量系统表现，能带来更快速且可持续的开发成果。对于生成式和智能体AI系统，因输出空间更大、错误类型更多，需先构建原型并手动评估输出，进而不断迭代完善数据集与评估指标（如采用大模型判分）。这一方法有助于企业精准衡量改进效果，聚焦最有价值的开发方向，加速AI商业化落地。这些实践经验在deeplearning.ai Agentic AI课程第4模块中有详细介绍（来源：Andrew Ng，deeplearning.ai/the-batch/issue-323/）。