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AI Agent 可观测性：破解多步推理黑盒｜从概念、架构、指标到生产落地图鉴
大量开发者陷入同一个困境：本地 Demo 中表现完美的 Agent，上线后频繁出现幻觉、无限工具循环、任务中途跑偏、Token 成本失控。当用户反馈结果错误，你只能看见最终输出，完全无法回答一系列关键问题： Agent 中间思考了什么？为什么选择调用 A 工具而跳过 B？哪一轮工具返回脏数据污染后续推理？上下文在哪一步发生失真？为什么单次任务 Token 消耗突然暴涨？
我是有底线的