给 Agent 做“CT”：大规模 Agent 的可观测与质量保障体系
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Source: InfoQ 中文Publish time unverified
随着大语言模型能力边界的持续拓展，AI Agent 已从概念验证阶段迈入大规模工程落地。然而，Agent 内部复杂的任务规划、工具调用与记忆检索机制，使得传统的应用观测手段在面临这类非确定性系统时显得力不从心。本文整理自火山引擎应用观测技术负责人钱世俊在 QCon 全球软件开发大会 2026 北京站的分享《给 Agent 做“CT”：大规模 Agent 的可观测与质量保障体系》。 钱世俊系统性地阐述了团队在 Agent 可观测性领域的工程实践，分享了如何从零构建一套覆盖基础设施到业务语义的统一观测底座，并以此为基础实现 Agent 内部链路的白盒化透视、根因可解释性以及持续优化的工程闭环。 以下是演讲实录（经 InfoQ 进行不改变原意的编辑整理）。 背景与挑战：Agent的“黑盒”困境 从去年开始，Agent 的能力逐渐进入我们的视野并持续增强。与早期大模型简单的一问一答模式不同，现代 Agent 能够自主进行任务规划，调用种类繁多的外部第三方工具，并利用记忆与知识库来沉淀上下文，从而完成更为复杂的业务目标。然而，这种能力的跃升也带来了全新的观测挑战。当系统运行正常时，智能体的表现令…