Agent 可观测面临哪些新问题？
传统日志、指标和链路追踪难以完整回答 Agent 是否正确完成任务、问题发生在哪个环节，以及如何持续衡量和改善 Agent 质量。
从 Trace 到规模化实时评估：面向生产流量的 Agent 可观测实践｜QCon上海
资讯摘要
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AI 摘要
本文介绍蚂蚁集团架构师刘杨在QCon上海2026的演讲内容，聚焦Agent可观测与评估。针对传统日志、指标和链路追踪难以判断Agent任务正确性的问题，分享基于OpenTelemetry GenAI语义约定的统一埋点采集，以Trace为核心的实时评估链路，以及面向全量生产流量的两阶段评估机制，可降低90% token成本，实现大规模安全合规评估覆盖。
AI 问答
两阶段评估机制如何降低 token 成本？
先使用轻量小模型进行全量、低成本、高召回筛查，再对候选 Trace 按需加载完整执行上下文，由大模型完成精准语义裁决，可有效降低 90% token 成本。
如何实现从 Agent Trace 到推理引擎的跨层可观测？
将 Agent 业务请求、LLM 节点和模型推理过程关联起来，在 Token 粒度分析生成时序和推理性能，并结合 Token 概率分布、熵等不确定性信号，探索质量预测与后置分析。
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