待验证50% 置信观点精确时间
以模型为中心的监控指标（token消耗、模型延迟、请求量、错误率、提示与响应追踪）仍然有用，但无法完整解释一个多Agent业务流程。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/13
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证传统模型监控能覆盖延迟、漂移和准确率，但当Agent做出一连串决策、按顺序调用多个工具时，这些指标几乎无法说明问题79% 相似待验证微调值得评估的场景是模型已获得充分信息却反复无法按要求完成任务，信号包括输出schema不一致、分类结果不稳定、领域术语被误解等77% 相似待验证当模型具备复杂多步推理能力时，事后审查输出内容已不足够，需要在推理过程层面实现更细粒度的监控与干预75% 相似待验证二元验证任务允许模型采用启发式捷径，而步骤级诊断任务要求逐步执行状态更新，错误会累积放大（错误累积效应），导致最终索引偏移71% 相似待验证大模型应用的输出具有不确定性，同样的输入可能得到不同结果，因此需要建立可观测的日志与评估体系来定位问题71% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1020430MCP
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