待验证50% 置信事实精确时间
Agent可观测性关注每次LLM推理的输入上下文、工具选择、参数构造和最终决策，通过生成可追踪的trace来串联用户意图到下一步决策的完整时间线。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/27
首次发现
来源
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相关事实
待验证AgentAudit能捕获智能体运行中的关键行为，包括LLM调用记录、决策过程追踪、工具调用日志、输入输出存档和执行动作留痕78% 相似待验证Agent流式输出将模型生成过程实时呈现给用户，包括思考步骤、工具调用过程、中间推理状态78% 相似待验证可观测性在软件工程中依赖日志、指标、链路追踪三大支柱，Agent因决策路径动态生成而需要额外记录推理过程、工具调用参数、中间观察结果和决策依据。77% 相似已验证Agent系统的可观测性需要处理语义层面的信息，不仅要知道调用了什么API和耗时，还需理解Agent决策原因和推理质量，因此评估引擎必须与追踪系统深度耦合76% 相似已验证Agent类工具的技术本质是基于LLM的自主决策循环，即ReAct框架（推理→行动→观察→再推理）76% 相似
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