AI热榜 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，智能体的表现令人满意，但它不可避免地会在线上遭遇各类异常——响应变慢、反馈报错，或者出现与输入毫不相关的自言自语。
每当遇到这类问题，传统的排查手段往往难以定位具体成因，因为我们无法洞悉 Agent 内部每一步的决策逻辑。
我们可以用一个形象的类比来说明：这就像医学领域的诊断需求。
在没有 CT 等深度成像技术之前，医生面对复杂症状只能依赖外部观察与经验推断。
而我们要做的，就是为 Agent 构建一套类似的“CT 系统”，让研发者能够看清其内部一步步的判断与决策轨迹，从而回答三个核心问题：第一是可见性，即从用户输入到最终输出的全过程中，Agent 究竟发生了什么；第二是可解释性，任何变慢、报错或成本飙升的具体原因是什么；第三是可行动性，如何从观测数据中提炼出优化 Agent、提升其整体性能的可执行方案，形成可闭环的改进路径。
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