AI教程生产环境中的AI代理：可观测性与评估
生产环境中的AI代理：可观测性与评估 随着AI代理从实验原型走向实际应用，理解其行为、监控性能并系统地评估输出变得尤为重要。 学习目标 完成本课后，您将掌握： 代理可观测性和评估的核心概念 提升代理性能、降低成本和提高效率的技术 系统化评估AI代理的方法和内容 控制AI代理上线部署成本的策略 如何为基于微软代理框架构建的代理添加监控工具 本课旨在帮助您将“黑盒”代理转变为透明、可管理且可靠的系统。
#可观测性
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AI教程
AI资讯开发者连接器的可观测性工具
监控、调试与优化连接器 发布在目录中的连接器现已配备仪表盘，展示它们在Claude产品各个界面上的表现。连接器所有者可以利用该仪表盘实现以下功能： 追踪采用情况。 监控活跃用户数、工具调用总数及目录排名的变化趋势。 诊断错误与延迟。 一目了然地查看健康评分、错误率和延迟情况，并通过每个工具的错误细分，精准定位故障点。 按产品细分使用情况。 比较Claude、Claude Code、Cowork等产
BigSur AI 智能观测与监控平台
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