Agent闷头干活，看不见过程？
腾讯云Agent可观测服务正式上线，提供全链路追踪、性能与成本分析、Agent效果评估等能力，帮助企业和开发者看清Agent每一步执行过程，并持续优化运行质量。
不同于传统监测应用性能服务的APM，Agent即使成功返回结果，也不代表任务真正完成。Agent可观测还要追踪模型、工具和Skill的调用过程，并评估最终结果，是企业生产级Agent落地的必备能力之一。
目前，该能力已服务WorkBuddy等腾讯AI应用，并应用Kimi等多家头部模型厂商生产环境。
//追踪完整执行链路，快速定位异常
Agent执行一次任务，往往要经过多轮推理、模型调用和工具执行。即使接口显示成功，也可能出现输出截断、任务中止或工具调用失败。
腾讯云Agent可观测会记录模型和工具执行的输入、输出、耗时与Token消耗，并通过调用树还原整个执行过程。
多轮对话也会按照Session集中呈现。根据用户的选择，将对话中问了什么、Agent如何回答、从哪一轮开始偏离预期，都可以逐步回放。
针对Agent常见问题，平台内置异常规则，覆盖模型侧和工具侧。输出截断、工具超时、参数异常等问题可以自动标记，也支持根据具体业务自定义规则。
Kimi基于OpenClaw搭建了自己的AI Agent服务平台向客户提供服务。业务每天产生大量对话，一旦收到用户反馈，团队需要快速判断问题来自Agent策略、模型幻觉，还是限频等运行异常。
接入腾讯云Agent可观测后，把对话里“提问—思考—调工具—回复”的每一跳串了起来，团队可以还原完整过程，定位问题出现在哪一步；并能从被动响应工单，转向主动发现共性问题，持续保障Agent服务质量。
//分析性能与成本，找到高耗环节
腾讯云Agent可观测平台集中展示请求量、错误率、响应时间和Token消耗，支持按Agent、模型、用户等维度分析，并下钻到单次调用。
当一次任务响应过慢或Token消耗异常时，团队可以查看完整调用链，定位时间和成本具体消耗在哪一轮模型调用、哪一次工具执行。
平台还提供AI分析能力，自动结合调用链中的耗时、Token使用和执行结果，识别异常环节并分析可能原因。例如，针对高Token请求，AI可以进一步判断消耗主要来自输入上下文、模型输出还是重复调用。
针对长耗时请求，则可以定位是模型响应缓慢、工具执行超时，还是Agent在某个步骤长时间等待，并给出相应的优化方向。
该图片疑似使用了AI生成技术，请谨慎甄别
//评估Agent实际效果，验证优化结果
Agent要上生产环境，还需要经过重要的一环：评估。发现问题后，团队往往还要修改Prompt、替换模型或者调整工具。
改完是否有效，不能只靠人工体验。通过腾讯云Agent可观测，可以从真实运行记录中筛选问题案例，沉淀为评估数据集。
同一批任务可以交给不同版本的Prompt或模型执行，再对比回答准确率、工具调用正确率和任务完成率。
自动评估、用户反馈和人工标注结果也可以统一记录，用于后续的Prompt优化和模型迭代。
一家头部SaaS企业在ClawPro上搭建了上百个销售Agent。基于Agent可观测，团队可以统计Skill的调用量和成功率，分析优秀销售在不同节点如何组合使用Skill，将个人经验沉淀为可复制的SOP。
基于这些能力，企业可以形成从发现问题、定位原因到验证优化效果的完整闭环，让Agent越跑越稳、越用越好。
目前，腾讯云Agent可观测提供多种接入方式，覆盖16个主流Agent及开发框架，同时兼容OpenTelemetry标准，无论你用的哪个Agent都能便捷接入：
如果你习惯通过SKill进行接入，还可以安装“腾讯云Agent可观测接入助手”，让AI协助生成接入代码、验证数据上报，并分析错误、性能和Token成本。
