可观测性驱动 Agent 质量演进与架构优化-2026北京站_QECon全球软件质量效能大会-橙柚科技

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深圳站 · 5月22-23日

专场：可观测性驱动 Agent 质量演进与架构优化

在企业级 Agent 从 Demo 走向规模化生产的过程中，可观测性绝不应止步于“事故后的看图排障”。传统的 APM 指标无法评估智能体的决策优劣，而零散日志也难以解释“系统返回 200，但用户任务彻底失败”的假健康状态。如何精准定位异常？如何量化 Agent 过程质量？如何确保 Prompt、Tool 或模型升级后系统不发生隐形降级？本专场聚焦 Agent 可观测性与质量闭环体系建设。我们将深入探讨如何打通 “全链路观测 ➔ 跨层因果归因（RCA） ➔ 失败样本回流 ➔ LLMs-as-a-Judge 过程评估 ➔ 自动化发布门禁” 的完整质量飞轮。专场将包含一线落地实战经验：从基于 LLMs-as-a-Judge 的过程与结果双重评估（Rubrics 机制），到跨层因果链下的异常根因定位；从 Tool/MCP 循环与记忆截断的精准拦截，到线上 Trace 转化为离线回归测试集（Trace-to-Dataset）。我们旨在为 complex Agent 构建可复盘、可评估、可演进的质量底座，保障企业 Agent 规模化运行的稳定性与持续进化。

专场出品人：黄闻欣

腾讯技术总监

自 2009 年加入腾讯以来，曾管理系统测试团队，技术垂直领域的性能专项团队和可观测 RUM / AI 工作台的业务团队，深耕技术管理和团队效能提升领域。作为大模型技术的深度实践者，通过将其融入日常管理流程，在团队协作、知识管理、绩效评估等关键场景取得显著成效。目前负责IaaS、数据库、元宝的性能工程工作和AI评估工作，探索将AI团队共脑与 AI 决策相结合的管理新模式，致力于用 AI 技术重塑传统管理模式，构建高效的团队价值传递体系。