记录任务过程
保留计划、工具调用、关键状态、人工判断与结果，为评测和复盘提供上下文。
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企业级智能体基础 · Agent Reliability & Evaluation
智能体可靠性与评测
让长程任务可观察、可评测，也能从失败中恢复。
围绕完整任务记录计划、工具调用、状态变化与结果，结合任务级基准、人工判断和回归测试发现失败模式，并把验证后的经验带回下一次运行。
运行机制
从一次任务记录，到持续改进闭环。
可靠性不只判断某次回答好不好，而是观察任务如何推进、在哪里失败、能否恢复，以及最终结果是否满足目标。
执行任务级评测
结合离线基准、人工评估、线上结果与回归测试，判断完整任务是否可靠完成。
恢复局部失败
在验证过的状态上重试或恢复，避免任务静默中断或不必要地从头开始。
反馈下一次运行
把失败模式、黄金样例与业务结果带回评测和 Context，持续检验后续变化。
生产中的作用
在真实任务中，它负责什么。
在上线前定义可验证门槛
把关键任务、失败条件与人工复核标准转化为可重复的上线检查，而不是依赖演示效果。
快速定位问题发生在哪一层
通过完整运行记录区分模型、Context、Skill、工具或流程问题，缩短排查与修复路径。
让升级不牺牲既有能力
基础模型、Skills 或系统变化后回归关键任务，确认改进不是以其他能力退化为代价。
验证与边界
评测本身，也需要被校准。
自动评测可以扩大覆盖，但新的失败类型、主观质量和高风险结果仍需要领域专家定义标准、校准评估者并保留责任边界。
明确评测范围
区分模型输出、步骤正确性、任务完成与业务结果，避免单一指标替代完整判断。
人工校准与复核
由领域专家建立黄金样例、处理新失败类型，并复核高风险或主观结果。
区分当前能力与演进方向
清楚区分已运行的数据回流与人工迭代，以及仍在持续工程化的自动评测能力。
协同技术
每一项技术，都在同一套系统中工作。
模型、Context、运行时与企业级基础彼此连接，才让智能体从理解走向可靠行动。
技术问题
理解它的机制、边界与生产要求。
01
离线评测与线上业务结果如何配合？
离线评测用于稳定复现关键任务与已知失败，线上结果则检验系统在真实环境中的完成质量和业务影响。两者需要通过同一任务定义与运行记录关联，避免离线分数提高却没有带来真实改进。
02
新的生产失败如何进入评测集？
先基于完整运行记录确认失败原因和责任边界，再由领域专家整理为可复现任务、期望行为与判定标准。案例应按场景和版本管理，进入后续模型、Skills、Context 与流程变更的回归测试。
03
不同模型或 Skills 版本如何公平比较？
需要固定任务定义、Context 快照、工具环境和判定标准，并同时记录质量、成本、时延、人工介入与失败恢复。只有在相同条件下完成多次运行，才能区分稳定改进与偶然成功。