Agent 观测与优化开发者摸底报告-阿里云开发者社区

越来越多企业把 Agent 从 Demo 推入生产环境，但 Agent 的不可预测性、长程推理黑箱、工具调用风险，让传统的日志与监控手段越来越不够用。

为了让更多企业看清 Agent 上线后的真实运行状态、建立可评估与可优化的工程闭环，我们于 8-9 月在北京、上海、深圳三城发起 「Agent 评估与优化 · Close the Loop」 的系列开发者沙龙，集中分享我们在 Agent 观测、审计、评估、实验回测、优化等方面的实践。

此外，我们尝试通过这种方式对企业 Agent 的落地现状做一个基本的摸底。总体上，呈现出需求强烈、基建薄弱、认知体系化不够的特点。比如，超过六成受访者已进入 POC 或生产阶段，大家推理质量提升、Skills 沉淀、审计可追溯的诉求却非常强烈；但对完整 trajectory 观测、自动化评估、数据回灌闭环的掌握度仍然很低，能拿到完整 trajectory 的仅 13.4%；优化的北极星指标、评估基建还未完全建立起来；另外，由于评估和优化依赖平台方和业务方共同参与，如何进行组织分工是最优解，也是大家讨论非常多的。

本文对 700+ 的调研数据，进行汇总和分析，希望对提升企业 Agent 建设质量，有所帮助。

数据说明： 700+ 的调研数据来自三场线下活动的报名问卷，仅作为参会群体的画像研究。

核心结论

1. Agent 治理能力还未跟上

约六成受访者已进入 POC 或生产阶段，但真正规模化生产的不足 5%。市场已经从“做 Demo”转向“上生产”，但大规模治理的能力尚未跟上。

2. 观测是第一个拦路虎

近半数受访者没有专门观测工具，四成仍在用日志 / print 人工拼调用链，能拿到完整 trajectory 的仅 13.4%。没有轨迹，评估与优化都缺乏事实依据。

3. 评估仍以人工和经验驱动为主

43.4% 靠人肉抽查或用户反馈，仅 6.9% 实现完整线上评估 + A/B 数据驱动发版。Agent 质量的判断仍高度依赖主观经验。

4. 优化闭环远未形成，但需求旺盛

52.6% 完全没有数据回灌闭环，仅 2.8% 已有数据飞轮。与此同时，81.7% 希望提升推理质量，78.1% 希望把经验沉淀为可复用 Skills。

5. 审计合规是普遍且迫切的约束

94.2% 的业务有或预见有审计要求，但 36.2% 有要求却还没能力落地。可追溯不是未来问题，而是当前 Agent 进入生产前的真实瓶颈。

调研分类与解读

1. 受访者画像

岗位构成、Agent 所处阶段和主流技术栈，决定了后续观测、评估、优化需求的差异性，也决定了 Close the Loop 系列活动必须同时服务开发者、架构师和产品决策者三类人群。

Q1：您的岗位是？

了解参会者的角色构成，判断内容应同时覆盖工程深度与业务视角。

解读： 工程师与架构师合计占比超过 60%，说明活动受众以技术决策者和执行者为主；产品经理/项目负责人占 21%，显示 Agent 项目已经开始从实验室走向业务侧立项。学生/研究者与创业者各占 7%，意味着社区中仍有大量早期探索者。

Q2：您的 Agent 目前处于哪个阶段？

识别 Agent 落地的成熟度分布，区分学习、POC、生产与规模化四个阶段。

解读： 34% 仍处于学习/ Demo 阶段，但 66% 已经进入 POC 或生产，Agent 从概念验证到真实落地的窗口已经打开。值得注意的是，真正规模化生产的仅占 4.6%，说明从“能跑”到“能管”仍缺少成熟范式。

Q3：您主要用什么框架 / 平台构建 Agent？（多选）

框架生态高度分散，LangChain 与基础大模型直接调用位居前列。

解读： LangChain 生态与基础大模型直接调用双峰并立，说明市场既有“框架派”也有“模型原生派”。AgentScope / QwenPaw 这类 Agentic 框架占比 30%，增长较迅速，12% 仍在调研，Agent 呈现构建碎片化、多源 Agent 管理需求增多的趋势。

2. 观测 Observe

只有先看清 Agent 的完整运行轨迹，才能定位问题、量化表现、形成评估与优化的事实依据。这部分揭示了当前从业者如何排查线上故障、使用什么工具，以及距离完整 trajectory 观测还有多远。

Q12：线上 Agent 出问题时，您现在怎么定位？

反映当前问题定位手段的成熟度，人工拼调用链仍是主流。

解读： 40.4% 仍在用最原始的日志/ print 拼调用链，19.6% 基本靠猜或复现，意味着近六成团队缺乏可视化轨迹。仅有 13.4% 拿到完整 trajectory，这是 AgentOps 成熟度最直观的短板。没有轨迹，评估和优化都缺乏共同事实基础。

Q13：您在用哪些可观测工具？

接近半数没有专门工具，开源方案与自建 APM 占一定份额。

解读： 46.7% 没有专门工具，与 Q12 中近六成团队定位手段落后相互印证。开源方案占 23%，自建 APM 占 18.5%，说明先行者已经在填补空白，但缺少统一标准；云厂商可观测产品渗透率仅 11.6%，存在较大增长空间，开箱即用成为工具或平台型产品的核心竞争力。

3. 审计 Audit

审计与可追溯是 Agent 进入生产环境的硬约束，尤其在金融、政企、医疗等关键行业。这个分类衡量合规需求的真实强度与落地能力之间的落差，Agent 上线之后必须解决“可解释、可回放、可追责”。

Q15：您的业务对 Agent 的可审计 / 可追溯有要求吗？

合规压力显著高于落地能力，已上线团队“有要求没落地”的比例最高。

解读： 审计需求渗透率高达 94.2%，其中 36.2%“有要求但还没落地”，是最典型的“想要但做不到”。已强制全链路留痕的仅占 31.4%。这说明可追溯不是未来问题，而是当前 Agent 进入生产前的真实瓶颈。

4. 评估 Evaluate

评估是判断 Agent 是否更好的标尺。这部分对比了人工经验驱动与数据驱动两种评估模式，展示指标体系的普及程度，以及自动化评估和 A/B 实验在当前的渗透率。

Q17：您现在如何判断 Agent 回答“够好”？

评估方式仍以人工为主，数据驱动发版者极少。

解读： 人工驱动评估合计占比 70.9%，自动化评估仅占 19.8%，完整线上评估 + A/B 数据驱动发版仅 6.9%。这与 Q10 中 31.4% 已上线形成明显落差：大量 Agent 已经上线，却依然靠人肉判断质量。这种状态风险高、不可持续，也解释了为什么“Agent-as-a-Judge”和数据驱动发版会成为下一阶段热点。

Q18：您关注 / 用过哪些评估指标？（多选）

任务完成率、工具调用准确率最受关注，近三成尚未建立指标体系。

解读： 任务完成率与工具调用准确率是最受关注的硬指标，合计超过半数受访者关注。近三成（29.8%）尚未建立指标体系，说明有指标意识和有指标体系之间存在断层。事实一致性占比 40.2%，反映 RAG / 工具调用场景下对幻觉控制的重视。

5. 优化 Optimize

优化是 Close the Loop 的最终目标。这个分类关注团队是否已经形成数据回灌闭环，以及他们希望通过 Agent 进化解决哪些核心痛点，从推理质量、知识沉淀到成本与迭代效率。

Q20：您有没有建立“数据回灌 → 持续优化”的闭环？

优化闭环整体薄弱，超过半数完全没有闭环。

解读： 52.6% 完全没有闭环，30.2% 会看线上数据但没闭环，合计 82.8% 的优化仍停留在人工或半人工阶段。仅有 2.8% 建成数据飞轮。优化闭环是当前 Agent 工程化的最大洼地，也意味着谁能把“线上数据 → 评估 → 实验 → 回测 → 发版”串成可配置 Pipeline，谁就能占据下一轮竞争高地。

Q21：您希望通过进化，提升什么？（多选）

推理质量与 Skills 沉淀是最高优先级诉求，成本与迭代周期也高度关注。

解读： 四项诉求均获得超过六成受访者选择，说明优化需求旺盛且多元。推理质量（81.7%）与 Skills 沉淀（78.1%）位居前两位，反映团队既追求单次效果提升，也追求组织能力沉淀。降低成本（63.5%）与缩短迭代周期（74.6%）同样是规模化生产的刚性诉求，与 Q20 中闭环薄弱形成供需错配。

综合判断

综合全部数据，可以把当前 Agent 市场概括为：需求强烈、基建薄弱、认知体系化不够的特点。

从建设阶段看： 多数团队已经跨过尝鲜期，Agent 进入真实业务场景只是时间问题。但 POC 到规模化生产之间隔着一套完整的工程化体系。
从观测能力看： 没有统一 trajectory，问题定位靠猜、靠日志、靠复现，直接拖累故障排查效率和迭代速度。
从评估能力看： 指标体系意识已经觉醒（超过七成受访者关注任务完成率、工具准确率等硬指标），但工程化评估和自动化门禁远未普及。
从优化能力看： 团队普遍希望把经验沉淀为 Skills、提升推理质量、缩短迭代周期，但缺少把“线上数据 → 评估 → 实验 → 回测”串起来的平台与流程。
从审计合规看： 这是 Agent 进入金融、医疗、政企等关键行业的硬门槛。当前有要求没落地的状态，意味着合规能力将成为下一阶段产品竞争的关键差异化点。

上海站回顾和 PPT 下载

议题一：Agent 优化全链路：把每一次真实运行变成下一次改进的证据

讲师：阿里云智能 AgentLoop 研发工程师，刘航(望夕)

Agent 进入生产环境后，真正的竞争力能持续证明每一轮都变好。本议题提出一条由七个环节组成的可验证优化链路：数据接入统一 Trace 口径，观测从全局趋势下钻到异常 Step 的原始证据，数据集冻结样本让评估可复现，数据处理把原始调用链组装为可评估轨迹，评估不仅打分还要指出哪里错、为什么、谁来改，实验通过同样本 A/B 保证唯一变量，优化则在 Agent 侧与平台侧选择最小改动杠杆。贯穿全链路的是质量、效率、成本、安全四类指标，运行结果与用户反馈再回流样本池，形成持续进化的闭环。经验（Experience）也被纳入统一管理：从事实解析、模式挖掘、质量 Gate 到匹配召回与效果回写，确保每一条经验都有来源、有边界、可退出。

议题二：Skill 质量提升与资产沉淀：AI 时代的 SKU 运营实践

讲师：瓴岳科技研发工程师，钟雨

分享了瓴岳科技的 SkillOps 实践：把 Skill 当作可发现、可衡量、可迭代的战略资产，通过“模型广场 + MCP 广场 + Skill 广场 + Plugin 广场”四位一体的 AI 基建，让 Skill 在团队间流转。Skill 生命周期被拆解为发现、创建、发布、数据采集与加工、评测、迭代六个阶段：发现阶段优先复用已有 Skill；创建阶段一键生成 Prompt、配置、测试与文档；发布阶段通过 Git 仓库自动上架；采集阶段借助 AgentLoop 的 Loongsuite 采集器在用户无感的情况下捕获调用数据并做 Skill 归因；评测阶段基于真实数据集做 with_skill / without_skill 离线实验，从功能正确性、能力增益、Token 成本三个维度量化效果；迭代阶段针对失败集中场景进行预标注与人工审阅，生成高可信数据集后优化下一版本。

使用者零门槛复用，开发者拥有真实数据仪表盘，管理者则将散落工具沉淀为企业级核心 AI 资产库。

议题三：LangChain Agent Engineering：从原型到生产的 ADLC 实践

讲师：LangChain Ambassador，张海立

Agent 是一种新的软件工程问题：非确定性输出、行为不可见、传统测试无法衡量质量、长任务基础设施不足。Agent Engineering 就是把这种非确定性系统迭代为可靠体验的学科，核心生命周期是 Build → Observe → Evaluate → Deploy。LangSmith 作为 Agent Engineering Platform，向下连接 LangGraph 运行时、LangChain 框架与 Deep Agents harness，向上提供可观测、评估、部署与无代码构建能力。

与传统 APM 不同，Agent 可观测性以 Trace 为 truth source，需要捕获 prompt-response 对、多轮上下文、工具调用与推理步骤；Insights Agent 可自动发现使用模式与错误模式，在线评估可持续监控质量、安全与格式合规。评估侧支持离线数据集回归、LLM-as-judge、人工标注队列以及 Playground 中的 prompt A/B 测试；部署侧提供一键发布、Agent Registry、Assistants API 和 LangSmith Studio。整套栈保持模型、工具与数据库的开放中立，避免厂商锁定，让企业可以在不同基础设施间灵活替换。

动手实操

基于 AgentLoop 跑通 Qoder + PawBench 评估与优化闭环

AgentLoop 研发工程师黄小龙(易星尘)带领大家基于 Qoder 和 PawBench 体验“Coding Agent 执行 → Trace 采集 → 数据集加工 → Agent 评估”的完整链路。

实操以 PawBench 的 T036、T063 两题为固定样本，先跑 baseline 再注入 fact_extraction_exactness 经验跑 experience，通过 Loongsuite Pilot 把 Qoder 轨迹上报到 AgentLoop；随后创建基于 PawBench GT 准确率的 Agent 评估器，并通过 Pipeline 把 GT、input、output 与完整 agent_trajectory 组合为评估 Dataset，最终在 AgentLoop 产品页面完成批量评估，对比经验注入前后的效果差异。