Execution Context
该功能使人工智能工程师能够通过实时遥测数据和历史分析，系统地评估已部署的自主代理的有效性。通过汇总执行日志、延迟数据和成功率，组织可以识别性能瓶颈、检测模型行为的偏差，并验证是否符合业务逻辑。该功能支持主动维护，确保复杂的、多代理的工作流程保持稳定，并与战略目标保持一致，无需人工干预。
工程师通过选择特定的代理实例或整个编排集群，启动全面的诊断扫描，以进行性能审计。
该系统接收高速遥测数据流，并将执行结果与输入参数进行关联，从而生成细粒度的有效性评分。
基于预定义的阈值，系统会自动触发警报，用于标记异常情况，例如延迟峰值或任务失败率超过可接受的范围。
Operating Checklist
为目标代理集群定义性能指标和阈值参数。
配置数据采集管道，以收集来自所有相关代理节点的遥测数据。
执行自动化分析算法，以关联输入与输出，并检测异常情况。
审查生成的报告，并针对发现的性能差距，启动相应的整改流程。
Integration Surfaces
仪表盘可视化
实时图表，显示活动代理实例的吞吐量、错误率和资源利用率。
日志聚合引擎
集中式存储库，用于保存详细的执行轨迹，以便对特定故障进行深入的法医分析。
告警通知系统
自动化渠道，直接向工程团队传递关键的性能下降警报。
