原文出处：Hugging Face Agents Course · units/zh-CN/bonus_unit2/introduction.mdx 原作者：Hugging Face · 许可证：Apache-2.0 License 本篇为课程官方中文译文（Hugging Face 社区翻译），诸葛AI学院仅做格式整理（去除图片与交互组件），版权归原作者所有。

AI 智能体(AI Agent)的可观测性与评估

欢迎来到 附加单元 2！在本章中，你将探索用于观测、评估、并最终提升你的AI智能体性能的高级策略。

📚 我应该在什么时候学习这个附加单元？

如果你符合以下情况，那么这个附加单元非常适合你： - 开发和部署 AI 智能体： 你希望确保你的智能体在生产环境中能够可靠地运行。 - 需要详细的洞察： 你希望诊断问题、优化性能或理解你的智能体的内部工作原理。 - 旨在减少运营开销： 通过监控智能体成本、延迟和执行细节，你可以高效地管理资源。 - 寻求持续改进： 你对将实时用户反馈和自动化评估集成到你的 AI 应用中感兴趣。

简而言之，对于每个想要将他们的智能体带到用户面前的人！

🤓 你将学到什么

在本单元中，你将学习： - 检测你的智能体： 学习如何通过 OpenTelemetry 将可观测性工具与 smolagents 集成。 - 监控指标： 追踪性能指标，例如 token 使用量（成本）、延迟和错误追踪。 - 实时评估： 理解用于实时评估的技术，包括收集用户反馈和利用 LLM 作为评判者。 - 离线分析： 使用基准数据集（例如 GSM8K）来测试和比较智能体性能。

🚀 准备好开始了吗？

在下一节中，你将学习智能体可观测性与评估的基础知识。之后，就该看它在实践中的应用了！