From Vibes to Production: Evaluating and Shipping AI Agents That Work 201

摘要

探討 AI 代理開發中，如何透過追蹤記錄（traces）與自動化評估（evals）解決非確定性行為問題。講者提出 Signal 工具能自動分析失敗模式並建議修復，並透過實作示範展示如何為應用程式加入可觀測性與回歸測試。看完能學會如何建立自動化改進迴路，以及用程式代理處理追蹤資料的具體方法。

This talk explains how to build automated improvement loops for AI agents using traces, evals, and the Signal tool to fix production issues.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• AI 代理因多階段決策而具有非確定性，需依賴追蹤記錄而非僅看程式碼。
• Signal 工具能自動分組重複失敗並建議修復，解決人工審查瓶頸。
• 實作示範展示了如何自動加入可觀測性、診斷問題並修復應用程式。

提到的工具與公司

• Arize AX
• OpenAI Agents SDK
• OpenInference
• Signal

適合誰看

正在開發或部署 AI 代理、需要建立自動化監控與改進流程的工程師。

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