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AI Agent 测评体系设计：从评分器、用例集到工程落地

AI Agent 从演示走向生产，需要一套可重复、可量化、可回归的测评体系。围绕评分器选择、测评维度、用例设计、基线管理、稳定性评估和流水线落地，系统讲清如何搭建 Agent 与 Skill 的工程化测评方案。

发布于 2026-06-16
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用 8 阶段循环训练可自进化的 AI Skill

Skill 不只是 prompt，而是一套由说明、资料、脚本和评测共同组成的能力单元。通过 8 阶段迭代循环、三层评测、5 维 AND 门控和 Trace 诊断，可以把 Skill 当成可训练对象，让它在数据和指标约束下自动改进。

发布于 2026-05-19
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用腾讯云可观测平台监控 OpenClaw：Trace、Metrics 与 Token 成本分析

OpenClaw 运行时会涉及 Agent 执行、大语言模型推理、工具调用、消息队列和会话管理等链路。通过腾讯云可观测平台、OpenTelemetry、openclaw-tencent-plugin 和 diagnostics-otel，可以把请求链路、系统指标和 Token 消耗统一接入监控平台，方便排障、控成本和做告警。

发布于 2026-03-26