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持续运行

AI Agent 持续运行与技术顾问

在 Agent 上线后持续复盘质量、异常、权限、成本和变更，帮助内部负责人决定扩大、收缩或暂停哪些能力。

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什么时候需要它

已有生产 Agent、需要持续治理的团队

内部团队能执行，但缺少资深架构与运行判断

你可能正遇到

  • 上线后没有稳定评测和异常复盘
  • 权限、模型或工具变化没有统一变更机制

做完以后，什么会改变

  • 固定的质量与异常复盘
  • 权限、工具和模型变更记录
  • 内部团队可持续维护的运行手册

明确不做

  • 不挂名背书
  • 不代替业务负责人做最终判断

典型交付方式

典型候选：已经有 Agent 在生产里跑，但「它现在到底好不好」只能靠人零散地感觉

当时的问题
上线后没有固定的质量复盘节奏，异常要等用户反馈才暴露；模型、提示、工具和权限各自被改动，出问题时回溯不到是哪一次变更引起的。
怎么处理
先把「什么算异常」写成可判定的规则，再建立固定周期的复盘：抽样、把失败归因到责任层（数据 / 检索 / 工具 / 编排 / 提示 / 模型），复发的问题沉淀进回归集。
上线前检查什么
每次变更前检查：评测是否覆盖这次改动、回归集是否真实通过而不是被放宽、权限与预算是否需要同步调整、回滚路径是否仍然有效。
交付后怎么继续
内部团队拿到可持续执行的运行手册和变更记录。扩大、收缩还是暂停某项能力，由业务负责人依据运行证据决定 —— 顾问提供判据，不代做判断。
先把边界讲清楚

关于持续运行的常见问题

这里集中回答交付对象、适用场景、上线控制和合作起点。展开问题即可查看完整边界。