定位与差异
Agnost AI 定位为面向 AI Agent 的可观测性与质量保障平台，主打"Catch agent failures your evals miss"，即在传统评测（evals）指标之外，捕捉 Agent 在真实运行中容易遗漏的失败模式。相比单纯的提示词测试或离线评估套件，它更强调对 Agent 行为轨迹、工具调用链路与端到端任务的持续监控，帮助团队发现单元测试看不到的隐性回归与边界错误。
核心能力
- Agent 链路追踪：记录 Agent 在多轮推理、工具调用与子任务委派中的完整路径，便于复盘失败现场。
- 细粒度失败检测：针对幻觉、循环调用、参数错误、工具超时、目标偏离等常见 Agent 故障模式设置检查点。
- 评测盲区补强：在离线 evals 之外叠加线上信号，对线上数据回流做差异分析，找出"评测通过但线上出错"的样本。
- 可视化与告警：提供失败聚类、回归仪表盘与异常告警，便于研发与产品团队快速定位问题版本。
适用与不适用
适合正在将 LLM Agent 投入生产、且现有评测难以覆盖复杂多步任务的团队，例如自动化客服、智能数据分析、AI 工作流编排等场景。
不太适合只需做一次性模型打分、或仅部署单轮对话产品的用户——这类场景下，传统评测与基础日志已足够，无需专门的 Agent 可观测性方案。具体接入门槛、支持的框架与计费方式请以官网为准。
上手提示
- 先梳理现有 Agent 的关键节点（计划、工具调用、最终答复），明确需要监控的失败类型。
- 在测试环境接入 SDK，采集若干真实对话与失败案例，建立基线数据集。
- 结合官方提供的检测规则与自定义规则，先小范围试用再逐步扩大覆盖率。
- 把"线上失败 → 复现脚本"形成闭环，使发现的问题能反哺到 eval 套件，避免同类错误反复出现。