Grafana Labs 提出把软件可靠性工程中的 SLO（服务级别目标）和错误预算引入 AI 智能体行为监控，将幻觉、任务完成度、毒性内容和成本等行为转为可长期监测的指标。 按其举例，可设定“30 天内 95% 的对话被判定为满足用户需求”的 SLO，剩余 5% 即错误预算；预算耗尽时，团队应优先改进质量，而非继续变更提示词或模型。该方法的用途是捕捉智能体质量每日小幅下滑的渐进式漂移，但 Grafana 表示，效果取决于评估本身是否可靠。
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Grafana Labs 提出用评估、SLO 和错误预算把 AI 智能体的幻觉、任务完成度、毒性内容与成本等行为转为可长期监测的指标。Grafana 举例设定 30 天内 95% 对话被判定为满足用户需求的 SLO，剩余 5% 即错误预算，预算耗尽时团队应优先改进质量而非继续变更提示词或模型。该方法主要用于捕捉智能体质量每日小幅下滑的渐进式漂移，但效果取决于评估本身是否可靠。
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