AI 代理进入正式环境后，最难发现的问题往往不是系统宕机，而是它看似有回答、有调用工具，实际却选错资料、漏掉条件、重复绕路，或把案件交给错误流程。近期产业实务已把正式环境会话、执行轨迹、线上评估与人工升级视为持续改善的共同基础。
区分系统正常与任务成功
HTTP 成功、模型有输出、工具没有异常，只能证明技术链路完成。每条流程仍需定义任务完成、答案正确、工具选择、权限遵循与人工升级等条件。
从真实会话建立评估资料
在保护个资与机密的前提下，抽样保留提示、检索来源、工具调用、核准节点、最终结果与人工修正，把失败案例整理成可重现测试。
用多层指标发现静默失败
分别评估工具与参数、单回合答案、会话任务成果，以及系统延迟、成本、错误率和权限事件，并连回同一条执行轨迹。
改善必须先通过回归验证
提示、知识或工具说明的每次修改都应有版本，先测试既有成功案例、最新失败案例与高风险边界，再由负责人核准发布并保留回退。
用四周跑完一条闭环
先定义基准，再收集轨迹与标记失败，接着调整系统，最后用回归测试与小流量观察确认成效。
米亚科技的建议
把完成条件、可观测栏位、人工修正、版本与回归门槛写进系统需求，并将网站、APP、RAG、内部系统与代理轨迹串成可治理的改善闭环。