Grafana提出用SLO和错误预算监控AI智能体行为

2026年11月2日，InfoQ报道Grafana Labs提出一套衡量AI智能体行为质量的方法：用评估、服务级别目标（SLO）和错误预算，把智能体的幻觉、任务完成度、毒性和成本等行为转化为可衡量的SLI并持续监控。该方法规定，错误预算充足时团队可以继续变更，预算耗尽则转向修复质量，对逐渐漂移而非突然故障的智能体行为尤其有用。报道同时指出，其有效性依赖底层评估质量，若充当裁判的LLM持续错误分类响应，错误预算可能带来虚假的精确感。目前该方案仍处于方法提出阶段，尚无落地或采用情况的报道。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。