Grafana Labs 提出以 SLO 与错误预算度量 AI Agent 行为
- 核心提议：Grafana Labs 提出把站点可靠性工程中已被广泛使用的 SLO（服务等级目标）与错误预算方法，应用于 AI Agent 行为的评估，用于回答「Agent 是否真的在按预期行为运行」。
- 问题定位：文章将「衡量 AI Agent 是否行为良好」列为现代软件中相对陌生的问题，并把 SRE 领域已有的可靠性工程框架视为可借用的成熟路径。
- 文章信息：该提议由 Craig Risi 撰文，发布在 InfoQ；当前公开内容仅覆盖开篇论述，未披露具体的指标定义、SLO 阈值或工具实现方式。
- 行业意义：Agent 进入生产环境后，可观测性工具主要覆盖延迟、错误率等系统层指标，行为层的判定口径仍然缺失；把 SLO 与错误预算引入这一层，意味着 Agent 行为是否符合预期需要被拆解成可采集、可告警的服务等级指标。 🔗 InfoQ 报道
