北京
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AI智能体的输出质量，能不能像服务可用性一样被量化？Grafana给出的思路是：可以。它提出把SLO和错误预算这套方法，直接套用到AI智能体的行为上。
具体做法是把几类原本模糊的问题转成可测量的SLI：幻觉、任务完成度、毒性以及成本。这些指标一旦被定义成服务等级指标，团队就能像监控接口延迟那样监控它们。
这套方法瞄准的是一个传统可观测性覆盖不到的盲区——质量的渐进式漂移。模型没有报错，服务没有宕机，但输出在慢慢变差。这种变化不会触发任何告警，却会真实影响使用体验。
把幻觉和成本放进同一套SLI体系，意味着质量与开销被放在同一个框架里衡量。团队可以据此设定错误预算，判断当前的行为偏差是否已经超出可接受范围。
正方会认为，这是把AI运维从"凭感觉"推向工程化的必要一步；反方则会质疑，幻觉和毒性这类指标本身难以稳定定义，量化之后是否真的可比。判断的关键在于，这些SLI能否在真实团队里被持续测量，而不是停留在方法论层面。
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