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测验：评估 AI 智能体

让我们评估一下你对本附加单元中所涵盖的智能体追踪和评估概念的理解。

本次测验为可选，不计分。

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Q1: AI 智能体中的可观测性主要指的是什么？

哪个陈述准确地描述了 AI 智能体可观测性的目的？

它涉及通过日志、指标和跨度（spans）追踪内部操作，以理解智能体行为。 它仅仅专注于降低运行智能体的财务成本。 它仅指智能体的外部外观和用户界面。 它只关心编码风格和代码美学。

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Q2: 以下哪项不是智能体可观测性中常见的监控指标？

选择通常不属于可观测性范畴的指标。

延迟 每次智能体运行的成本 用户反馈和评分 智能体的代码行数

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Q3: 什么最能描述 AI 智能体的离线评估？

确定正确离线评估本质的陈述。

在实时环境中使用真实用户交互来评估智能体。 使用包含已知基准（ground truth）的精选数据集来评估智能体性能。 实时监控智能体的内部日志。 在没有任何评估指标的情况下运行智能体。

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Q4: 智能体的在线评估提供了什么优势？

选择最能反映在线评估好处的陈述。

它使用预定义的数据集提供受控的测试场景。 它捕获实时的用户交互和真实世界的性能数据。 它消除了任何离线测试和基准测试的需要。 它仅仅专注于降低智能体的计算成本。

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Q5: OpenTelemetry 在 AI 智能体可观测性和评估中扮演什么角色？

哪个陈述最能描述 OpenTelemetry 在监控 AI 智能体中的作用？

它提供了一个标准化的框架来检测代码，从而能够收集用于可观测性的追踪、指标和日志。 它通过自动修复代码问题来替代手动调试。 它主要用作存储历史日志的数据库，不具备实时能力。 它通过自动调整模型参数来优化 AI 智能体的计算性能。

恭喜你完成本次测验！🎉 如果你答错了任何问题，可以考虑复习本附加单元的内容以加深理解。如果你做得很好，那么你已经准备好探索智能体可观测性和评估方面更高级的主题了！

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