随着大语言模型能力的不断拓展，AI Agent成为大规模工程落地的关键。这些智能体能够自主规划任务、调用外部工具，并利用记忆与知识库沉淀复杂业务目标。然而，其内部复杂的任务规划、工具调用与记忆检索机制，使得传统的应用观测手段在面对这类非确定性系统时显得力不从心。例如，当Agent响应变慢、报错或与输入无关自言自语时，传统的排查手段往往难以定位具体原因，导致问题解决困难重重。因此，构建一套类似CT的系统，以实现对Agent全生命周期的可视化和可解释性分析，成为了迫切需要解决的问题。
--91likeyou---
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