面向智能体工作流可靠性的容量感知控制
智能体工作流运营者可以将使用容量和计量故障视为执行条件，而不是外部服务事故。最实际的改进包括同时使用工作流风险和当前配额状况的准入控制，以及将生产故障转化为持久化运行标准和检查项的追踪记录到代码库流程。
主题概况
Observability
智能体工作正被完整循环、可见故障和可审计证据所评估
当天最强的信号是，在真实约束下对智能体工作的实际测量。MAC 和 TeleSWEBench 显示，智能体在设计另一个智能体和修复领域代码方面的自主性都有限。其余论文集中在让智能体输入、工具和运行时证据可审计。
AI toolchain verification
MCP 服务器团队可以在工具到达代理之前加入描述与代码一致性检查。SDK 文档团队可以给审查代理加一层检索，找到支持断言的跨文件证据。LLM 服务团队可以在输出质量下降但系统未崩溃时，加入比较中间模型状态的差分诊断流程。