核心论点
Agent= 工具调用加数据
工具正在被商品化;真正的护城河,是让 Agent 可观测、可评估、可改进的数据基础设施。AVIA 是 AI 的数据基础设施——一条贯穿标注、Agent 知识管理、可观测与 Skill/MCP 管理的闭环,把同一个核心诉求在各产品间统一起来。
- 在一处管理用户与本体知识
- 让这些知识可被 Agent 工具管理与评估
- 一条闭环,而非各自为政的仪表盘堆叠
评估管线
从注册中心到反馈闭合成一条回路
Skill/MCP 注册中心进入版本管理;运行时记录每一次 Agent、技能、工具与 MCP 调用;评估按你自有的指标与数据集打分;用户反馈再回流到注册中心。闭环持续复利,从不停歇。
注册中心
每个 Skill 与 MCP 服务都登记在一个共享目录里,供 Agent 统一解析。
版本管理
锁定、晋级与回滚版本,让你始终清楚究竟运行了什么。
遥测
捕获每一次 Agent、技能、工具与 MCP 调用，带逐步完整上下文。
评估
用你自有的指标与数据集评估线上行为——而非通用基准。
反馈
用户信号与评估结论直接回流到注册中心。
最大价值
日志化为让 Agent 变强的闭环
因为每次运行都被记录,完整的运行日志就成了 Agent——或使用 AI Coding 的开发者——用来自我改进的原材料。可观测把生产变成自我迭代的底座:每一次发布都建立在上一次的证据之上,而非凭空猜测。
- 在开发侧借助 AI Coding 自我迭代
- 回放任意失败运行,直接转化为修复
- 每次发布都基于上一次的证据更进一步
Skill / MCP 管理
开发与运维共用的一个注册中心
Skill 与 MCP 服务存放在一个共享、带版本的注册中心——开发与运维无缝交接,Agent 迭代更快。上线的,正是被评估过的。
共享注册中心
一个 Skill 与 MCP 服务目录,供每个 Agent 统一解析。
版本管理
锁定、晋级与回滚——始终清楚生产中在运行什么。
开发与运维交接
开发注册、运维晋级——中间没有失真的交接。
工作方式
运行观测评估迭代
运行时产生轨迹,可观测层收集,评估层按你的指标评分,闭环再回到数据与模型。
接入
端到端捕获 Agent、技能、工具与 MCP 调用的轨迹。
观测
带完整上下文查看每一次运行:输入、步骤、输出、成本与时延。
评估
用你自有的指标与数据集持续评估线上行为。
迭代
结论回流到数据与模型,让每次发布都优于上一次。
能力
为 Agent 而建的数据基础设施
端到端追踪
每个 Agent、技能、工具与 MCP 调用,带逐步完整上下文。
持续评估
按你自有的指标与数据集评分——而非通用基准。
Skill / MCP 版本
一个共享、带版本的注册中心,开发与运维干净交接。
回退检测
对比版本,在影响用户前发现质量下降。
AI Coding 自我迭代
运行日志成为 Agent 或开发者用来改进的材料。
自定义指标
定义对你产品重要的信号并实时跟踪。
实战场景
它在哪里发挥价值
Agent 与技能调试
出问题时逐步追踪 Agent 究竟做了什么。
生产评估
用你的指标评估线上行为,尽早发现回退。
成本与时延调优
找到昂贵、缓慢的路径,优化真正重要的。
量化收益
真正可见的生产
100%
调用全程记录
Live
生产环境实时评估
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反馈闭合回路
BYO
指标与模型
为集成而生
运行在你的环境中
BYOS
可观测、轨迹与注册中心数据留在你的存储。
BYOM
用你自己的模型与评审做评估。
BYOK
你的密钥与访问控制,完整审计。
常见问题
关于可观测
每一次 Agent、技能、工具与 MCP 调用——端到端,每一步都有完整上下文。