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在软件中，代码记录应用的功能；而在人工智能中，追踪记录则起到这个作用。
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原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。
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内容提要
在传统软件中，代码是理解应用的关键，而在AI代理中，决策逻辑体现在运行时模型中。理解代理行为需要分析追踪记录，而非代码。这改变了调试、测试和监控的方式，所有操作需围绕追踪进行。
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关键要点
- 在传统软件中，代码是理解应用的关键，而在AI代理中，决策逻辑体现在运行时模型中。
- AI代理的代码只是支架，实际的决策发生在模型运行时。
- 理解代理行为需要分析追踪记录，而非代码，追踪记录记录了代理的实际行为及原因。
- 调试、测试、优化和监控的方式需要围绕追踪进行，而不是代码。
- 在AI代理中，输入相同的情况下，可能会产生不同的输出，理解发生了什么需要查看追踪记录。
- 调试变为追踪分析，错误不在代码逻辑，而在代理的推理过程。
- 无法在推理中设置断点，但可以通过追踪和实验环境进行逻辑调试。
- 测试变为基于评估的过程，需要在生产环境中持续评估追踪记录以捕捉质量下降。
- 性能优化从分析代码转向分析追踪，以发现决策模式和效率问题。
- 监控的重点从系统健康转向决策质量，需要分析追踪记录以监控任务成功率和推理质量。
- 协作需要在可观察性平台上进行，追踪记录成为协作的核心，而不仅仅是代码。
- 产品分析与调试合并，理解用户行为需要理解代理行为，追踪记录是关键。
- 在AI代理中，追踪记录是文档，所有操作需围绕追踪进行，良好的可观察性至关重要。
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延伸问答
在人工智能代理中，如何理解代理的行为？
理解代理的行为需要分析追踪记录，而非代码，追踪记录记录了代理的实际行为及原因。
调试人工智能代理时，应该关注什么？
调试时应关注追踪记录，分析代理的推理过程，而不是代码逻辑。
在人工智能中，如何进行性能优化？
性能优化应转向分析追踪记录，以发现决策模式和效率问题。
人工智能代理的测试方式与传统软件有何不同？
测试变为基于评估的过程，需要在生产环境中持续评估追踪记录以捕捉质量下降。
如何监控人工智能代理的决策质量？
监控重点应转向决策质量，分析追踪记录以监控任务成功率和推理质量。
在人工智能代理中，追踪记录的作用是什么？
追踪记录是理解代理行为的关键，记录了代理的决策过程和结果。
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