Agent 观测与优化 AgentLoop（简称 AgentLoop）是阿里云推出的面向企业级智能体的一站式自进化平台，提供 Agent 全栈观测与审计、Agent 评估与实验、Agent 资产管理与持续优化等核心能力，助力企业构建智能体进化数据飞轮，持续提升企业 Agent 的质量、效率、成本与安全性。
使用入口
AgentLoop 控制台：控制台入口。
AgentLoop QuickStart 全流程实践：快速入门按创建智能体空间 → 接入观测数据 → 构建评估器 → 创建评估任务 → 导入与标注数据集 → 管理 Agent 资产 → 使用记忆库的顺序，串联 AgentLoop 自进化闭环的完整实操路径。
RAM权限策略参考：通过配置 RAM 用户和 RAM 角色的权限，使用不同的功能。
更多请参考什么是 AgentLoop。
为什么需要 AgentLoop
当企业从 LLM 应用迈入 Agent 应用阶段，传统 APM 和 LLMOps 工具集体失灵。Agent 的多步推理、工具调用、多模型协作等特性带来四大核心挑战：
质量退化难感知——Agent 多步推理输出质量下降，故障定位平均超 2 小时，只能被动等待工单和客诉暴露问题。
成本暴涨难归因——Token 异常消耗可达平峰期的 10 倍以上，却缺乏精细归因手段，无法实施 FinOps 治理。
变更风险难拦截——Prompt、Skill、模型变更缺乏自动化质量门禁，大部分变更故障本可拦截却被放过至线上，造成业务损失。
行为审计无留痕——Agent 多步执行轨迹缺乏审计与回放能力，难以满足金融、政企等行业合规留痕要求。
AgentLoop 正是为解决这些问题而生，提供 Agent 全栈观测、审计、评估、实验、资产管理、上下文工程等一站式服务，助力企业用户持续进化智能体效果，让 Agent 越用越聪明——更好、更快、更省、更安全。
设计理念
AgentLoop 的核心设计理念体现在四个方面：
面向 Agent 而非 LLM 设计——贯穿观测、审计、评估、实验、优化等核心场景，针对 Agent 范式进行能力升级。传统 LLMOps 工具围绕单次模型调用设计，无法应对 Agent 多步推理、动态规划和工具编排等复杂行为。AgentLoop 以 Agent 完整执行轨迹为核心对象，覆盖从规划到执行到反馈的全过程。
企业级生产场景闭环——面向真实业务上线的端到端场景闭环，而非停留在 Demo 层面的单点功能。从数据采集、质量评估到持续优化，每个环节都为企业生产环境量身设计，支持高并发、高可用和多团队协作。
核心能力 Agentic 化——评估器等核心组件自身即 Agent，支持用户通过 Prompt、Skill、Tool 灵活扩展。例如 Agent-as-a-Judge 评估器可以使用工具、调用外部系统、执行多步推理来完成复杂评估任务，而非简单的 Prompt 模板填充。
全面兼容主流框架与运行时——不绑定特定 Agent 开发框架或运行时，全面兼容 Dify、LangChain/LangGraph、AgentScope、OpenClaw、Hermes 等各类框架，Qoder/Claude Code/Codex/Cursor 等各类 CLI，以及阿里云 AgentRun、AgentTeams、ACS 及第三方运行时，无侵入接入不影响现有业务架构。
典型应用场景
智能客服质量提升
企业智能客服 Agent 面对大量真实用户对话，回复质量直接影响客户满意度。AgentLoop 可对客服 Agent 的每轮对话进行质量评估，自动识别答非所问、幻觉回答、信息遗漏等 Bad Case，并将高频问题沉淀为数据集用于定向优化。通过记忆库保持用户偏好的连续性，配合经验库沉淀复杂问题的最佳应答模式，持续提升客服 Agent 的解决率和用户满意度。
Coding Agent 质量守护
Coding Agent（如 AI 代码助手、自动化编程工具）产出的代码质量参差不齐，传统 Code Review 无法覆盖 Agent 决策过程中的推理质量。AgentLoop 支持对 Coding Agent 的完整执行轨迹进行观测和评估，包括任务规划合理性、工具调用准确性、代码产出正确性等多维度，帮助团队在 Agent 上线前通过实验验证版本变更效果，在线上通过持续评估拦截质量退化。
Agent 版本迭代的质量门禁
企业 Agent 应用频繁进行 Prompt 调优、模型升级、Skill 新增等变更。AgentLoop 的实验能力支持团队在变更前基于历史数据集进行 A/B 对比实验，量化新版本在准确性、延迟、成本等维度的表现差异。结合评估体系建立自动化质量门禁，确保只有通过回归测试的变更才能发布到线上环境，将变更故障拦截在上线前。
企业 Agent 成本治理（FinOps）
当企业同时运行多个 Agent 应用时，Token 消耗和模型调用成本可能快速增长且难以归因。AgentLoop 的全栈观测能力精确追踪每个 Agent、每个工具调用、每次模型推理的 Token 消耗和耗时，帮助企业识别成本热点（如某个工具频繁超时触发重试、某个 Prompt 模板 Token 消耗异常）。通过实验对比不同模型和配置的成本效率比，实现精细化的 Agent FinOps 治理。
金融政企合规审计
金融、政务等强监管行业要求 AI 系统的每一步决策过程可追溯、可审计。AgentLoop 的行为审计能力为 Agent 执行过程提供完整的证据链留痕，支持按时间、用户、Agent 应用等维度进行审计回放。内置的异常行为检测引擎可实时预警越权操作和敏感数据访问，帮助企业满足监管合规要求。