摘要：Agent规模化落地受输出不稳、链路黑盒、质量漂移制约，依托可观测、评估、迭代三层架构破局。以UModel统一异构数据构建数字底座，Benchmark确立量化质量基线，AgentLoop打通数据采集-评测-样本沉淀-模型微调闭环。采用多维度混合评估机制，依托全链路Trace还原推理步骤，沉淀真实业务样本驱动RL优化，形成可持续迭代的智能体成长飞轮，落地AIOps多场景工程实践。
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