用 Langfuse 持续改进代理——Annabell Schäfer 与 Lotte Verheyden，ClickHouse

jwuthri-cloud/Tracely-ai

面向 AI Agent 的 trace 原生 CI/CD 工具：对生产环境 trace 打分、将失败聚类成问题、把坏运行冻结为可重放的回归测试，并阻止会引入回归的 PR，同时发出通知。可自托管，标签显示使用 ClickHouse 和 Python。

在你睡觉时自我改进的智能体——Fuad Ali，Arize AI

Agents That Self Improve While You Sleep - Fuad Ali, Arize AI

这是 Arize AI 的 Fuad Ali 的一场工作坊视频，讲解如何为 AI 智能体搭建自我改进闭环：追踪全部数据，让常驻智能体 Signal 按计划读取轨迹并提交去重后的问题，把失败转化为评估与持续更新的回归数据集，运行实验证明修复有效，并在评估设计、数据集整理和修复审查等环节保留人工参与。演示基于一个预先植入了缺陷的玩具购物智能体，并包含关于定性输出评估、决策模型与成本的问答。

如何写出你的第一个 AI 评估（Eval）——SallyAnn DeLucia，Arize AI

How to Write Your First AI Eval - SallyAnn DeLucia, Arize AI

这是 Arize AI 产品负责人 SallyAnn DeLucia 的实操工作坊录像，讲如何从依赖“感觉检查”转向正式的 AI 评估。内容涵盖 eval 的定义及其与单元测试的区别、主要评估类型（LLM 作为评审、决策模型、代码评估、人工标注、agent 作为评审）、如何阅读 trace、如何写出具体的通过/失败标准，以及在 Arize 的 prompt playground 中构建并迭代 LLM 评审。视频附有分章节时间轴。