AI Agent 是否就绪，不应该由一次演示决定。更有用的看板应同时覆盖质量、安全、运维、成本和客户信号，让团队决定是扩大范围、暂停，还是收窄场景。
质量 KPI
跟踪任务成功率、有依据回答比例、引用准确率、回归测试通过率，以及未解决失败模式数量。成功率上升只有在测试集仍然反映真实客户工作流时才有意义。
安全 KPI
跟踪被阻止的工具调用、人工审批率、策略违规、prompt injection 测试失败，以及不同严重级别的事故。好的上线不是没有被阻止的动作，而是该阻止的动作被清楚地阻止。
运维 KPI
跟踪 trace 完整性、坏运行是否可回放、工具延迟、重试率、超时率和 fallback 成功率。如果团队无法重建一次坏运行，这个看板就缺了最重要的运维指标。
成本 KPI
跟踪每个完成任务的成本、每次升级成本、按工作流拆分的 token 消耗、缓存命中率和昂贵模型使用情况。成本控制应该绑定完成的工作，而不只是总 token 曲线。
客户 KPI
跟踪重复使用、自评启动、审计页访问、联系方式点击、支持问题和用户报告的失败。这些信号说明 Agent 是否建立信任，而不只是测试框架里能不能跑通。
快速清单
- 用一个看板做上线决策，不要让报告分散在不同地方。
- Agent 范围变化期间，每周复盘 KPI。
- 每个 KPI 都绑定负责人和阈值。
- 保留一个清晰的“哪些情况不能扩范围”区域。
- 重大发布前归档看板快照。
如何使用这份内容
把这篇文章当作工作评审辅助，而不是合规证书。准备把 AI Agent 推向生产环境的团队，应该把它和 trace、测试样例、策略决策以及每个未解决风险的负责人结合起来使用。
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AI Agent 就绪度 KPI 看板：一个紧凑的 KPI 看板，用来判断 AI Agent 是否适合扩大用户、放宽权限或进入生产环境。 阅读链接：https://ibbs.ai/zh/2026/07/07/ai-agent-readiness-kpi-dashboard-cn/
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