18 分钟AWS re:Invent 2025——为多智能体AI系统实现人在回路控制（CNS428）
了解如何将审批关卡实现为明确的工作流检查点，而不是等问题发生后再进行非正式人工审核。
中级自动化
LLM的可观测性与评估
Hamel Husain. Hamel Husain、Eugene Yan、Brian Bischof、Harrison Chase和Shreya Shankar共同讲解追踪、日志分析、大语言模型评判，以及查看真实生产数据的工作流程。可以像听长篇播客一样耐心观看——这是YouTube上对文章“查看你的追踪”这一主张最深入的单一讲解。
AI Expert 注释
这段视频长达两个半小时，观看次数也很少，但我们有意保留：目前没有深度相当的追踪驱动评估长篇讲解，因此请像听长篇播客一样耐心观看。
您应该从中获得什么
将追踪、评估、反馈和生产审核串联为大语言模型系统的运营循环。
先观看或了解
具备生产环境大语言模型经验——视频默认你拥有值得分析的真实追踪和日志。
最后审核：2026年5月18日
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