专题：model-explainability

AI可观测性在Agentic时代中发挥关键作用，帮助提升系统确定性和工程实践。通过监控响应时间、错误率等指标，开发者可更好地理解和优化AI代理行为。文章强调了日志分析、指标监控和可视化工具的重要性，为AI系统的可靠性和可解释性提供支持。

神经算法推理（NAR）通过深度学习捕捉经典算法逻辑，提升模型可解释性与推理能力。文章介绍了GNN在算法执行中的应用、改进的架构设计及实际案例，还提供了CLRS基准测试工具，具有较高的技术价值。