QAgent

构建 AI 代理的团队在版本上线前，处理代理的对话与任务执行记录，要完成的是判断这版代理是否达到可发布的质量标准。

旧做法通常是人工抽测对话、写脚本跑固定用例，或直接上线后靠用户反馈发现问题；这些替代方式在候选材料中未被提及，属于常识性推断。

公开材料只给出“自动化质量检查”一句定位，未说明团队原来如何发现代理出错、漏检一次代价多大，痛点无法从现有事实确认。

为什么用户会选择它

推断：若它把代理输出质量的检查自动化，可省去人工抽测和临时写脚本这一步，因此即将发布代理版本、又缺少测试人手的团队可能试用；但缺少客户案例或重复使用证据，无法确认是否长期使用。