Product Analytics for Agents and Users

结合用户行为优化 agent 操作：分析用户为何重复提示、流失或转化，并将洞察直接提供给编程 agent。

适合做什么

Agent 介绍

通过用户行为优化 agent 操作。准确了解用户为何重复发送提示、流失或转化，并将答案直接提供给编程 agent，以构建更具留存力的 AI 产品。传统可观测性告诉你 LLM 是否运行得快，产品分析则告诉你用户是否点击。当 AI 功能失败时，你往往需要在六个标签页之间切换，将原始 JSON trace 与点击流事件对应起来；如果无法在同一处查看这些信息，就难以修复问题。无需昂贵的 LLM 评估，即可在完整上下文中分析提示词、工具调用和模型输出。你可以定位幻觉在何处以及如何影响客户参与度和留存率，并将精确的行为洞察提供给 Claude Code，让它原生调试和修复 agent 与用户体验问题。不要局限于单元测试。通过 MCP 将产品分析嵌入 AI 工作流，并在 agent 循环中自动执行验证。你的 PII 和敏感用户数据不会离开数据仓库。可以通过 OTel 流式传输 spans，从 CDP 获取事件，或直接查询数据仓库。