當LLM 與 Agent 系統全面進入生產環境時，由於它們的本質是機率性而非確定性：相同的 prompt 可能帶來截然不同的輸出，幻覺、漂移、成本失控、無限迴圈隨時可能發生。而傳統的 Logs、Metrics、Traces 只能告訴你「系統在跑了」，卻無法回答「跑出來的東西可不可靠？為什麼突然變笨？會不會造成公司嚴重的損害？」這場演講將帶你直面 AI 的核心挑戰: 不確定性，並探索如何透過現代 AI Observability 與它「共舞」而非對抗。讓我們一起學會與不確定性共舞，讓 AI 從黑盒變成可信賴的生產力引擎！

聽眾收穫：

進一步了解AI的不確定性、認識不確定性的多重來源、運用結構思維設計出具有韌性的系統、從被動監控走向主動「不確定性管理」與自我優化的閉環迴路。