本文根据张雁飞在 Databend 社区活动的演讲实录整理而成，围绕“Trace 即 Evals”展开，系统梳理了 AI Agent 从 Prompt Engineering、Context Engineering 到 Harness Engineering 的演进，以及为什么 Agent 的稳定性、成本归因和效果评估，必须建立在完整执行轨迹之上。文章用 Claude Code、Evot、Pi 等 Agent 对比案例，讲清楚了 Agent Trace 为什么不同于传统 Trace，以及 Databend 如何用对象存储、VARIANT、加速列、全文检索和 Stream/Task 构建极简 Trace 存储与分析底座。阅读时间约 12 分钟。
