设计和构建多智能体LLM系统后，注意力自然会转向它们的运行稳定性和效率。本章将介绍开发后的环节：评估系统输出、发现并解决问题，以及提升整体性能。

你将学会：

• 定义并应用衡量标准，以评估多智能体系统的效果。
• 为智能体间的交互实施可靠的日志记录和追踪，以便进行分析。
• 制定策略来诊断复杂行为和交互问题。
• 找出瓶颈并应用方法来调整系统性能和控制成本。
• 考虑应用程序的安全实践和验证方法。

这些技能对于维持多智能体LLM部署的可靠性和成本效益非常重要。我们将介绍系统性的方法，确保你的系统不仅能按预期运行，还能以最佳状态工作。