为什么Agent需要可观测性？ 传统软件的行为是确定性的——同样输入产生同样输出。但Agent的行为由LLM驱动，具有随机性和非确定性。这使得Agent系统更需要完善的可观测性——才能知道Agent"在做什么"、“为什么这么做”、“花了多少钱”。
可观测性三大支柱 1. 日志（Logging） 记录Agent每一步的行为：
{ "timestamp": "2026-07-16T10:00:01.234Z", "session_id": "sess_abc123", "agent": "research_agent", "action": "tool_call", "tool": "web_search", "input": {"query": "AI芯片市场2025"}, "output": {"results": 5, "top_result": "..."}, "duration_ms": 1234, "tokens": {"input": 25, "output": 0}, "cost_usd": 0.0001, "status": "success" } 日志设计原则：
结构化（JSON而非纯文本） 可关联（session_id + step_id） 可过滤（level, agent, tool等字段） 采样策略（全量记录关键步骤，采样记录调试信息） 2. 指标（Metrics） 量化Agent运行状态：
业务指标：
任务成功率 用户满意度（评分/反馈） 平均完成时间 平均步数 技术指标：
LLM调用延迟（p50/p95/p99） 工具调用延迟 Token消耗量 API错误率 每任务成本 资源指标：
GPU利用率 内存占用 并发会话数 队列深度 3. 追踪（Tracing） 记录一次完整任务的全链路：
Trace: sess_abc123 ├── Span 1: task_planning (1.2s) │ ├── LLM call: gpt-4 (0.8s, 500 tokens) │ └── Output: [search, analyze, report] ├── Span 2: web_search (0.6s) │ ├── tool: search_api │ └── Result: 5 items ├── Span 3: content_analysis (2.1s) │ ├── LLM call: gpt-4 (1.8s, 2000 tokens) │ └── Output: analysis_summary ├── Span 4: report_generation (1.5s) │ ├── LLM call: gpt-4 (1.2s, 1500 tokens) │ └── Output: final_report.md Total: 5.4s, 4000 tokens, $0.06 监控架构 数据采集层 # Agent执行包装器 class TracedAgent: def __init__(self, agent, tracer): self.agent = agent self.tracer = tracer @trace async def run(self, input_data): with self.tracer.span("agent_run") as span: span.set_attr("input", input_data) result = await self.agent.run(input_data) span.set_attr("output", result) span.set_attr("tokens", self.agent.total_tokens) span.set_attr("cost", self.agent.total_cost) return result @trace async def call_tool(self, tool, args): with self.tracer.span("tool_call") as span: span.set_attr("tool", tool.name) span.set_attr("args", args) start = time.time() result = await tool.run(args) duration = time.time() - start span.set_attr("duration_ms", duration * 1000) span.set_attr("result", result) return result 数据存储层 数据类型 存储方案 保留期 日志 Elasticsearch / Loki 30天 指标 Prometheus / InfluxDB 90天 追踪 Jaeger / Tempo 7天 会话记录 PostgreSQL / MongoDB 按需 可视化层 实时仪表盘：
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