Agent 可观测性仍是空白:现有工具只盯着 token 与延迟
mrtac96 · reddit · 2026-09-08
一位 Reddit 用户发帖质疑：目前的「Agent 可观测性」平台大多只是 LLM 可观测性工具，关注点停留在 prompt、补全、token、延迟、成本和评测。而 Agent 场景真正需要回答的问题是：
- 为什么 Agent 选了这个工具？
- 为什么 5 步能完成的任务走了 15 步？
- Agent 在哪里陷入循环？哪段记忆/上下文改变了决策？
- 多 Agent 之间如何协作与失败？失败归因于推理、检索、工具还是模型？
作者想要的是把一次 Agent 运行视为决策图、动作序列、工具交互、记忆变化和规划执行流的平台，并询问大家是否只能基于现有 tracing 工具在内部补齐缺口。
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