AI Agent应用有哪些常见的可观测性盲区？

AI Agent应用存在三个主要可观测性盲区。第一是推理过程不可见：一条用户消息内部可能经历系统提示词拼装、多轮模型推理、多次工具调用等复杂链路，任何环节出问题都会导致输出偏差，没有链路追踪只能靠猜测排查。第二是Token消耗不透明：Agent有上下文滚雪球效应，每轮对话会将历史对话、提示词、工具结果塞入上下文，可能从第一轮2000 Token膨胀到第五轮2万Token，无法知道是哪个模型、哪个Agent的提示词或哪个工具返回导致消耗异常。第三是系统状态不可知：OpenClaw运行涉及消息队列、Webhook处理、会话管理等多个环节，模型推理超时、工具调用卡住、消息队列堆积等问题无法实时感知，只能等用户投诉后被动发现。解决方案是通过Trace链路追踪和Metrics指标监控双管齐下。