可观测性，正在成为 agent 开发的硬门槛

可观测性并不是新鲜技术，例如链路追踪、监控、日志这些可观测技术已经很成熟了。但 AI agent 把客观性推到了一个新位置：从线上出问题再查，变成了开发阶段没它根本调不了。

因为 agent 的行为不确定。一个任务跑下来，可能是几十轮的模型调用、几十次的工具调用，中间可能还夹杂着子 agent 和失败重试。没法像普通程序那样打断点、看堆栈，因为每一步的逻辑是模型做的。看不到每步在干什么，就很难进行调试。

这类工具解决的是三个核心问题：
1、记录 trace 完整链路
2、记录 token 消耗情况
3、发现跑偏和死循环的情况。
一次任务从开始到结束，调了哪些工具、传了什么参数、结果对不对，trace 记录一目了然。

OpenTelemetry 已经推出了 GenAI 语义约定，gen_ai 开头的指标名称开始统一。agent 可观测性正在从各家自造轮子，走向一套通用语言。

agent 越自主，就越需要一双眼睛盯着它。可观测性工具，就是这双眼睛，covo-agent 已经有了自己的这双眼睛。