Agent 线上响应变慢，P99 从 4s 涨到 25s，但错误率没变。让你来定位。请说明你会看哪些指标、日志和 trace 怎么打，以及怎么区分是模型慢、工具慢，还是编排逻辑（重试、循环）导致的慢。请给出具体的埋点结构和排查顺序。

面试官在考什么

判断候选人是否具备分层埋点和长尾归因的能力，能不能从『一个总延迟数字』下钻到具体的 span、步数和重试次数，而不是只会看整体均值。

可观测性

回答框架 · 前两步

1. 分层埋点：请求级 span（总延迟、步数、token、最终状态）+ 每次 LLM 调用 span（模型、输入/输出 token、首 token 延迟、总延迟）+ 每次工具调用 span（工具名、参数摘要、状态码、延迟、重试次数），用同一个 trace_id 串起来。
2. 指标要分维度看分布：按工具、按模型、按 prompt 版本、按流量分组看 P50/P95/P99，同时看步数分布和重复调用次数，均值会掩盖长尾。

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