线上 Agent 每天约 100 万请求，每个请求 trace 平均 50 个 span，包含 LLM、工具、检索、重试。用户投诉「慢」和「答非所问」。全量存 trace 成本太高。你会怎么设计指标、日志、trace 字段和采样策略，使得能快速定位是模型慢、工具慢、检索差、还是编排死循环？请给出关键指标和至少两种采样策略。

面试官在考什么

判断候选人能否在成本约束下设计 Agent 可观测性，并把延迟和质量问题归因到具体组件。

可观测性

回答框架 · 前两步

1. trace 分层：根 span 是用户请求，子 span 覆盖规划、LLM、工具、检索、重试；统一 request_id/trace_id 和 prompt/tool 版本标签。
2. 指标：请求量、错误率、p50/p95/p99 延迟、LLM token 与成本、工具错误/超时率、检索命中率、重试次数、单请求步数/循环检测。

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