某 Agent 线上平均一次会话 12 轮、调用 20+ 次工具和模型。目前 trace 是平的：一次用户请求只有一条根 span，工具调用和模型调用都打在同一层日志里。排查一个『答非所问』的 badcase，工程师要手工捞日志约 2 小时。目标是把定位时间压到 10 分钟内，并支持成本归因（token 花在会话的哪一步、哪个工具、哪类用户）。请给出可观测性方案：trace 模型怎么建、采样怎么定、成本怎么归因。

面试官在考什么

判断候选人能否为多轮 Agent 设计可观测体系（span 语义建模、采样策略、成本归因、badcase 闭环），而不是接个 APM 打日志。

可观测性

回答框架 · 前两步

1. Trace 模型：会话 → 轮次 → 模型调用/工具调用 → 子步骤；工具调用是模型调用的子 span，携带工具名、入参摘要、耗时、结果状态；流式与异步必须显式透传 trace context。
2. 记录语义事件而不是纯日志：选中了哪个工具、为什么放弃某个工具、是否触发重试或回退——这些决策点才是定位『答非所问』的关键。

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