第26章：Observability——AI系统的可观测性体系26.1 问题定义：为什么AI系统需要可观测性传统软件的可观测性关注三个维度：Logs（日志）、Metrics（指标）、Traces（追踪）。AI Native系统需要额外的可观测性维度，因为：AI行为不可预测：同一个Prompt，不同时间可能产生不同输出Token消耗影响成本：每次AI调用的Token消耗直接影响运营成本Context质量影响输出：Context质量下降时，输出质量如何变化Agent行为需要追踪：多Agent协作时，每个Agent做了什么、消耗了多少资源没有可观测性，你就无法：知道AI每天消耗了多少Token（成本黑洞）知道哪些Skill效果差（浪费资源）知道Agent在哪里失败了（无法优化）知道Context质量是否在退化（质量黑洞）26.2 AI可观测性的六大维度维度1：Token Metrics（Token指标）核心指标：