Entenda execuções, prompts, modelos, ferramentas, políticas, tokens, latência e comportamento por uma camada de observabilidade feita para sistemas agênticos.
O monitoramento tradicional diz se a infraestrutura está saudável. Operar agentes exige entender o que o agente de fato fez: qual caminho seguiu, qual ferramenta chamou, qual regra foi avaliada e quanto aquilo custou. Um servidor saudável pode estar rodando um agente que erra.
Aqui o trace não é instrumentação acrescentada: cada passo do agente já é o span, o evento e o checkpoint. Um passo alimenta o trace, o ledger de custo, a trilha e a memória.
Qual agente executou, em qual versão e sob qual responsável.
Cada run do início ao desfecho, com o caminho que percorreu.
As unidades de trabalho dentro de uma execução, incluindo subagents.
O prompt exato que foi enviado, não o template que o gerou.
Qual modelo respondeu, com quais parâmetros e a que custo.
Quais chamadas saíram, com quais argumentos e o que voltou.
Quais regras foram avaliadas e qual delas bloqueou.
Consumo por execução, agente, time e ambiente.
Onde o tempo foi gasto, etapa por etapa e não só no total.
O desfecho da execução, e se ele atendeu o que foi pedido.
Toda espera pendente, por documento, callback ou aprovação, visível no console. A espera que ninguém vê é o incidente das três da manhã.
Execuções ativas, taxa de sucesso, p99 e gasto de tokens por agente e por tenant. Telemetria atrelada a dinheiro, não só a logs.
Um agente doente aparece pela taxa de erro e pelo custo antes de virar incidente, com incidentes e alertas de orçamento ao lado das métricas.
Os pedidos de quatro olhos pendentes são contados junto das métricas. Governar faz parte de operar a frota.
O agente devolveu a resposta certa, e para o monitoramento tradicional está tudo bem.
No caminho ele repetiu a mesma busca onze vezes.
E escalou para um modelo caro numa tarefa trivial.
Enxergar agente como agente é ter a execução como unidade. É onde 'por que ficou caro' tem resposta.