鐵人檔案
當 AI Agent 真正上線後，「跑得動」跟「看得懂它在幹嘛」是兩回事。Agent 一旦具備自主決策與工具呼叫能力，傳統的日誌監控往往看不出「為什麼做這個決策」，只看得到「呼叫了哪個 API」。
這 30 天會用 Google Cloud 的可觀測性工具鏈——Cloud Trace 追蹤 Agent 決策鏈路、Cloud Logging 建立結構化決策日誌、Cloud Monitoring 設計異常告警、搭配成本與延遲的 SLA 監控——把「Agent 內部到底發生了什麼」變成看得見、可追溯、可稽核的資訊。
Agent 的成本結構跟傳統應用不同 傳統應用的成本大致跟請求數成正比，相對可預測。Agent 不是：同樣一個請求，可能因為 Agent 決定多繞幾輪、或是因為...
比成本更難的：怎麼知道 Agent「怪怪的」 成本異常相對好偵測，因為它是明確的數值。行為異常難得多——Agent 沒有報錯、任務也「完成」了，但它做事的方式跟...
對 Agent 承諾「可用性」是什麼意思 傳統服務的 SLA 相對單純：服務有沒有回應、回應時間多長。Agent 服務複雜在於——它可能「有回應」但「沒幫上忙」...
