گزارش State of Observability 2026 از Splunk هزینه‌های پنهان agentهای AI را بررسی می‌کند و Network World گزارش می‌دهد که بارهای کاری agent هزینه‌های تله‌متری را بالا می‌برند و در عین حال مشاهده‌پذیری شبکه را پیچیده‌تر می‌کنند. فشار ساختاری است: هر اجرای agent تعداد traceها، spanها و metricها را چند برابر می‌کند، بنابراین حجم مشاهده‌پذیری با هم‌زمانی agentها مقیاس می‌گیرد نه با تعداد سرویس‌های مستقرشده.
Grafana Labs در پاسخ، agentهای AI را برای خودکارسازی مشاهده‌پذیری agentهای AI به کار می‌گیرد و بخشی از بار instrumentation و triage را به همان دسته سیستمی منتقل می‌کند که داده را تولید می‌کند. آمار پذیرش به مسئله مقیاس می‌دهد: Security Magazine گزارش می‌دهد که ۳۵٪ سازمان‌ها بیش از ۱٬۰۰۰ agent AI را اجرا می‌کنند. در این اندازه ناوگان، سیاست نمونه‌برداری، بازه‌های نگهداری و کاردینالیتی metric دیگر تنظیم عملیاتی نیستند و به تصمیم‌های معماری تبدیل می‌شوند که پیش از استقرار گرفته می‌شوند.
پیامد عملی برای مهندسی agent این است که بودجه‌های مشاهده‌پذیری باید در مرحله طراحی و در کنار محدودیت‌های tool call و توپولوژی orchestration قرار گیرند. تیم‌ها باید تصمیم بگیرند کدام spanها با وفاداری کامل نگهداری شوند، کدام‌ها نمونه‌برداری شوند و کدام attributeها به metric ارتقا یابند، سپس این انتخاب‌ها را تحت هم‌زمانی واقع‌گرایانه agentها آزمایش کنند. آنچه از پوشش ارائه‌شده روشن نیست، تأثیر هزینه مشخص به ازای هر اجرای agent و نحوه مقایسه رویکردهای Splunk و Grafana در محیط تولید است.