智能体可观测性正从运维层面的后置考虑转变为一项独立的预算条目。Splunk 的《2026 年可观测性现状》报告将 AI 智能体的隐性成本界定为预算问题，而 Network World 报道称，智能体流量推高了遥测成本，同时使网络可观测性更加复杂。这一模式是结构性的：智能体集群产生 trace、span 和日志的速率是人类驱动的工作流从未有过的，因此遥测管道成为首要的成本中心，而非固定的间接开销。
实际后果是，采样与保留策略应当属于设计阶段。先埋点、后规划范围的团队会发现，span 数量、基数（cardinality）和日志详细程度随并发运行数扩展，而不是随用户数扩展。值得尽早确定的事项包括：哪些 span 以完整保真度保留、哪些进行聚合、原始 trace 保留多久，以及允许哪些属性成为高基数维度。这些是直接影响成本的工程决策，在首批一千次运行之前做出，远比事后改造便宜得多。
工具生态也在相应调整。Grafana Labs 正在用 AI 智能体来自动化面向 AI 智能体的可观测性，这一做法把遥测层本身视为需要动态管理、而非一次性配置的对象。从现有报道中尚不清楚的是，这些自动化方法如何核算自身的推理与遥测开销，以及它们是降低了净支出，还是仅仅把支出转移到了别处。