本系列为《OpenClaw进阶实战：技能精深 × 电商全栈 × 跨平台工作流》第三十一篇前置条件：已完成K8s集群部署（第三十篇），了解OpenClaw基本运行机制1. 引言OpenClaw作为AI Agent框架，其执行模式与传统应用有本质区别。当用户发送一条消息，背后可能经历：意图理解 → Prompt组装 → 模型推理 → 工具调用 → 结果吸收 → 二次生成等多轮迭代。传统监控只关心“服务是否存活”，而AI Agent需要回答更深刻的问题：是哪一轮推理导致最终输出偏离预期？Token消耗在哪个环节？成本是否异常飙升？工具调用是否因参数错误而反复失败？那个神秘的"Done"背后，Agent到底做了什么？OpenClaw官方在v2026.4.25版本中提出了**“Less mystery, more machinery”的口号，全面接入了OTEL（OpenTelemetry）可观测性框架。本文将基于此，构建一套生产级全链路可观测体系**，涵盖：Metrics（指标）：Prometheus采集26+关键指标，监控成本、性能、队列状态Traces（链路）：OpenTelemetry记录完整Agent决策链路，从消息进入→多轮LLM→工具调用→最终输出Logs（日志