Ein Developer hat ein Observability-System für KI-Coding-Agenten gebaut und zeigt damit ein häufig übersehenes Problem: Während alle mehr Agenten starten wollen, können kaum welche sagen, was diese tatsächlich kosten und welchen Wert sie bringen. Mittels eines Test-Setups vergleicht er drei Gemini 3.5 Flash Agenten mit unterschiedlichen Spezifikationsformaten (Markdown, HTML, visuelles HTML) und misst deren Performance, Geschwindigkeit und Kosten. Ein überraschendes Ergebnis: Der Markdown-Agent verbrannte in einem Durchgang mehr Tokens als der HTML-Agent – man würde das nie sehen ohne Observability. Das System streamt alle Events zu einem zentralen Server, visualisiert Agenten-Traces in einem Dashboard und zeigt damit auch versteckte Context-Bloat in System Prompts. Die Botschaft: Wer KI-Agenten in der Produktion einsetzt, braucht vollständige Sichtbarkeit auf Token-Kosten und tatsächlichen Output-Wert – das ist der entscheidende Hebel für echte agentic Engineering.
