Why can I not tell which sub-agent in my pipeline burned most of my budget?
Oportunidade
Multi-agent AI pipelines are now standard: an orchestrator spawns specialist sub-agents that each call their own models, tools, and external APIs, and the resulting compute costs land in a single invoice with no line-item breakdown. Attributing token consumption to specific sub-tasks requires instrumentation that no major agent framework ships by default, leaving finance and engineering teams with aggregate spend figures they cannot route to the right business unit, product feature, or customer account. Outcome-based pricing models, such as charging per resolved support ticket, depend on knowing what each resolution cost at sub-agent granularity, but that data does not exist in any standard tracing or billing format today. Without it, the unit economics of agentic products are rough estimates, enterprise chargeback of AI costs to the right cost center is manual, and identifying which par
Por que importa
A standard cost-attribution trace format for multi-agent pipelines is what lets companies price, govern, and improve agentic products as real business units rather than black-box experiments.
Como avalio a oportunidade
A Pontuação de Oportunidade é minha própria leitura, não uma medição: o quanto dói, com que frequência aparece e o quanto pouco existe para resolvê-lo hoje. Quanto maior, mais vale a pena construir, na minha opinião.
O quanto de dor causa quando aparece.
Com que frequência as pessoas realmente se deparam com isso.
O quanto pouco de boas ferramentas existe para isso hoje.
Mais problemas que merecem ser resolvidos
Por que todo aplicativo de IA me esquece no momento em que fecho a aba?
AIPor que aprender uma nova área ainda depende de saber o que perguntar?
AIPor que uma pessoa sem especialização não consegue verificar o que uma IA acabou de dizer?
AIPor que testamos modelos em benchmarks mas os lançamos em produção no achismo?
AIPor que agentes de IA não têm memória dos próprios erros?
AIPor que não consigo auditar em que um modelo foi realmente treinado?