匹配同步和异步执行
对普通工作人员使用同步客户端，对异步请求或智能体路径使用异步客户端，以便遥测不会阻止事件循环。
选择框架
选择知道结果的边界
在事务边界之后发出
在数据库提交、排队任务或模型工作流达到其持久边界之前，成功的处理程序并不是成功的业务结果。
在记录之前对异常进行分类
记录受控错误类型和失败步骤。当原始异常文本包含 SQL 参数、提示、机密或客户内容时，请避免使用原始异常文本。
共享事件合约
保持第一个模式可互操作
- 操作、状态、duration_ms、发布、环境
- request_id、task_id、run_id、account_id 和受控 error_type
- 尝试、模型、提供者、tool_name 以及相关的数据库操作
使这些字段适应工作流程，但在多个服务依赖同一个表之前保持单位、状态类别、标识符和所有权明确。
验证
在发出警报之前练习故障路径
- 1当应用程序使用两种路径时，请使用一种同步路径和一种异步路径。
- 2确认事件在提交或终端任务状态后发出。
- 3测试取消、超时、重试和进程关闭行为。
- 4在构建第一个查询之前检查推断的字段类型。
实施指南
匹配框架、提供程序或运行时
来源实施指南
Python 和 FastAPI 结构化日志记录
使用异步 Telemetry 客户端和标准化路由名称捕获 FastAPI 请求结果和延迟。
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Django 和 Celery 结构化事件监控
将 Django 请求结果和 Celery 任务生命周期与安全标识符、延迟、重试和终端状态连接起来。
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Flask 和 SQLAlchemy Telemetry
使用有界 Python 事件、稳定的路由模板和安全的错误类别来测量 Flask 请求结果和 SQLAlchemy 事务行为。
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Pydantic AI 智能体 Telemetry
通过安全结构化事件测量 Pydantic AI 运行结果、经过验证的输出、重试、工具活动、延迟、使用情况和产品接受度。
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CrewAI 工作流程 Telemetry
跟踪 CrewAI 人员和流程结果、任务计数、移交、重试、延迟、成本和接受的结果，而无需保留智能体对话。
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LlamaIndex 智能体 Telemetry
通过结构化事件跟踪 LlamaIndex 智能体和工作流程结果、工具活动、延迟、检索版本、成本和审核质量。
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DSPy程序评估Telemetry
使用 SQL 就绪事件测量 DSPy 程序延迟、故障、指标分数、优化器版本、模型成本以及跨版本的可接受结果。
打开指南来源实施指南
AutoGen 任务流、状态和超时监控
通过紧凑的结构化事件跟踪 AutoGen 任务流状态、超时、团队和智能体结果、工具活动、切换、延迟、故障、成本和发布。
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LiteLLM 网关和 SDK Telemetry
跨受控模型网关跟踪 LiteLLM 提供商路由、重试、回退、令牌使用、延迟、成本估算和可接受的结果。
打开指南首先验证一个端到端工作流程
创建一个免费的 API 密钥，选择最接近的运行时指南，并在扩大覆盖范围之前发送已知的成功和失败信息。