Claude Agent SDK Telemetry：从边界到验证行
在受控应用程序边界使用 Claude Agent SDK Telemetry，保持事件契约较小，并在构建聚合视图之前验证已知结果。
- 1
选择结果
Claude 智能体运行可观测性
- 2
定义合同
run_id、工作流程、agent_name、model_alias 和 prompt_version
- 3
埋点边界
包装公共查询或客户端边界，并在 SDK 流到达最终结果后发出一个应用程序结果；不依赖于未记录的消息字段。
- 4
核实证据
Exercise a known fixture, then inspect agent_run_completed for one correctly typed terminal row.
开始之前
先决条件和界限
- @anthropic-ai/claude-agent-sdk 和 telemetry-sh 在受信任的服务器或工作进程中运行
- 应用程序拥有的运行 ID、工作流名称和最终结果分类
- 已审核的权限、提示内容、工具输入、工具结果和文件路径策略
交货设置
安装并初始化服务器端
在仅服务器代码中导入 telemetry-sh 并使用 process.env.TELEMETRY_API_KEY 对其进行一次初始化。 将摄取凭据保留在浏览器包、客户端可见的环境变量、源代码控制、日志和异常消息之外。
npm安装
npm install telemetry-sh- 1准备一个具有有限网络行为的可重用服务器端交付客户端。
- 2在成功、失败、重试或超时边界处添加结果事件。
- 3在启用警报之前发送受控装置并检查存储的行。
片段
从一个结构化事件开始
在工作流程完成、失败或重试的位置添加此形状。然后从真实的字段构建仪表板。
Claude Agent SDK Telemetry事件
import { query } from "@anthropic-ai/claude-agent-sdk";
async function runSupportAgent(prompt, runId) {
const startedAt = performance.now();
let status = "success";
let turnCount = 0;
let toolCallCount = 0;
try {
for await (const message of query({
prompt,
options: { maxTurns: 8 },
})) {
turnCount += message.type === "assistant" ? 1 : 0;
toolCallCount += countToolCalls(message);
}
} catch (error) {
status = "failed";
throw error;
} finally {
await telemetry.log("agent_run_completed", {
run_id: runId,
workflow: "support_resolution",
agent_name: "support_agent",
status,
turn_count: turnCount,
tool_call_count: toolCallCount,
duration_ms: Math.round(performance.now() - startedAt),
release: process.env.APP_RELEASE,
});
}
}活动合约
run_id、工作流程、agent_name、model_alias 和 prompt_version
状态、duration_ms、turn_count、tool_call_count 和 estimated_cost_usd
permission_denial_count、max_turns_reached、reviewer_outcome、版本和环境
实施检查点
检查站 1
包装公共查询或客户端边界，并在 SDK 流到达最终结果后发出一个应用程序结果；不依赖于未记录的消息字段。
检查站 2
保留 Anthropic 的 SDK 可观测性或跟踪以进行步骤级诊断，并仅将批准的聚合结果字段发送到 Telemetry。
检查站 3
在发出完成率警报之前，执行权限拒绝、工具故障、最大周转、取消和流程关闭路径。
验证
证明事件已到达
在演练已知的成功和失败案例后运行此命令。如果您的最终事件契约与代码片段不同，请替换后备表名称。
Claude Agent SDK Telemetry 验证查询
SELECT *
FROM agent_run_completed
ORDER BY timestamp_utc DESC
LIMIT 20;实施参考
在启用新的生产路径之前，请检查事件合同、数据安全指南和上游主要文档。
生产边界
保持结果事件小且可恢复
该模式提供了
- 除了上游工作流程之外，还有一个有界的、SQL 就绪的结果。
- 用于仪表板、警报和跨事件关联的稳定字段。
- 用于验证成功、失败、重试和超时行为的夹具驱动路径。
该模式不提供
- OTLP 导出器、自动收集管道或详细跟踪和诊断日志的替代品。
- 仅因为有效负载包含事件 ID，所以仅传送一次。
- 收集原始提供商有效负载、用户内容、凭证或受监管数据的权限。
事件架构起点
此工作流程的事件契约
在将查询或代码片段适应生产之前，请检查行粒度、发出边界、所需类型、隐私类、示例有效负载和验证清单。
相关产品功能
继续此工作流程 AI代理监控
通过可审查的 SQL 连接智能体运行、工具使用、模型成本、质量和产品结果。
相关 SQL 查询示例
用 SQL 回答下一个问题
针对此工作流程中的结构化字段运行查询，检查示例结果，并将有用的答案转换为仪表板或警报。
衡量人工智能智能体任务的成功和人工交接
哪些智能体工作流程成功完成并产生可接受的结果？
打开查询示例查询嵌套 AI 工具调用事件
哪些人工智能工具和参数与失败次数最多的调用相关？
打开查询示例检测重复的 AI 智能体工具循环
哪些智能体运行似乎陷入了重复的工具循环？
打开查询示例重建相关的工作流程时间线
在最近一次失败的工作流程中，按顺序发生了什么？
打开查询示例按功能和模型计算 LLM 成本
哪些产品功能和型号正在推动法学硕士支出？
打开查询示例衡量每美元所接受的人工智能产出
哪种模型和功能组合可以产生最受接受的单位美元产出？
打开查询示例按实施系列浏览
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