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Telemetry
集成指南

LangChain智能体结果Telemetry

将 LangChain 智能体运行和工具结果与面向产品的成本、可靠性、移交和验收指标连接起来,而无需重复原始跟踪。

审阅者 Telemetry产品团队 . 埋点合约、隐私边界和实施指南. 审查标准和所有权

有用于
  • LangChain智能体完成情况监控
  • 工具故障和循环分析
  • LangSmith 痕迹旁边的业务成果
实施证据

LangChain Agent Outcome Telemetry:从边界到验证行

在受控应用程序边界使用 LangChain Agent Outcome 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. 1

    选择结果

    LangChain智能体完成情况监控

  2. 2

    定义合同

    run_id、agent_name、功能、型号、状态和 prompt_version

  3. 3

    埋点边界

    使用 LangSmith 或 OpenTelemetry 进行详细跟踪,使用 Telemetry 进行连接到产品和操作数据的有界结果事件。

  4. 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

  • 服务器端TELEMETRY_API_KEY
  • 稳定智能体、功能、工具和提示版本名称
  • 一种编辑策略,可将消息、工具参数和输出排除在一般事件之外

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。

langchain-安装

npm安装

bash
npm install telemetry-sh
  1. 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. 2在成功、失败、重试或超时边界处添加结果事件。
  3. 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。

langchain

LangChain Agent Outcome Telemetry事件

javascript
import { randomUUID } from "node:crypto";
import telemetry from "telemetry-sh";

const runId = randomUUID();
const startedAt = performance.now();

try {
  const result = await agent.invoke({
    messages: [{ role: "user", content: userInput }],
  });

  await telemetry.log("agent_run_completed", {
    run_id: runId,
    agent_name: "support_agent",
    feature: "support_resolution",
    prompt_version: "support-v6",
    status: "success",
    duration_ms: Math.round(performance.now() - startedAt),
    tool_calls: countToolCalls(result),
    human_handoff: result.handoffRequired,
    completed_task: result.resolutionCreated,
  });

  return result;
} catch (error) {
  await telemetry.log("agent_run_completed", {
    run_id: runId,
    agent_name: "support_agent",
    feature: "support_resolution",
    prompt_version: "support-v6",
    status: "failed",
    duration_ms: Math.round(performance.now() - startedAt),
    error_type: classifyAgentError(error),
  });
  throw error;
}

活动合约

run_id、agent_name、功能、型号、状态和 prompt_version

duration_ms、tool_calls、重试、human_handoff 和 error_type

已接受、已保存、completed_task 或其他已审核的产品结果

实施检查点

检查站 1

使用 LangSmith 或 OpenTelemetry 进行详细跟踪,使用 Telemetry 进行连接到产品和操作数据的有界结果事件。

检查站 2

记录关联的运行标识符,而不是消息内容或工具参数。

检查站 3

从终端产品或审阅者结果而不是辅助消息的存在来定义任务成功。

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。

langchain-验证

LangChain Agent Outcome Telemetry 验证查询

sql
SELECT *
FROM agent_run_completed
ORDER BY timestamp_utc DESC
LIMIT 20;
确认每个逻辑结果的一个终端行,以及预期状态、标识符、单位和 UTC 时间。
检查推断的架构并验证重试不会更改字段类型或生成新的逻辑事件 ID。
在存储的字段中搜索凭据、原始有效负载、提示、私有内容和无限制的错误消息。
在将仪表板视为完整之前,请执行提供程序超时、摄取拒绝和进程关闭。

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

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。

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