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Telemetry
整合指南

LangChain代理結果Telemetry

將 LangChain 代理執行和工具結果與面向產品的成本、可靠性、移交和驗收指標連線起來,而無需重複原始追蹤。

審閱者 Telemetry產品團隊 . 埋點合約、隱私邊界和實施指南. 審查標準和所有權

有用於
  • LangChain代理完成情況監控
  • 工具故障和迴圈分析
  • LangSmith 痕跡旁邊的業務成果
實施證據

LangChain Agent Outcome Telemetry:從邊界到驗證行

在受控應用程式邊界使用 LangChain Agent Outcome Telemetry,保持事件契約較小,並在建置聚合檢視之前驗證已知結果。

  1. 1

    選擇結果

    LangChain代理完成情況監控

  2. 2

    定義合約

    run_id、agent_name、功能、型號、狀態和 prompt_version

  3. 3

    埋點邊界

    使用 LangSmith 或 OpenTelemetry 進行詳細追蹤,使用 Telemetry 進行連線到產品和運算元據的有界結果事件。

  4. 4

    核實證據

    Exercise a known fixture, then inspect agent_run_completed for one correctly typed terminal row.

開始之前

先決條件和界限

  • 伺服器端TELEMETRY_API_KEY
  • 穩定代理、功能、工具和提示版本名稱
  • 一種編輯策略,可將訊息、工具參數和輸出排除在一般事件之外

交貨設定

安裝並初始化伺服器端

在僅伺服器程式碼中匯入 telemetry-sh 並使用 process.env.TELEMETRY_API_KEY 對其進行一次初始化。 將攝取憑據保留在瀏覽器包、客戶端可見的環境變數、原始碼控制、日誌和異常訊息之外。

langchain-install

npm安裝

bash
npm install telemetry-sh
  1. 1準備一個具有有限網路行為的可重用伺服器端交付客戶端。
  2. 2在成功、失敗、重試或超時邊界處新增結果事件。
  3. 3在啟用警示之前傳送受控裝置並檢查儲存的行。

片段

從一個結構化事件開始

在工作流程完成、失敗或重試的位置新增此形狀。然後從真實的欄位建置儀表板。

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;
}

活動合約

run_id、agent_name、功能、型號、狀態和 prompt_version

duration_ms、tool_calls、重試、human_handoff 和 error_type

已接受、已儲存、completed_task 或其他已審查的產品結果

實施檢查點

檢查站 1

使用 LangSmith 或 OpenTelemetry 進行詳細追蹤,使用 Telemetry 進行連線到產品和運算元據的有界結果事件。

檢查站 2

記錄關聯的執行識別符號,而不是訊息內容或工具參數。

檢查站 3

從終端產品或審閱者結果而不是輔助訊息的存在來定義任務成功。

驗證

證明事件已到達

在演練已知的成功和失敗案例後執行此命令。如果您的最終事件契約與程式碼片段不同,請替換後備資料表名稱。

langchain-verification

LangChain Agent Outcome Telemetry 驗證查詢

sql
SELECT *
FROM agent_run_completed
ORDER BY timestamp_utc DESC
LIMIT 20;
確認每個邏輯結果的一個終端行,以及預期狀態、識別符號、單位和 UTC 時間。
檢查推斷的架構並驗證重試不會更改欄位型別或生成新的邏輯事件 ID。
在儲存的欄位中搜尋憑據、原始有效負載、提示、私有內容和無限制的錯誤訊息。
在將儀表板視為完整之前,請執行提供程式超時、攝取拒絕和處理程序關閉。

實施參考

在啟用新的生產路徑之前,請檢查事件合約、資料安全指南和上游主要文件。

生產邊界

保持結果事件小且可恢復

該模式提供了

  • 除了上游工作流程之外,還有一個有界的、SQL 就緒的結果。
  • 用於儀表板、警示和跨事件關聯的穩定欄位。
  • 用於驗證成功、失敗、重試和超時行為的夾具驅動路徑。

該模式不提供

  • OTLP 匯出器、自動收集管道或詳細追蹤和診斷日誌的替代品。
  • 僅因為有效負載包含事件 ID,所以僅傳送一次。
  • 收集原始提供商有效負載、使用者內容、憑證或受監管資料的權限。

事件架構起點

在將查詢或程式碼片段適應生產之前,請檢查行粒度、發出邊界、所需型別、隱私類、範例有效負載和驗證清單。

相關產品功能

繼續此工作流程 AI代理監控

透過可審查的 SQL 連線代理執行、工具使用、模型成本、品質和產品結果。

相關 SQL 查詢範例

用 SQL 回答下一個問題

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