Envía y verifica eventos con LangGraph agent observability
Utilice LangGraph agent observability en un límite de aplicación controlado, mantenga el contrato de evento pequeño y verifique un resultado conocido antes de crear vistas agregadas.
- 1
Elige el resultado
Monitoreo de agentes con estado
- 2
Definir el contrato
thread_id, invocation_id, graph_name y estado de la invocación
- 3
Emitir en el resultado
Emite eventos de nodos desde un envoltorio o callback controlado; este ejemplo solo registra cada invocación del grafo.
- 4
Verificar la evidencia
Exercise a known fixture, then inspect agent_graph_invocation for one correctly typed terminal row.
Antes de empezar
Antes de empezar
- @langchain/langgraph y @langchain/core
- Un ID de hilo estable que se conserve al reanudar checkpoints
- Un TELEMETRY_API_KEY del lado del servidor
- Un entorno de servidor con fetch y AbortSignal.timeout
Configuración de entrega
Instalar e inicializar el lado del servidor
Este ejemplo de servidor envía eventos mediante la API Log, con una clave del servidor y una solicitud fetch acotada; no es necesario inicializar el SDK de Telemetry. Mantenga las credenciales de ingesta fuera de los paquetes de navegador, las variables de entorno visibles para el cliente, el control de fuente, los registros y los mensajes de excepción.
- 1Prepare un cliente de entrega del lado del servidor reutilizable con comportamiento de red limitado.
- 2Agregue el evento de resultado en el límite de éxito, error, reintento o tiempo de espera.
- 3Envíe accesorios controlados e inspeccione las filas almacenadas antes de habilitar una alerta.
Fragmento
Comience con un evento estructurado
Agregue esta forma donde el flujo de trabajo se completa, falla o se vuelve a intentar. Luego cree el panel a partir de campos reales.
Evento LangGraph agent observability
async function emitGraphInvocation(data) {
try {
const delivery = await fetch("https://api.telemetry.sh/log", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: process.env.TELEMETRY_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({ table: "agent_graph_invocation", data }),
signal: AbortSignal.timeout(1000),
});
if (!delivery.ok) throw new Error("telemetry_delivery_unconfirmed");
} catch {
try { console.warn("Telemetry delivery unconfirmed"); } catch {}
}
}
async function observedInvoke(graph, input, { threadId, config = {} }) {
const startedAt = performance.now();
const outcome = {
thread_id: threadId,
invocation_id: crypto.randomUUID(),
graph_name: "support_agent",
status: "failed",
release: process.env.APP_RELEASE,
};
try {
const result = await graph.invoke(input, {
...config,
configurable: { ...config.configurable, thread_id: threadId },
});
outcome.status = "returned";
// Metadata inspection must not replace the graph's result.
try {
const paused = Array.isArray(result?.__interrupt__) &&
result.__interrupt__.length > 0;
if (paused) outcome.status = "paused";
if (Array.isArray(result?.messages)) {
outcome.message_count = result.messages.length;
}
} catch {}
return result;
} finally {
outcome.duration_ms = Math.round(performance.now() - startedAt);
await emitGraphInvocation(outcome);
}
}
const threadId = crypto.randomUUID(); // Keep this ID when resuming this thread.
const result = await observedInvoke(graph, { messages }, { threadId });Esquema del evento
thread_id, invocation_id, graph_name y estado de la invocación
tool_name, intento, latency_ms y error_type
checkpoint_count, human_handoff, reviewer_outcome y versión
Comprueba tu configuración
Punto de control 1
Emite eventos de nodos desde un envoltorio o callback controlado; este ejemplo solo registra cada invocación del grafo.
Punto de control 2
Mantén el mismo ID de hilo al reanudar checkpoints y asigna un nuevo ID a cada invocación. Pasa la entrada original o el Command de reanudación y conserva el resto de la configuración.
Punto de control 3
No envíe estados de gráficos, mensajes, contenidos de puntos de control o argumentos de herramientas al por mayor.
Punto de control 4
Cada invocación devuelta no demuestra que la tarea haya tenido éxito. Las interrupciones dinámicas devueltas en __interrupt__ se registran como pausadas; una invocación que lanza una excepción se registra como fallida. Los puntos de pausa estáticos, los eventos de nodos y herramientas y la calidad revisada de la tarea requieren instrumentación aparte.
Punto de control 5
La solicitud directa a la API Log tiene un tiempo límite cooperativo de un segundo y diagnósticos protegidos. Un fallo de envío no sustituye el resultado ni el error del grafo; esperar el envío puede añadir latencia. Este ejemplo no incluye cola duradera, reintentos ni vaciado al finalizar.
Verificación
Demuestra que el evento llegó
Ejecute esto después de ejercitar casos conocidos de éxito y fracaso. Reemplace el nombre de la tabla alternativa si su contrato de evento final difiere del fragmento.
Consulta de verificación LangGraph agent observability
SELECT *
FROM agent_graph_invocation
ORDER BY timestamp_utc DESC
LIMIT 20;Referencias de implementación
Revise el contrato del evento, la guía de seguridad de los datos y la documentación primaria previa antes de habilitar una nueva ruta de producción.
Dónde registrar eventos
Mantenga el evento de resultado pequeño y recuperable
Este patrón proporciona
- Un resultado limitado y listo para SQL junto al flujo de trabajo ascendente.
- Campos estables para paneles, alertas y correlación entre eventos.
- Una ruta basada en dispositivos para validar el comportamiento de éxito, fracaso, reintento y tiempo de espera.
Este patrón no proporciona
- Un exportador de OTLP, un canal de recopilación automática o un reemplazo para seguimientos detallados y registros de diagnóstico.
- Entrega exactamente una vez simplemente porque la carga útil contiene un ID de evento.
- Permiso para recopilar cargas útiles sin procesar del proveedor, contenido de usuario, credenciales o datos regulados.
Ejemplos de esquemas de eventos
Esquemas de eventos para este flujo de trabajo
Revise el detalle de la fila, el límite de emisión, los tipos requeridos, las clases de privacidad, la carga útil de ejemplo y la lista de verificación de validación antes de adaptar una consulta o fragmento a producción.
llm_request_completed
Una solicitud de proveedor de modelo completa.
Ver esquemaai_agent_run_completed
Un resultado de terminal por ejecución de agente lógico.
Ver esquemaagent_tool_call_completed
Un intento de llamada a herramienta completado dentro de una ejecución de agente.
Ver esquemaFunción relacionada del producto
Continúe este flujo de trabajo en Monitoreo de agentes de IA
Conecte las ejecuciones de agentes, el uso de herramientas, el costo del modelo, la calidad y los resultados del producto con SQL revisable.
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