LangGraph Agent Observability：从边界到验证行
在受控应用程序边界使用 LangGraph Agent Observability，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
状态智能体监控
- 2
定义合同
run_id、graph_name、node_name 和状态
- 3
埋点边界
从受控包装器或回调发出节点级事件，并在图形调用后发出一个终端运行事件。
- 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
- @langchain/langgraph 和 @langchain/core
- 跨图形事件共享的稳定运行 ID
- 服务器端TELEMETRY_API_KEY
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。
LangGraph Agent Observability事件
const runId = crypto.randomUUID();
const startedAt = performance.now();
const result = await graph.invoke(
{ messages },
{ configurable: { thread_id: runId } }
);
await telemetry.log("agent_run_completed", {
run_id: runId,
graph_name: "support_agent",
status: "success",
message_count: result.messages.length,
human_handoff: false,
duration_ms: Math.round(performance.now() - startedAt),
release: process.env.APP_RELEASE,
});活动合约
run_id、graph_name、node_name 和状态
tool_name、尝试、latency_ms 和 error_type
checkpoint_count、human_handoff、reviewer_outcome 和释放
实施检查点
检查站 1
从受控包装器或回调发出节点级事件，并在图形调用后发出一个终端运行事件。
检查站 2
在恢复的检查点上保持运行 ID 稳定，同时单独记录每个执行尝试。
检查站 3
不要批量发送图形状态、消息、检查点内容或工具参数。
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。
LangGraph Agent Observability 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。
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