使用 Mastra agent telemetry 发送并验证事件
在受控应用程序边界使用 Mastra agent 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
Mastra 智能体可观测性
- 2
定义合同
run_id、工作流程、agent_name、model_alias、prompt_version 和发布
- 3
在结果处发出
包装公共 agent.generate、agent.stream 或工作流运行边界，并在完成后发出一个应用程序结果。
- 4
核实证据
Exercise a known fixture, then inspect agent_run_completed for one correctly typed terminal row.
开始之前
开始之前
- Mastra 和 telemetry-sh 在受信任的服务器运行时初始化
- 稳定智能体、工作流程、提示版本和结果类别
- 审查提示、响应、内存、工具有效负载、跟踪和记分器输出的边界
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。
Mastra agent telemetry事件
async function runSupportAgent(prompt, runId) {
const startedAt = performance.now();
let status = "success";
let errorType;
try {
return await supportAgent.generate(prompt);
} catch (error) {
status = "failed";
errorType = classifyAgentError(error);
throw error;
} finally {
await telemetry.log("agent_run_completed", {
run_id: runId,
workflow: "support_resolution",
agent_name: "support_agent",
status,
error_type: errorType,
duration_ms: Math.round(performance.now() - startedAt),
release: process.env.APP_RELEASE,
});
}
}事件结构
run_id、工作流程、agent_name、model_alias、prompt_version 和发布
状态、duration_ms、tool_call_count、retry_count 和 estimated_cost_usd
接受、scorer_category、human_handoff、error_type 和环境
检查配置
检查站 1
包装公共 agent.generate、agent.stream 或工作流运行边界，并在完成后发出一个应用程序结果。
检查站 2
使用 Mastra 的内置日志、跟踪和 eval 原语来获取详细的执行证据，而不是将每个跟踪属性复制到 Telemetry 中。
检查站 3
保持模型和提供者名称有限，并且默认情况下从不发出消息、内存内容、检索的文档或工具参数。
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。
Mastra agent 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。
在哪里记录事件
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。
事件模式示例
此工作流的事件模式
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
更多 SQL 示例
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？
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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？
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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？
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