将详细的执行与持久的产品成果联系起来
在专家跟踪路径中保留步骤级跟踪，然后发出一个紧凑的终端事件，该事件可以将智能体质量、成本、可靠性和产品行为结合起来。
- 1
智能体运行
从批准的运行标识符、工作流程、模型和提示版本开始。
- 2
工具和重试
保留跟踪和分类故障的详细步骤，而无需复制有效负载。
- 3
最终结果
发出成功、失败、取消或人工切换以及成本和持续时间。
- 4
SQL决策
按功能和版本比较可接受的结果、失败和单位经济效益。
开始之前
开始之前
- 在服务器运行时初始化的 OpenAI Agents SDK 和 telemetry-sh 包
- 记录的工作流程名称和终端成功、失败和切换结果
- 决定必须排除哪些提示、工具输入和输出内容
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。
OpenAI agent telemetry事件
await telemetry.log("agent_tool_called", {
run_id: runId,
workflow: "support_resolution",
agent_name: "support_agent",
model: "gpt-4.1",
tool_name: "lookup_order",
status: "success",
latency_ms: 842,
retry_count: 0,
estimated_cost_usd: 0.018,
prompt_version: "support-v3",
release: process.env.APP_RELEASE,
});事件结构
run_id、工作流程、agent_name、模型和 prompt_version
状态、duration_ms、retry_count、total_tokens 和 estimated_cost_usd
tool_name、tool_status、human_handoff、reviewer_outcome 和释放
检查配置
检查站 1
当整个运行结束时，发出一个紧凑的产品结果；保留 SDK 跟踪以进行步骤级调试，而不是将每个跨度复制到第二个系统中。
检查站 2
使用共享的 run_id 或批准的 trace_id 连接单独的工具事件，而不存储工具参数或结果。
检查站 3
在依赖完成率仪表板之前，先练习工具故障、护栏拒绝、移交、取消和导出器刷新行为。
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。
OpenAI agent telemetry 验证查询
SELECT *
FROM agent_tool_called
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
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