追踪
Agents SDK 内置了追踪功能,会在一次智能体运行期间收集完整的事件记录:LLM 生成、工具调用、交接、护栏,以及自定义事件。使用 Traces dashboard,你可以在开发与生产中调试、可视化并监控你的工作流。
导出循环生命周期
Section titled “导出循环生命周期”在大多数环境中,追踪会按固定间隔自动导出。在浏览器或 Cloudflare Workers 中,此功能默认禁用。追踪在排队过多时仍会被导出,但不会按固定间隔导出。你应在代码生命周期中使用 getGlobalTraceProvider().forceFlush() 手动导出追踪。
例如,在 Cloudflare Worker 中,应将代码包裹在 try/catch/finally 中,并结合 waitUntil 使用强制刷新,以确保在 worker 退出前导出追踪。
import { getGlobalTraceProvider } from '@openai/agents';
export default { async fetch(request, env, ctx): Promise<Response> { try { // your agent code here return new Response(`success`); } catch (error) { console.error(error); return new Response(String(error), { status: 500 }); } finally { // make sure to flush any remaining traces before exiting ctx.waitUntil(getGlobalTraceProvider().forceFlush()); } },};Trace 与 Span
Section titled “Trace 与 Span”- Traces 表示一次“工作流”的端到端操作。它们由 Spans 组成。Trace 具有以下属性:
workflow_name:逻辑上的工作流或应用。例如“代码生成”或“客户服务”。trace_id:Trace 的唯一 ID。如果未传入则自动生成。必须满足格式trace_<32_alphanumeric>。group_id:可选的分组 ID,用于关联同一会话的多条 Trace。例如可以使用聊天线程 ID。disabled:若为 True,将不记录该 Trace。metadata:Trace 的可选元数据。
- Spans 表示有开始与结束时间的操作。Span 具有:
started_at和ended_at时间戳。trace_id,表示其所属的 Traceparent_id,指向该 Span 的父 Span(如果有)span_data,即关于该 Span 的信息。例如,AgentSpanData包含关于智能体的信息,GenerationSpanData包含关于 LLM 生成的信息等。
默认情况下,SDK 会追踪以下内容:
- 整个
run()或Runner.run()被Trace包裹 - 每次智能体运行,被
AgentSpan包裹 - LLM 生成被
GenerationSpan包裹 - 函数工具调用各自被
FunctionSpan包裹 - 护栏被
GuardrailSpan包裹 - 交接被
HandoffSpan包裹
默认 Trace 名称为“Agent workflow”。你可以使用 withTrace 设置该名称,或通过 RunConfig.workflowName 配置名称及其他属性。
此外,你可以设置自定义追踪处理器,将追踪推送到其他目的地(作为替代或附加目的地)。
语音智能体追踪
Section titled “语音智能体追踪”如果你使用 RealtimeAgent 和 RealtimeSession 搭配默认的 OpenAI Realtime API,追踪会在 Realtime API 侧自动进行,除非你在 RealtimeSession 上通过 tracingDisabled: true 或使用环境变量 OPENAI_AGENTS_DISABLE_TRACING 禁用。
查看语音智能体概述了解更多详情。
更高层级的追踪
Section titled “更高层级的追踪”有时,你可能希望多次调用 run() 属于同一个 Trace。可以将整段代码包裹在 withTrace() 中实现。
import { Agent, run, withTrace } from '@openai/agents';
const agent = new Agent({ name: 'Joke generator', instructions: 'Tell funny jokes.',});
await withTrace('Joke workflow', async () => { const result = await run(agent, 'Tell me a joke'); const secondResult = await run( agent, `Rate this joke: ${result.finalOutput}`, ); console.log(`Joke: ${result.finalOutput}`); console.log(`Rating: ${secondResult.finalOutput}`);});- 因为两次
run调用被withTrace()包裹,单次运行将作为整体 Trace 的一部分,而不是创建两个 Trace。
你可以使用 withTrace() 函数创建一个 Trace。或者,使用 getGlobalTraceProvider().createTrace() 手动创建新 Trace,并将其传入 withTrace()。
当前 Trace 通过 Node.js AsyncLocalStorage 或相应环境的 polyfill 进行跟踪。这意味着它能自动适配并发。
创建 Span
Section titled “创建 Span”你可以使用各类 create*Span() 方法(例如 createGenerationSpan()、createFunctionSpan() 等)来创建 Span。通常无需手动创建 Span。可使用 createCustomSpan() 来追踪自定义 Span 信息。
Span 会自动归属于当前 Trace,并嵌套在最近的当前 Span 之下,当前 Span 同样通过 Node.js AsyncLocalStorage 或相应环境的 polyfill 进行跟踪。
某些 Span 可能会捕获潜在的敏感数据。
createGenerationSpan() 会存储 LLM 生成的输入/输出,而 createFunctionSpan() 会存储函数调用的输入/输出。这些可能包含敏感数据,你可以通过 RunConfig.traceIncludeSensitiveData 来禁用捕获这些数据。
自定义追踪处理器
Section titled “自定义追踪处理器”追踪的高层架构如下:
- 在初始化时,我们创建一个全局的
TraceProvider,负责创建 Trace,并可通过getGlobalTraceProvider()访问。 - 我们为
TraceProvider配置了一个BatchTraceProcessor,该处理器会将 Trace/Span 批量发送到OpenAITracingExporter,该导出器会将 Span 与 Trace 批量导出到 OpenAI 后端。
若要自定义此默认设置,以便将追踪发送到替代或附加后端,或修改导出器行为,你有两种选择:
addTraceProcessor()允许添加一个“额外的”追踪处理器,它会在 Trace 与 Span 就绪时收到它们。这样你可以在将追踪发送到 OpenAI 后端之外,执行自定义处理。setTraceProcessors()允许用你自己的追踪处理器“替换”默认处理器。这意味着除非你包含将数据发送到 OpenAI 后端的TracingProcessor,否则追踪将不会发送到 OpenAI 后端。