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LangSmith 可观测性（Observability） ​

跟踪（Traces）是应用程序从输入到输出所经历的一系列步骤。这些单独步骤中的每一步都由一个运行（run）表示。你可以使用 LangSmith 来可视化这些执行步骤。要使用它，请为你的应用程序启用跟踪。这使你能够执行以下操作：

前置准备 ​

在开始之前，请确保你具备以下条件：

启用跟踪 ​

要为应用程序启用跟踪，请设置以下环境变量：

bash
export LANGSMITH_TRACING=true
export LANGSMITH_API_KEY=<your-api-key>

默认情况下，跟踪将记录到名为 default 的项目中。要配置自定义项目名称，请参阅记录到项目。

有关更多信息，请参阅使用 LangGraph 进行跟踪。

选择性跟踪 ​

你可以使用回调或显式 Tracer 选择性地跟踪应用程序的特定调用或部分：

typescript
import { LangChainTracer } from "@langchain/core/tracers/tracer_langchain";

// 这将被跟踪
const tracer = new LangChainTracer();
await agent.invoke(
  {
    messages: [{role: "user", content: "Send a test email to alice@example.com"}]
  },
  { callbacks: [tracer] }
);

// 这将不会被跟踪（如果未设置 LANGSMITH_TRACING）
await agent.invoke(
  {
    messages: [{role: "user", content: "Send another email"}]
  }
);

记录到项目 ​

静态配置

你可以通过设置 LANGSMITH_PROJECT 环境变量为整个应用程序设置自定义项目名称：

bash
export LANGSMITH_PROJECT=my-agent-project
动态配置

你可以针对特定操作以编程方式设置项目名称：

typescript
import { LangChainTracer } from "@langchain/core/tracers/tracer_langchain";

const tracer = new LangChainTracer({ projectName: "email-agent-test" });
await agent.invoke(
  {
    messages: [{role: "user", content: "Send a test email to alice@example.com"}]
  },
  { callbacks: [tracer] }
);

向跟踪添加元数据 ​

你可以使用自定义元数据和标签对跟踪进行注释：

typescript
import { LangChainTracer } from "@langchain/core/tracers/tracer_langchain";

const tracer = new LangChainTracer({ projectName: "email-agent-test" });
await agent.invoke(
  {
    messages: [{role: "user", content: "Send a test email to alice@example.com"}]
  },
  {
    tags: ["production", "email-assistant", "v1.0"],
    metadata: {
      userId: "user123",
      sessionId: "session456",
      environment: "production"
    }
  },
);

这些自定义元数据和标签将附加到 LangSmith 中的跟踪上。

TIP

要了解有关如何使用跟踪来调试、评估和监控智能体的更多信息，请参阅 LangSmith 文档。

使用脱敏器防止在跟踪中记录敏感数据 ​

你可能希望屏蔽敏感数据以防止其记录到 LangSmith。你可以创建脱敏器（anonymizers），并使用配置将其应用于你的图。此示例将从发送到 LangSmith 的跟踪中删除与社会安全号码格式 XXX-XX-XXXX 匹配的任何内容。

typescript
import { StateGraph } from "@langchain/langgraph";
import { LangChainTracer } from "@langchain/core/tracers/tracer_langchain";
import { StateAnnotation } from "./state.js";
import { createAnonymizer } from "langsmith/anonymizer";
import { Client } from "langsmith";

const anonymizer = createAnonymizer([
  // 匹配 SSN
  { pattern: /\b\d{3}-?\d{2}-?\d{4}\b/, replace: "<ssn>" }
]);

const langsmithClient = new Client({ anonymizer });
const tracer = new LangChainTracer({
  client: langsmithClient,
});

export const graph = new StateGraph(StateAnnotation)
  .compile()
  .withConfig({ callbacks: [tracer] });