# 使用 OpenTelemetry 检查运行记录

<DocNotebookDropdown
  classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
  options={[
    {label: "Mixed", value: "https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/smolagents_doc/zh/inspect_runs.ipynb"},
    {label: "PyTorch", value: "https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/smolagents_doc/zh/pytorch/inspect_runs.ipynb"},
    {label: "TensorFlow", value: "https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/smolagents_doc/zh/tensorflow/inspect_runs.ipynb"},
    {label: "Mixed", value: "https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/main/smolagents_doc/zh/inspect_runs.ipynb"},
    {label: "PyTorch", value: "https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/main/smolagents_doc/zh/pytorch/inspect_runs.ipynb"},
    {label: "TensorFlow", value: "https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/main/smolagents_doc/zh/tensorflow/inspect_runs.ipynb"},
]} />

> [!TIP]
> 如果您是初次构建Agent，建议先阅读 [Agent 入门指南](../conceptual_guides/intro_agents) 和 [smolagents 导览](../guided_tour)。

## 为什么需要记录Agent运行？

调试Agent运行过程具有挑战性。

验证运行是否正常进行很困难，因为Agent的工作流程本身具有 [设计上的不可预测性](../conceptual_guides/intro_agents)（如果可预测，直接使用传统代码即可）。

检查运行记录同样困难：多步骤的Agent往往会快速在控制台生成大量日志，而大多数错误只是"LLM 低级错误"类型的问题，通常LLM会在后续步骤中通过生成更好的代码或工具调用来自我修正。

因此，在生产环境中使用监控工具记录Agent运行过程，对于后续检查和分析至关重要！

我们采用 [OpenTelemetry](https://opentelemetry.io/) 标准来实现Agent运行监控。

这意味着您只需添加少量监控代码，即可在正常运行Agent时自动记录所有信息到监控平台。以下是在不同OpenTelemetry后端实现此功能的示例：

在监控平台上的展示效果如下：

<div class="flex justify-center">
    <img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/smolagents/inspect_run_phoenix.gif"/>
</div>


## 使用 Arize AI Phoenix 配置遥测

首先安装必要的软件包。这里我们选择安装 [Arize AI 的 Phoenix](https://github.com/Arize-ai/phoenix) 作为日志收集和检查方案，您也可以使用其他兼容 OpenTelemetry 的平台来完成收集与检查工作。

```shell
pip install 'smolagents[telemetry]'
```

接着在后台运行日志收集器：

```shell
python -m phoenix.server.main serve
```

最后配置 `SmolagentsInstrumentor` 来追踪Agent活动，并将追踪数据发送至 Phoenix 默认端点：

```python
from phoenix.otel import register
from openinference.instrumentation.smolagents import SmolagentsInstrumentor

register()
SmolagentsInstrumentor().instrument()
```

完成上述配置后，即可正常运行您的Agent！

```py
from smolagents import (
    CodeAgent,
    ToolCallingAgent,
    WebSearchTool,
    VisitWebpageTool,
    InferenceClientModel,
)

model = InferenceClientModel()

search_agent = ToolCallingAgent(
    tools=[WebSearchTool(), VisitWebpageTool()],
    model=model,
    name="search_agent",
    description="This is an agent that can do web search.",
)

manager_agent = CodeAgent(
    tools=[],
    model=model,
    managed_agents=[search_agent],
)
manager_agent.run(
    "If the US keeps its 2024 growth rate, how many years will it take for the GDP to double?"
)
```
Voilà!

此时访问 `http://0.0.0.0:6006/projects/` 即可查看运行记录：

<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/smolagents/inspect_run_phoenix.png">

如图所示，CodeAgent 调用了其托管的 ToolCallingAgent（注：托管Agent也可以是另一个 CodeAgent）执行美国2024年经济增长率的网络搜索。托管Agent返回报告后，管理Agent根据结果计算出经济翻倍周期！是不是很智能？

## 使用 🪢 Langfuse 配置遥测

本部分演示如何通过 `SmolagentsInstrumentor` 使用 **Langfuse** 监控和调试 Hugging Face **smolagents**。

> **Langfuse 是什么？** [Langfuse](https://langfuse.com) 是面向LLM工程的开源平台，提供AI Agent的追踪与监控功能，帮助开发者调试、分析和优化产品。该平台通过原生集成、OpenTelemetry 和 SDKs 与各类工具框架对接。

### 步骤 1: 安装依赖

```python
%pip install langfuse 'smolagents[telemetry]' openinference-instrumentation-smolagents
```

### 步骤 2: 配置环境变量

设置 Langfuse API 密钥，并配置 OpenTelemetry 端点将追踪数据发送至 Langfuse。通过注册 [Langfuse Cloud](https://cloud.langfuse.com) 或 [自托管 Langfuse](https://langfuse.com/self-hosting) 获取 API 密钥。

同时需添加 [Hugging Face 令牌](https://huggingface.co/settings/tokens) (`HF_TOKEN`) 作为环境变量：
```python
import os
# Get keys for your project from the project settings page: https://cloud.langfuse.com
os.environ["LANGFUSE_PUBLIC_KEY"] = "pk-lf-..." 
os.environ["LANGFUSE_SECRET_KEY"] = "sk-lf-..." 
os.environ["LANGFUSE_HOST"] = "https://cloud.langfuse.com" # 🇪🇺 EU region
# os.environ["LANGFUSE_HOST"] = "https://us.cloud.langfuse.com" # 🇺🇸 US region
 
# your Hugging Face token
os.environ["HF_TOKEN"] = "hf_..."
```

```python
from langfuse import get_client
 
langfuse = get_client()
 
# Verify connection
if langfuse.auth_check():
    print("Langfuse client is authenticated and ready!")
else:
    print("Authentication failed. Please check your credentials and host.")
```

### 步骤 3: 初始化 `SmolagentsInstrumentor`

在应用程序代码执行前初始化 `SmolagentsInstrumentor`。


```python
from openinference.instrumentation.smolagents import SmolagentsInstrumentor
 
SmolagentsInstrumentor().instrument()
```

### 步骤 4: 运行 smolagent

```python
from smolagents import (
    CodeAgent,
    ToolCallingAgent,
    WebSearchTool,
    VisitWebpageTool,
    InferenceClientModel,
)

model = InferenceClientModel(
    model_id="deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B"
)

search_agent = ToolCallingAgent(
    tools=[WebSearchTool(), VisitWebpageTool()],
    model=model,
    name="search_agent",
    description="This is an agent that can do web search.",
)

manager_agent = CodeAgent(
    tools=[],
    model=model,
    managed_agents=[search_agent],
)
manager_agent.run(
    "How can Langfuse be used to monitor and improve the reasoning and decision-making of smolagents when they execute multi-step tasks, like dynamically adjusting a recipe based on user feedback or available ingredients?"
)
```

### 步骤 5: 在 Langfuse 中查看追踪记录

运行Agent后，您可以在 [Langfuse](https://cloud.langfuse.com) 平台查看 smolagents 应用生成的追踪记录。这些记录会详细展示LLM的交互步骤，帮助您调试和优化AI代理。

![smolagents 追踪示例](https://langfuse.com/images/cookbook/integration-smolagents/smolagent_example_trace.png)

_[Langfuse 公开示例追踪](https://cloud.langfuse.com/project/cloramnkj0002jz088vzn1ja4/traces/ce5160f9bfd5a6cd63b07d2bfcec6f54?timestamp=2025-02-11T09%3A25%3A45.163Z&display=details)_

<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/smolagents/blob/main/docs/source/zh/tutorials/inspect_runs.md" />