本指南将展示如何在 LangSmith 中追踪和记录 Google Gemini 模型。您将使用最新的 google-genai SDK（Python）或 @google/genai SDK（JavaScript）来对 Gemini 调用进行插装，包装 Gemini 客户端以实现追踪，并尝试包括基础提示、元数据标记和多轮对话在内的示例。
LangSmith 的 Gemini 包装器目前处于 测试版。API 可能在未来的版本中发生变化。
pip install langsmith google-genai
export LANGSMITH_API_KEY=<您的_langsmith_api_密钥>
export LANGSMITH_PROJECT=<您的项目名称>
export LANGSMITH_TRACING=true
export GOOGLE_API_KEY=<您的_google_api_密钥>
配置追踪
要追踪 Gemini API 调用，请使用 LangSmith 的 wrap_gemini（Python）或 wrapGemini（JavaScript）包装函数。此包装器会拦截对 Gemini 客户端的调用，并自动将它们作为追踪记录到 LangSmith 中。包装器保留了原始客户端的全部功能，同时增加了可观测性：
from google import genai
from langsmith import wrappers
def main():
# genai.Client() 从环境变量中读取 GOOGLE_API_KEY / GEMINI_API_KEY
gemini_client = genai.Client()
# 包装 Gemini 客户端以启用 LangSmith 追踪
client = wrappers.wrap_gemini(
gemini_client,
tracing_extra={
"tags": ["gemini", "python"],
"metadata": {
"integration": "google-genai",
},
},
)
# 发起一个被追踪的 Gemini 调用
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.5-flash",
contents="用简单的术语解释量子计算。",
)
print(response.text)
if __name__ == "__main__":
main()
您可以在调用 wrap_gemini() 时传递 tracing_extra 来自定义追踪。此参数将应用于您使用该包装客户端进行的所有后续请求，从而允许您附加标签和元数据，以便在 LangSmith UI 中对追踪进行筛选和组织。tracing_extra 参数接受：
tags：用于对追踪进行分类的字符串列表（例如 ["production", "gemini"]）。metadata：用于提供额外上下文的键值对字典（例如 {"team": "ml-research", "integration": "google-genai"}）。client：一个可选的、自定义的 LangSmith 客户端实例。
这些设置会在包装客户端生成的所有追踪中保持一致应用，因此您可以包含环境级别的标签或团队元数据，这些信息应在整个应用程序中保持不变。 您可以通过向 wrapGemini 传递配置选项来自定义追踪。这些选项将应用于您使用该包装客户端进行的所有后续请求，从而允许您附加标签和元数据，以便在 LangSmith UI 中对追踪进行筛选和组织。配置接受：
tags：用于对追踪进行分类的字符串数组（例如 ["production", "gemini"]）。metadata：用于提供额外上下文的键值对对象（例如 { team: "ml-research", integration: "google-genai" }）。client：一个可选的、自定义的 LangSmith 客户端实例。
这些设置会在包装客户端生成的所有追踪中保持一致应用，因此您可以包含环境级别的标签或团队元数据，这些信息应在整个应用程序中保持不变。 在 LangSmith 中查看追踪
运行您的应用程序后，您可以在 LangSmith UI 中查看追踪，其中包括：
- 模型请求：发送给 Gemini 模型的完整提示
- 模型响应：生成的文本和结构化输出
- 函数调用：使用函数调用时的工具调用和结果
- 聊天会话：多轮对话的上下文
- 性能指标：延迟和令牌使用信息
