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Mastra 是一个用于构建 AI 驱动应用和智能体的 TypeScript 框架。通过使用 Mastra 的 LangSmith 导出器，你可以将来自 Mastra 智能体和工作流的追踪数据发送到 LangSmith，以便进行调试、评估和可观测性分析。 本指南将向你展示如何使用 Mastra 的 AI 追踪系统，将 Mastra 与 LangSmith 集成。

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安装

安装 Mastra 及 LangSmith 导出器： 
npm install @mastra/core @mastra/langsmith @mastra/observability @mastra/libsql

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设置

  1. 设置你的 LangSmith API 密钥以及（可选的）LangSmith 项目名称： 
    export LANGSMITH_API_KEY=<你的_langsmith_api_密钥>
export LANGCHAIN_PROJECT=<你的项目名称> # 可选
    如果未设置 LANGCHAIN_PROJECT，追踪数据将被发送到默认项目。
  2. 如果你计划使用 OpenAI 模型，请确保在运行时环境中提供 OpenAI API 密钥： 
    export OPENAI_API_KEY=<你的_openai_api_密钥>
  3. 在你的项目目录中，创建以下项目结构和文件： 
    src/
    mastra.ts
    agent.ts
    index.ts

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使用 LangSmith 导出器配置 Mastra

Mastra 追踪直接在 Mastra 构造函数上配置。将以下内容添加到 mastra.ts 文件中： 
import { Mastra } from "@mastra/core";
import { LibSQLStore } from "@mastra/libsql";
import { LangSmithExporter } from "@mastra/langsmith";

import { echoAgent } from "./agent";

export const mastra = new Mastra({
  agents: { echoAgent },

  storage: new LibSQLStore({
    url: "file:./mastra.db",
  }),

  observability: {
    configs: {
      langsmith: {
        serviceName: "mastra-langsmith-demo",
        exporters: [
          new LangSmithExporter({
            apiKey: process.env.LANGSMITH_API_KEY,
          }),
        ],
      },
    },
  },

  // 禁用已弃用的遥测系统
  telemetry: {
    enabled: false,
  },
});

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定义智能体

为了兼容性，请使用基于字符串的模型标识符。将以下代码添加到 agent.ts 文件中： 
import { Agent } from "@mastra/core/agent";

export const echoAgent = new Agent({
  name: "echoAgent",
  instructions: "你是一个乐于助人的助手。",
  model: "openai/gpt-4o-mini",
});
Mastra 将自动使用你配置的 API 密钥路由模型调用，并为每次调用捕获追踪数据。

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运行智能体

  1. 将以下内容添加到 index.ts 文件中： 
    import { mastra } from "./mastra";

async function main() {
const agent = mastra.getAgent("echoAgent");
const result = await agent.generate("打个招呼并解释一下 Mastra 是什么。");
console.log(result.text);
}

main();
  2. 运行你的应用： 
    npx ts-node src/index.ts

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在 LangSmith 中查看追踪数据

运行智能体后：
  1. 打开 LangSmith UI。
  2. 选择你的项目。例如，LANGCHAIN_PROJECT 的值。
  3. 找到与 echoAgent.generate 对应的追踪记录。
你将能够检查：
  • 模型输入和输出
  • 智能体执行步骤
  • 时序和错误信息
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