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追踪（Traces）是您的应用程序从输入到输出所经历的一系列步骤。其中每个独立的步骤都由一个运行（run）表示。您可以使用 LangSmith 来可视化这些执行步骤。要使用它，请先为您的应用程序启用追踪功能。这使您可以执行以下操作：

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前提条件

开始之前，请确保您已具备以下条件：

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启用追踪

要为您的应用程序启用追踪，请设置以下环境变量： 
export LANGSMITH_TRACING=true
export LANGSMITH_API_KEY=<您的-api-key>
默认情况下，追踪日志将记录到名为 default 的项目中。要配置自定义项目名称，请参阅记录到项目。 更多信息，请参见使用 LangGraph 进行追踪。

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选择性追踪

您可以选择使用 LangSmith 的 tracing_context 上下文管理器来追踪特定的调用或应用程序的某些部分： 
import { LangChainTracer } from "@langchain/core/tracers/tracer_langchain";

// 这将被追踪
const tracer = new LangChainTracer();
await agent.invoke(
  {
    messages: [{role: "user", content: "向 alice@example.com 发送测试邮件"}]
  },
  { callbacks: [tracer] }
);

// 这不会被追踪（如果未设置 LANGSMITH_TRACING）
await agent.invoke(
  {
    messages: [{role: "user", content: "发送另一封邮件"}]
  }
);

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记录到项目

您可以通过设置 LANGSMITH_PROJECT 环境变量为整个应用程序设置自定义项目名称：
export LANGSMITH_PROJECT=my-agent-project
您可以为特定操作以编程方式设置项目名称：
import { LangChainTracer } from "@langchain/core/tracers/tracer_langchain";

const tracer = new LangChainTracer({ projectName: "email-agent-test" });
await agent.invoke(
  {
    messages: [{role: "user", content: "向 alice@example.com 发送测试邮件"}]
  },
  { callbacks: [tracer] }
);

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向追踪添加元数据

您可以使用自定义元数据和标签来注释您的追踪： 
import { LangChainTracer } from "@langchain/core/tracers/tracer_langchain";

const tracer = new LangChainTracer({ projectName: "email-agent-test" });
await agent.invoke(
  {
    messages: [{role: "user", content: "向 alice@example.com 发送测试邮件"}]
  },
  config: {
    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 中的追踪上。
要了解更多关于如何使用追踪来调试、评估和监控您的智能体，请参阅 LangSmith 文档。

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使用匿名化器防止敏感数据记录到追踪中

您可能希望屏蔽敏感数据，以防止其被记录到 LangSmith。您可以创建匿名化器，并通过配置将其应用到您的图中。此示例将把追踪中匹配社会安全号码格式 XXX-XX-XXXX 的任何内容替换为 <ssn>，然后再发送到 LangSmith。
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] });
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