追蹤
此頁面包含有關追蹤 (Tracing) 功能的詳細資訊,該功能為 AI 代理程式提供了全面的追蹤能力。
功能概述
追蹤功能是一個強大的監控與偵錯工具,它能擷取關於代理程式執行的詳細資訊,包括:
- 策略執行
- LLM 呼叫
- 工具調用
- 代理程式圖中的節點執行
此功能透過攔截代理程式管線中的關鍵事件,並將其轉發給可設定的訊息處理器。這些處理器可以將追蹤資訊輸出到各種目的地,例如紀錄檔或檔案系統中的其他類型檔案,使開發者能夠深入瞭解代理程式的行為並有效地排解問題。
事件流程
- 追蹤功能攔截代理程式管線中的事件。
- 事件會根據設定的訊息篩選器進行篩選。
- 篩選後的事件會傳遞給已註冊的訊息處理器。
- 訊息處理器會格式化並將事件輸出到各自的目的地。
設定與初始化
基本設定
若要使用追蹤功能,您需要:
- 擁有一或多個訊息處理器(您可以使用現有的或建立自己的)。
- 在您的代理程式中安裝
Tracing
。 - 設定訊息篩選器(可選)。
- 將訊息處理器添加到該功能中。
// 定義將用作追蹤訊息目的地的紀錄器/檔案
val logger = KotlinLogging.logger { }
val outputPath = Path("/path/to/trace.log")
// 建立一個代理程式
val agent = AIAgent(
executor = simpleOllamaAIExecutor(),
llmModel = OllamaModels.Meta.LLAMA_3_2,
) {
install(Tracing) {
// 配置訊息處理器以處理追蹤事件
addMessageProcessor(TraceFeatureMessageLogWriter(logger))
addMessageProcessor(
TraceFeatureMessageFileWriter(
outputPath,
{ path: Path -> SystemFileSystem.sink(path).buffered() }
)
)
// 可選地篩選訊息
messageFilter = { message ->
// 僅追蹤 LLM 呼叫和工具呼叫
message is AfterLLMCallEvent || message is ToolCallEvent
}
}
}
訊息篩選
您可以處理所有現有事件,或根據特定準則選擇其中一些。訊息篩選器可讓您控制哪些事件被處理。這對於專注於代理程式執行的特定方面非常有用:
// 僅篩選與 LLM 相關的事件
messageFilter = { message ->
message is BeforeLLMCallEvent || message is AfterLLMCallEvent
}
// 僅篩選與工具相關的事件
messageFilter = { message ->
message is ToolCallEvent ||
message is ToolCallResultEvent ||
message is ToolValidationErrorEvent ||
message is ToolCallFailureEvent
}
// 僅篩選節點執行事件
messageFilter = { message ->
message is AIAgentNodeExecutionStartEvent || message is AIAgentNodeExecutionEndEvent
}
大量追蹤資料
對於具有複雜策略或長時間執行的代理程式,追蹤事件的數量可能會非常龐大。考慮使用以下方法來管理事件量:
- 使用特定的訊息篩選器來減少事件數量。
- 實作帶有緩衝或取樣功能的自訂訊息處理器。
- 使用紀錄檔輪替來防止紀錄檔過大。
依賴關係圖
追蹤功能具有以下依賴項:
Tracing
├── AIAgentPipeline (for intercepting events)
├── TraceFeatureConfig
│ └── FeatureConfig
├── Message Processors
│ ├── TraceFeatureMessageLogWriter
│ │ └── FeatureMessageLogWriter
│ ├── TraceFeatureMessageFileWriter
│ │ └── FeatureMessageFileWriter
│ └── TraceFeatureMessageRemoteWriter
│ └── FeatureMessageRemoteWriter
└── Event Types (from ai.koog.agents.core.feature.model)
├── AIAgentStartedEvent
├── AIAgentFinishedEvent
├── AIAgentRunErrorEvent
├── AIAgentStrategyStartEvent
├── AIAgentStrategyFinishedEvent
├── AIAgentNodeExecutionStartEvent
├── AIAgentNodeExecutionEndEvent
├── LLMCallStartEvent
├── LLMCallWithToolsStartEvent
├── LLMCallEndEvent
├── LLMCallWithToolsEndEvent
├── ToolCallEvent
├── ToolValidationErrorEvent
├── ToolCallFailureEvent
└── ToolCallResultEvent
範例與快速入門
基本追蹤到紀錄器
// 建立一個紀錄器
val logger = KotlinLogging.logger { }
fun main() {
runBlocking {
// 建立帶有追蹤功能的代理程式
val agent = AIAgent(
executor = simpleOllamaAIExecutor(),
llmModel = OllamaModels.Meta.LLAMA_3_2,
) {
install(Tracing) {
addMessageProcessor(TraceFeatureMessageLogWriter(logger))
}
}
// 執行代理程式
agent.run("Hello, agent!")
}
}
錯誤處理與邊緣情況
無訊息處理器
如果沒有訊息處理器添加到追蹤功能中,將會記錄一則警告:
Tracing Feature. No feature out stream providers are defined. Trace streaming has no target.
該功能仍將攔截事件,但它們不會被處理或輸出到任何地方。
資源管理
訊息處理器可能會佔用需要適當釋放的資源(例如檔案控制代碼)。使用 use
擴充函數以確保適當的清理:
// 建立一個代理程式
val agent = AIAgent(
executor = simpleOllamaAIExecutor(),
llmModel = OllamaModels.Meta.LLAMA_3_2,
) {
val writer = TraceFeatureMessageFileWriter(
outputPath,
{ path: Path -> SystemFileSystem.sink(path).buffered() }
)
install(Tracing) {
addMessageProcessor(writer)
}
}
// 執行代理程式
agent.run(input)
// 當區塊退出時,寫入器將自動關閉
將特定事件追蹤到檔案
install(Tracing) {
// 僅追蹤 LLM 呼叫
messageFilter = { message ->
message is BeforeLLMCallEvent || message is AfterLLMCallEvent
}
addMessageProcessor(writer)
}
將特定事件追蹤到遠端端點
當您需要透過網路傳送事件資料時,可以使用追蹤到遠端端點。一旦啟動,追蹤到遠端端點會在指定的埠號啟動一個輕量型伺服器,並透過 Kotlin 伺服器傳送事件 (SSE) 傳送事件。
// 建立一個代理程式
val agent = AIAgent(
executor = simpleOllamaAIExecutor(),
llmModel = OllamaModels.Meta.LLAMA_3_2,
) {
val connectionConfig = AIAgentFeatureServerConnectionConfig(host = host, port = port)
val writer = TraceFeatureMessageRemoteWriter(
connectionConfig = connectionConfig
)
install(Tracing) {
addMessageProcessor(writer)
}
}
// 執行代理程式
agent.run(input)
// 當區塊退出時,寫入器將自動關閉
在客戶端,您可以使用 FeatureMessageRemoteClient
來接收事件並將其反序列化。
val clientConfig = AIAgentFeatureClientConnectionConfig(host = host, port = port, protocol = URLProtocol.HTTP)
val agentEvents = mutableListOf<DefinedFeatureEvent>()
val clientJob = launch {
FeatureMessageRemoteClient(connectionConfig = clientConfig, scope = this).use { client ->
val collectEventsJob = launch {
client.receivedMessages.consumeAsFlow().collect { event ->
// 從伺服器收集事件
agentEvents.add(event as DefinedFeatureEvent)
// 在代理程式完成時停止收集事件
if (event is AIAgentFinishedEvent) {
cancel()
}
}
}
client.connect()
collectEventsJob.join()
client.healthCheck()
}
}
listOf(clientJob).joinAll()
API 文件
追蹤功能遵循模組化架構,包含以下關鍵元件:
- Tracing:主要功能類別,用於攔截代理程式管線中的事件。
- TraceFeatureConfig:用於自訂功能行為的設定類別。
- 訊息處理器:處理並輸出追蹤事件的元件:
- TraceFeatureMessageLogWriter:將追蹤事件寫入紀錄器。
- TraceFeatureMessageFileWriter:將追蹤事件寫入檔案。
- TraceFeatureMessageRemoteWriter:將追蹤事件傳送到遠端伺服器。
常見問題與疑難排解
以下部分包含與追蹤功能相關的常見問題和解答。
如何僅追蹤代理程式執行的特定部分?
使用 messageFilter
屬性來篩選事件。例如,若要僅追蹤節點執行:
install(Tracing) {
// 僅追蹤 LLM 呼叫
messageFilter = { message ->
message is BeforeLLMCallEvent || message is AfterLLMCallEvent
}
addMessageProcessor(writer)
}
我可以使用多個訊息處理器嗎?
可以,您可以添加多個訊息處理器以同時追蹤到不同的目的地:
install(Tracing) {
addMessageProcessor(TraceFeatureMessageLogWriter(logger))
addMessageProcessor(TraceFeatureMessageFileWriter(outputPath, syncOpener))
addMessageProcessor(TraceFeatureMessageRemoteWriter(connectionConfig))
}
如何建立自訂訊息處理器?
實作 FeatureMessageProcessor
介面:
class CustomTraceProcessor : FeatureMessageProcessor() {
// 處理器的目前開放狀態
private var _isOpen = MutableStateFlow(false)
override val isOpen: StateFlow<Boolean>
get() = _isOpen.asStateFlow()
override suspend fun processMessage(message: FeatureMessage) {
// 自訂處理邏輯
when (message) {
is AIAgentNodeExecutionStartEvent -> {
// 處理節點開始事件
}
is AfterLLMCallEvent -> {
// 處理 LLM 呼叫結束事件
}
// 處理其他事件類型
}
}
override suspend fun close() {
// 關閉已建立的連接
}
}
// 使用您的自訂處理器
install(Tracing) {
addMessageProcessor(CustomTraceProcessor())
}
有關訊息處理器可以處理的現有事件類型的更多資訊,請參閱預定義事件類型。
預定義事件類型
Koog 提供了可用於自訂訊息處理器的預定義事件類型。預定義事件可根據其相關實體分為多個類別:
代理程式事件
AIAgentStartedEvent
表示代理程式執行的開始。包含以下欄位:
名稱 | 資料類型 | 必填 | 預設值 | 說明 |
---|---|---|---|---|
strategyName | String | 是 | 代理程式應遵循的策略名稱。 | |
eventId | String | 否 | AIAgentStartedEvent | 事件的識別碼。通常是事件類別的 simpleName 。 |
AIAgentFinishedEvent
表示代理程式執行的結束。包含以下欄位:
名稱 | 資料類型 | 必填 | 預設值 | 說明 |
---|---|---|---|---|
strategyName | String | 是 | 代理程式遵循的策略名稱。 | |
result | String | 是 | 代理程式執行的結果。如果沒有結果,可以為 null 。 | |
eventId | String | 否 | AIAgentFinishedEvent | 事件的識別碼。通常是事件類別的 simpleName 。 |
AIAgentRunErrorEvent
表示代理程式執行期間發生錯誤。包含以下欄位:
名稱 | 資料類型 | 必填 | 預設值 | 說明 |
---|---|---|---|---|
strategyName | String | 是 | 代理程式遵循的策略名稱。 | |
error | AIAgentError | 是 | 代理程式執行期間發生的特定錯誤。有關更多資訊,請參閱 AIAgentError。 | |
eventId | String | 否 | AIAgentRunErrorEvent | 事件的識別碼。通常是事件類別的 simpleName 。 |
AIAgentError
類別提供了關於代理程式執行期間發生錯誤的更多詳細訊息。包含以下欄位:
名稱 | 資料類型 | 必填 | 預設值 | 說明 |
---|---|---|---|---|
message | String | 是 | 提供關於特定錯誤的更多詳細訊息。 | |
stackTrace | String | 是 | 直到最後執行程式碼的堆疊記錄集合。 | |
cause | String | 否 | null | 錯誤的原因,如果可用。 |
策略事件
AIAgentStrategyStartEvent
表示策略執行的開始。包含以下欄位:
名稱 | 資料類型 | 必填 | 預設值 | 說明 |
---|---|---|---|---|
strategyName | String | 是 | 策略的名稱。 | |
eventId | String | 否 | AIAgentStrategyStartEvent | 事件的識別碼。通常是事件類別的 simpleName 。 |
AIAgentStrategyFinishedEvent
表示策略執行的結束。包含以下欄位:
名稱 | 資料類型 | 必填 | 預設值 | 說明 |
---|---|---|---|---|
strategyName | String | 是 | 策略的名稱。 | |
result | String | 是 | 執行的結果。 | |
eventId | String | 否 | AIAgentStrategyFinishedEvent | 事件的識別碼。通常是事件類別的 simpleName 。 |
節點事件
AIAgentNodeExecutionStartEvent
表示節點執行的開始。包含以下欄位:
名稱 | 資料類型 | 必填 | 預設值 | 說明 |
---|---|---|---|---|
nodeName | String | 是 | 開始執行的節點名稱。 | |
input | String | 是 | 節點的輸入值。 | |
eventId | String | 否 | AIAgentNodeExecutionStartEvent | 事件的識別碼。通常是事件類別的 simpleName 。 |
AIAgentNodeExecutionEndEvent
表示節點執行的結束。包含以下欄位:
名稱 | 資料類型 | 必填 | 預設值 | 說明 |
---|---|---|---|---|
nodeName | String | 是 | 結束執行的節點名稱。 | |
input | String | 是 | 節點的輸入值。 | |
output | String | 是 | 節點產生的輸出值。 | |
eventId | String | 否 | AIAgentNodeExecutionEndEvent | 事件的識別碼。通常是事件類別的 simpleName 。 |
LLM 呼叫事件
LLMCallStartEvent
表示 LLM 呼叫的開始。包含以下欄位:
名稱 | 資料類型 | 必填 | 預設值 | 說明 |
---|---|---|---|---|
prompt | Prompt | 是 | 發送到模型的提示。有關更多資訊,請參閱 Prompt。 | |
tools | List<String> | 是 | 模型可以呼叫的工具列表。 | |
eventId | String | 否 | LLMCallStartEvent | 事件的識別碼。通常是事件類別的 simpleName 。 |
Prompt
類別表示提示的資料結構,由訊息列表、唯一識別碼以及用於語言模型設定的可選參數組成。包含以下欄位:
名稱 | 資料類型 | 必填 | 預設值 | 說明 |
---|---|---|---|---|
messages | List<Message> | 是 | 提示包含的訊息列表。 | |
id | String | 是 | 提示的唯一識別碼。 | |
params | LLMParams | 否 | LLMParams() | 控制 LLM 生成內容方式的設定。 |
LLMCallEndEvent
表示 LLM 呼叫的結束。包含以下欄位:
名稱 | 資料類型 | 必填 | 預設值 | 說明 |
---|---|---|---|---|
responses | List<Message.Response> | 是 | 模型返回的一或多個回應。 | |
eventId | String | 否 | LLMCallEndEvent | 事件的識別碼。通常是事件類別的 simpleName 。 |
工具呼叫事件
ToolCallEvent
表示模型呼叫工具的事件。包含以下欄位:
名稱 | 資料類型 | 必填 | 預設值 | 說明 |
---|---|---|---|---|
toolName | String | 是 | 工具的名稱。 | |
toolArgs | Tool.Args | 是 | 提供給工具的參數。 | |
eventId | String | 否 | ToolCallEvent | 事件的識別碼。通常是事件類別的 simpleName 。 |
ToolValidationErrorEvent
表示工具呼叫期間發生驗證錯誤。包含以下欄位:
名稱 | 資料類型 | 必填 | 預設值 | 說明 |
---|---|---|---|---|
toolName | String | 是 | 驗證失敗的工具名稱。 | |
toolArgs | Tool.Args | 是 | 提供給工具的參數。 | |
errorMessage | String | 是 | 驗證錯誤訊息。 | |
eventId | String | 否 | ToolValidationErrorEvent | 事件的識別碼。通常是事件類別的 simpleName 。 |
ToolCallFailureEvent
表示呼叫工具失敗。包含以下欄位:
名稱 | 資料類型 | 必填 | 預設值 | 說明 |
---|---|---|---|---|
toolName | String | 是 | 工具的名稱。 | |
toolArgs | Tool.Args | 是 | 提供給工具的參數。 | |
error | AIAgentError | 是 | 嘗試呼叫工具時發生的特定錯誤。有關更多資訊,請參閱 AIAgentError。 | |
eventId | String | 否 | ToolCallFailureEvent | 事件的識別碼。通常是事件類別的 simpleName 。 |
ToolCallResultEvent
表示成功的工具呼叫並返回結果。包含以下欄位:
名稱 | 資料類型 | 必填 | 預設值 | 說明 |
---|---|---|---|---|
toolName | String | 是 | 工具的名稱。 | |
toolArgs | Tool.Args | 是 | 提供給工具的參數。 | |
result | ToolResult | 是 | 工具呼叫的結果。 | |
eventId | String | 否 | ToolCallResultEvent | 事件的識別碼。通常是事件類別的 simpleName 。 |