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Python 中的 Anthropic 包装器方法（wrap_anthropic）和 Typescript 中的（wrapAnthropic）允许您包装您的 Anthropic 客户端，以便自动记录跟踪信息。使用该包装器可确保消息（包括工具调用和多模态内容块）在 LangSmith 中得到良好呈现。该包装器可与 @traceable 装饰器（Python）或 traceable 函数（TypeScript）无缝协作，因此您可以使用包装器跟踪 Anthropic 调用，并使用装饰器或函数跟踪应用程序的其他部分。
即使使用 wrap_anthropic 或 wrapAnthropic，也必须将 LANGSMITH_TRACING 环境变量设置为 'true'，跟踪信息才会被记录到 LangSmith。这允许您在不更改代码的情况下切换跟踪的开启和关闭。此外，您需要将 LANGSMITH_API_KEY 环境变量设置为您的 API 密钥（更多信息请参阅设置）。如果您的 LangSmith API 密钥链接到多个工作区，请设置 LANGSMITH_WORKSPACE_ID 环境变量以指定要使用的工作区。默认情况下，跟踪信息将记录到名为 default 的项目中。要将跟踪记录到其他项目，请参阅将跟踪记录到特定项目。
import anthropic
from langsmith import traceable
from langsmith.wrappers import wrap_anthropic

client = wrap_anthropic(anthropic.Anthropic())

@traceable(run_type="tool", name="Retrieve Context")
def my_tool(question: str) -> str:
  return "During this morning's meeting, we solved all world conflict."

@traceable(name="Chat Pipeline")
def chat_pipeline(question: str):
  context = my_tool(question)
  messages = [
      { "role": "user", "content": f"Question: {question}\nContext: {context}"}
  ]
  message = client.messages.create(
      model="claude-sonnet-4-6",
      messages=messages,
      max_tokens=1024,
      system="You are a helpful assistant. Please respond to the user's request only based on the given context."
  )
  return message

chat_pipeline("Can you summarize this morning's meetings?")
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