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LangSmith 可以通过 OpenTelemetry 检测来捕获由 CrewAI 生成的追踪。本指南将向您展示如何自动捕获 CrewAI 多智能体工作流的追踪，并将其发送到 LangSmith 进行监控和分析。

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安装

使用您偏好的包管理器安装所需的包： 
pip install langsmith crewai opentelemetry-instrumentation-crewai opentelemetry-instrumentation-openai

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设置

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1. 配置环境变量

设置您的 API 密钥 和项目名称： 
export LANGSMITH_API_KEY=<your_langsmith_api_key>
export LANGSMITH_PROJECT=<your_project_name>
export OPENAI_API_KEY=<your_openai_api_key>

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2. 配置 OpenTelemetry 集成

在您的 CrewAI 应用程序中，配置 LangSmith OpenTelemetry 集成以及 CrewAI 和 OpenAI 检测器： 
from langsmith.integrations.otel import OtelSpanProcessor
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.instrumentation.crewai import CrewAIInstrumentor
from opentelemetry.instrumentation.openai import OpenAIInstrumentor

# 获取或创建追踪提供者
current_provider = trace.get_tracer_provider()
if isinstance(current_provider, TracerProvider):
    tracer_provider = current_provider
else:
    tracer_provider = TracerProvider()
    trace.set_tracer_provider(tracer_provider)

# 将 OtelSpanProcessor 添加到追踪提供者
tracer_provider.add_span_processor(OtelSpanProcessor())

# 检测 CrewAI 和 OpenAI
CrewAIInstrumentor().instrument(tracer_provider=tracer_provider)
OpenAIInstrumentor().instrument(tracer_provider=tracer_provider)

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3. 创建并运行您的 CrewAI 应用程序

配置完成后，您的 CrewAI 应用程序将自动将追踪发送到 LangSmith： 
from crewai import Agent, Crew, Task
from crewai.llm import LLM
from langsmith.integrations.otel import OtelSpanProcessor
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.instrumentation.crewai import CrewAIInstrumentor
from opentelemetry.instrumentation.openai import OpenAIInstrumentor

# 配置 OpenTelemetry
current_provider = trace.get_tracer_provider()
if isinstance(current_provider, TracerProvider):
    tracer_provider = current_provider
else:
    tracer_provider = TracerProvider()
    trace.set_tracer_provider(tracer_provider)

tracer_provider.add_span_processor(OtelSpanProcessor())

# 检测 CrewAI 和 OpenAI
CrewAIInstrumentor().instrument(tracer_provider=tracer_provider)
OpenAIInstrumentor().instrument(tracer_provider=tracer_provider)

# 定义您的智能体
llm = LLM(model="gpt-4o-mini")

coder = Agent(
    role="软件开发者",
    goal="按需编写清晰、简洁的代码",
    backstory="一位对软件趋势有敏锐洞察力的专家程序员。",
    verbose=True,
    llm=llm,
)

# 定义您的任务
task = Task(
    description="编写一个检查数字是否为质数的 Python 函数。",
    expected_output="一个清晰、简洁且带有文档的 Python 函数。",
    agent=coder,
)

# 创建并运行团队
crew = Crew(
    agents=[coder],
    tasks=[task],
    verbose=True,
)

def run_crew():
    result = crew.kickoff()
    return result

if __name__ == "__main__":
    output = run_crew()
    print(output)

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高级用法

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自定义元数据和标签

您可以通过设置跨度属性为追踪添加自定义元数据： 
from opentelemetry import trace

tracer = trace.get_tracer(__name__)

def run_crew_with_metadata():
    with tracer.start_as_current_span("crewai_workflow") as span:
        span.set_attribute("langsmith.metadata.crew_type", "code_generation")
        span.set_attribute("langsmith.metadata.agent_count", "1")
        span.set_attribute("langsmith.span.tags", "crewai,code-generation")

        result = crew.kickoff()
        return result

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与其他检测器结合使用

您可以将 CrewAI 检测与其他 OpenTelemetry 检测器结合使用： 
from opentelemetry.instrumentation.crewai import CrewAIInstrumentor
from opentelemetry.instrumentation.openai import OpenAIInstrumentor

# 初始化多个检测器
CrewAIInstrumentor().instrument(tracer_provider=tracer_provider)
OpenAIInstrumentor().instrument(tracer_provider=tracer_provider)

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资源

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