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# LangSmith 可观测性

跟踪是应用程序从输入到输出所采取的一系列步骤。每个单独的步骤都由一个运行表示。您可以使用 [LangSmith](https://smith.langchain.com/) 来可视化这些执行步骤。要使用它，请[为您的应用程序启用跟踪](/langsmith/trace-with-langgraph)。这使您能够执行以下操作：

* [调试本地运行的应用程序](/langsmith/observability-studio#debug-langsmith-traces)。
* [评估应用程序性能](/oss/javascript/langchain/test/evals)。
* [监控应用程序](/langsmith/dashboards)。

## 先决条件

在开始之前，请确保您已具备以下条件：

* **一个 LangSmith 帐户**：在 [smith.langchain.com](https://smith.langchain.com) 注册（免费）或登录。
* **一个 LangSmith API 密钥**：按照[创建 API 密钥](/langsmith/create-account-api-key)指南操作。

## 启用跟踪

要为您的应用程序启用跟踪，请设置以下环境变量：

```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
export LANGSMITH_TRACING=true
export LANGSMITH_API_KEY=<your-api-key>
```

默认情况下，跟踪将记录到名为 `default` 的项目中。要配置自定义项目名称，请参阅[记录到项目](#log-to-a-project)。

更多信息，请参阅[使用 LangGraph 进行跟踪](/langsmith/trace-with-langgraph)。

## 选择性跟踪

您可以选择使用 LangSmith 的 `tracing_context` 上下文管理器来跟踪应用程序的特定调用或部分：

```ts theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
import { LangChainTracer } from "@langchain/core/tracers/tracer_langchain";

// 这将被跟踪
const tracer = new LangChainTracer();
await agent.invoke(
  {
    messages: [{role: "user", content: "Send a test email to alice@example.com"}]
  },
  { callbacks: [tracer] }
);

// 这将不会被跟踪（如果未设置 LANGSMITH_TRACING）
await agent.invoke(
  {
    messages: [{role: "user", content: "Send another email"}]
  }
);
```

## 记录到项目

<Accordion title="静态设置">
  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：

  ```bash theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
  export LANGSMITH_PROJECT=my-agent-project
  ```
</Accordion>

<Accordion title="动态设置">
  您可以为特定操作以编程方式设置项目名称：

  ```ts theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
  import { LangChainTracer } from "@langchain/core/tracers/tracer_langchain";

  const tracer = new LangChainTracer({ projectName: "email-agent-test" });
  await agent.invoke(
    {
      messages: [{role: "user", content: "Send a test email to alice@example.com"}]
    },
    { callbacks: [tracer] }
  );
  ```
</Accordion>

## 向跟踪添加元数据

您可以使用自定义元数据和标签来注释您的跟踪：

```ts theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
import { LangChainTracer } from "@langchain/core/tracers/tracer_langchain";

const tracer = new LangChainTracer({ projectName: "email-agent-test" });
await agent.invoke(
  {
    messages: [{role: "user", content: "Send a test email to alice@example.com"}]
  },
  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 中的跟踪。

<Tip>
  要了解更多关于如何使用跟踪来调试、评估和监控您的代理的信息，请参阅 [LangSmith 文档](/langsmith/home)。
</Tip>

## 使用匿名器防止在跟踪中记录敏感数据

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[匿名器](/langsmith/mask-inputs-outputs#rule-based-masking-of-inputs-and-outputs)并使用配置将其应用于您的图。此示例将从发送到 LangSmith 的跟踪中编辑任何匹配社会安全号码格式 XXX-XX-XXXX 的内容。

```typescript TypeScript theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
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] });
```

***

<div className="source-links">
  <Callout icon="terminal-2">
    [将这些文档连接](/use-these-docs)到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。
  </Callout>

  <Callout icon="edit">
    [在 GitHub 上编辑此页面](https://github.com/langchain-ai/docs/edit/main/src/oss/langgraph/observability.mdx) 或 [提交问题](https://github.com/langchain-ai/docs/issues/new/choose)。
  </Callout>
</div>