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CrewAI 内置追踪
CrewAI 提供内置追踪功能,让您可以实时监控和调试您的团队(Crews)和流程(Flows)。本指南演示了如何使用 CrewAI 的集成可观测性平台为团队和流程启用追踪功能。
什么是 CrewAI 追踪? CrewAI 的内置追踪功能为您的 AI 智能体提供了全面的可观测性,包括智能体决策、任务执行时间线、工具使用情况以及大模型(LLM)调用——所有这些都可以通过 CrewAI AMP 平台访问。
先决条件
在使用 CrewAI 追踪之前,您需要
- CrewAI AMP 账户:在 app.crewai.com 注册免费账户
- CLI 身份验证:使用 CrewAI CLI 验证您的本地环境
设置说明
第 1 步:创建您的 CrewAI AMP 账户
访问 app.crewai.com 并创建您的免费账户。这将使您能够访问 CrewAI AMP 平台,在那里您可以查看追踪记录、指标并管理您的团队。
第 2 步:安装 CrewAI CLI 并进行验证
如果您尚未安装,请通过 CLI 工具安装 CrewAI
然后使用您的 CrewAI AMP 账户验证您的 CLI
此命令将
- 在您的浏览器中打开验证页面
- 提示您输入设备代码
- 使用您的 CrewAI AMP 账户验证您的本地环境
- 为您的本地开发启用追踪功能
第 3 步:在您的团队(Crew)中启用追踪
您可以通过将 tracing 参数设置为 True 来为您的团队启用追踪
from crewai import Agent, Crew, Process, Task
from crewai_tools import SerperDevTool
# Define your agents
researcher = Agent(
role="Senior Research Analyst",
goal="Uncover cutting-edge developments in AI and data science",
backstory="""You work at a leading tech think tank.
Your expertise lies in identifying emerging trends.
You have a knack for dissecting complex data and presenting actionable insights.""",
verbose=True,
tools=[SerperDevTool()],
)
writer = Agent(
role="Tech Content Strategist",
goal="Craft compelling content on tech advancements",
backstory="""You are a renowned Content Strategist, known for your insightful and engaging articles.
You transform complex concepts into compelling narratives.""",
verbose=True,
)
# Create tasks for your agents
research_task = Task(
description="""Conduct a comprehensive analysis of the latest advancements in AI in 2024.
Identify key trends, breakthrough technologies, and potential industry impacts.""",
expected_output="Full analysis report in bullet points",
agent=researcher,
)
writing_task = Task(
description="""Using the insights provided, develop an engaging blog
post that highlights the most significant AI advancements.
Your post should be informative yet accessible, catering to a tech-savvy audience.""",
expected_output="Full blog post of at least 4 paragraphs",
agent=writer,
)
# Enable tracing in your crew
crew = Crew(
agents=[researcher, writer],
tasks=[research_task, writing_task],
process=Process.sequential,
tracing=True, # Enable built-in tracing
verbose=True
)
# Execute your crew
result = crew.kickoff()
第 4 步:在您的流程(Flow)中启用追踪
同样,您可以为 CrewAI 流程启用追踪
from crewai.flow.flow import Flow, listen, start
from pydantic import BaseModel
class ExampleState(BaseModel):
counter: int = 0
message: str = ""
class ExampleFlow(Flow[ExampleState]):
def __init__(self):
super().__init__(tracing=True) # Enable tracing for the flow
@start()
def first_method(self):
print("Starting the flow")
self.state.counter = 1
self.state.message = "Flow started"
return "continue"
@listen("continue")
def second_method(self):
print("Continuing the flow")
self.state.counter += 1
self.state.message = "Flow continued"
return "finish"
@listen("finish")
def final_method(self):
print("Finishing the flow")
self.state.counter += 1
self.state.message = "Flow completed"
# Create and run the flow with tracing enabled
flow = ExampleFlow(tracing=True)
result = flow.kickoff()
第 5 步:在 CrewAI AMP 控制面板中查看追踪记录
运行团队或流程后,您可以在 CrewAI AMP 控制面板中查看 CrewAI 应用生成的追踪记录。您应该能看到智能体交互、工具使用和大模型调用的详细步骤。只需点击下方的链接查看追踪记录,或者前往控制面板中的“追踪”(Traces)选项卡 此处 
替代方案:环境变量配置
您也可以通过设置环境变量来全局启用追踪功能
export CREWAI_TRACING_ENABLED=true
或者将其添加到您的 .env 文件中
CREWAI_TRACING_ENABLED=true
设置此环境变量后,即使没有显式设置 tracing=True,所有团队和流程也会自动启用追踪功能。
查看您的追踪记录
访问 CrewAI AMP 控制面板
- 访问 app.crewai.com 并登录您的账户
- 导航至您的项目控制面板
- 点击追踪(Traces)选项卡以查看执行详情
您将在追踪记录中看到什么
CrewAI 追踪提供了全面的可视化,包括:
- 智能体决策:了解智能体如何思考任务并做出决策
- 任务执行时间线:任务序列和依赖关系的视觉呈现
- 工具使用:监控调用的工具及其结果
- 大模型调用:跟踪所有语言模型交互,包括提示词和响应
- 性能指标:执行时间、Token 使用量和成本
- 错误跟踪:详细的错误信息和堆栈跟踪
追踪功能特性
- 执行时间线:点击浏览执行的不同阶段
- 详细日志:访问全面的日志以进行调试
- 性能分析:分析执行模式并优化性能
- 导出功能:下载追踪记录以供进一步分析
身份验证问题
如果您遇到身份验证问题
- 确保您已登录:
crewai login
- 检查您的网络连接
- 在 app.crewai.com 验证您的账户
追踪记录未显示
如果追踪记录未出现在控制面板中
- 确认在您的团队/流程中已设置
tracing=True
- 如果使用环境变量,请检查
CREWAI_TRACING_ENABLED=true 是否已设置
- 确保您已通过
crewai login 进行身份验证
- 验证您的团队/流程确实正在执行中