CrewAI 追踪

CrewAI 内置追踪

CrewAI 提供内置追踪能力，让你能够实时监控和调试你的 Crews 和 Flows。本指南演示如何使用 CrewAI 集成的可观测性平台为 Crews 和 Flows 启用追踪。

什么是 CrewAI 追踪？ CrewAI 的内置追踪为你的 AI 代理提供全面可观测性，包括代理决策、任务执行时间线、工具使用情况和 LLM 调用，所有内容都可通过 CrewAI AMP 平台访问。

CrewAI 追踪界面

前提条件

在使用 CrewAI 追踪之前，你需要：

CrewAI AMP 账户：在 app.crewai.com 注册免费账户
CLI 身份验证：使用 CrewAI CLI 认证你的本地环境

crewai login

设置说明

步骤 1：创建你的 CrewAI AMP 账户

访问 app.crewai.com 并创建你的免费账户。这将让你能够访问 CrewAI AMP 平台，在那里查看追踪、指标并管理你的 crews。

步骤 2：安装 CrewAI CLI 并完成身份验证

如果你还没有安装，请使用 CLI 工具安装 CrewAI：

uv add 'crewai[tools]'

然后使用你的 CrewAI AMP 账户完成 CLI 认证：

crewai login

该命令会：

打开浏览器进入认证页面
提示你输入设备代码
使用你的 CrewAI AMP 账户认证本地环境
为本地开发启用追踪能力

步骤 3：在你的 Crew 中启用追踪

你可以通过将 tracing 参数设置为 True 来为你的 Crew 启用追踪：

from crewai import Agent, Crew, Process, Task
from crewai_tools import SerperDevTool

# 定义你的代理
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,
)

# 为你的代理创建任务
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,
)

# 在你的 crew 中启用追踪
crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[research_task, writing_task],
    process=Process.sequential,
    tracing=True,  # 启用内置追踪
    verbose=True
)

# 执行你的 crew
result = crew.kickoff()

步骤 4：在你的 Flow 中启用追踪

同样地，你也可以为 CrewAI Flows 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)  # 为 flow 启用追踪

    @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"

# 创建并运行启用追踪的 flow
flow = ExampleFlow(tracing=True)
result = flow.kickoff()

步骤 5：在 CrewAI AMP 仪表盘中查看追踪

运行 crew 或 flow 后，你可以在 CrewAI AMP 仪表盘中查看由 CrewAI 应用生成的追踪。你应该能看到代理交互、工具使用和 LLM 调用的详细步骤。只需点击下方链接查看追踪，或前往仪表盘中的 traces 标签页 here CrewAI 追踪界面

其他方式：环境变量配置

你还可以通过设置环境变量来全局启用追踪：

export CREWAI_TRACING_ENABLED=true

或者将其添加到你的 .env 文件中：

CREWAI_TRACING_ENABLED=true

当设置了这个环境变量后，所有 Crews 和 Flows 都会自动启用追踪，即使你没有显式设置 tracing=True。

查看你的追踪

访问 CrewAI AMP 仪表盘

访问 app.crewai.com 并登录你的账户
导航到你的项目仪表盘
点击 Traces 标签查看执行详情

在追踪中你会看到什么

CrewAI 追踪为你提供以下方面的全面可视性：

代理决策：查看代理如何推理任务并做出决策
任务执行时间线：任务序列和依赖关系的可视化表示
工具使用：监控调用了哪些工具及其结果
LLM 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追踪

追踪功能

执行时间线：点击查看执行的不同阶段
详细日志：访问全面日志以便调试
性能分析：分析执行模式并优化性能
导出能力：下载追踪以进行进一步分析

身份验证问题

如果你遇到身份验证问题：

确保你已登录：crewai login
检查你的网络连接
验证你在 app.crewai.com 的账户

追踪未显示

如果追踪没有显示在仪表盘中：

确认在你的 Crew/Flow 中设置了 tracing=True
如果使用环境变量，检查 CREWAI_TRACING_ENABLED=true
确保你已使用 crewai login 完成身份验证
验证你的 crew/flow 确实正在执行