LangGraph

使用此存放庫中的可執行範例，將 LangGraph trace 傳送到 LiteLLM Lens。

必要條件

您需要一個啟用 tracing 的 LiteLLM 閘道、一個 LiteLLM key，以及已設定的 model alias。進行調查時需要 Lens worker；檢視 trace 則不需要。

安裝 uv。它會使用已檢入的 Python 版本，並從其 uv workspace 解決每個範例的依賴項。

設定

全新檢出後：

git clone https://github.com/BerriAI/litellm-lens-example.git
cd litellm-lens-example/langgraph
cp .env.example .env

如果您已經複製了存放庫，請從 langgraph/ 執行其餘命令。如果 .env.example 不存在，請將其複製到 .env，然後設定：

變數	值
LITELLM_GATEWAY_URL	您的閘道 base URL，不要以尾端斜線或 /v1 結尾，例如 http://localhost:4002
LITELLM_API_KEY	您的 LiteLLM key
LITELLM_MODEL	在您的閘道上設定的 model alias

已檢入的值是針對本機開發用閘道。請在您的部署中替換它們。請保留 .env.example 中的 exporter 設定；範例會在程式碼中設定其 trace exporter。它們會使用 LiteLLM key 作為 bearer token，將 trace 傳送到 LITELLM_GATEWAY_URL/v1/traces。

除非您打算額外將一份 trace 複本傳送到本機 recorder，否則請將 MOCK_LITELLM_GATEWAY_URL 保持未設定。

執行範例

簡單 agent

單一節點圖會回答一個問題。

uv run --env-file .env --package lens-langgraph-simple simple/main.py

實作請參閱 simple/main.py。

agent 群

research_agent 圖會執行 search_agent 和 writer_agent 子圖。

uv run --env-file .env --package lens-langgraph-swarm swarm/main.py

實作請參閱 swarm/main.py。

驗證 trace

範例印出其答案後，請在您的閘道上開啟 Lens > Traces 並選取新的執行。尋找與 research_agent 相關聯的執行。檢查輸入、輸出和模型 span。對於 swarm，請檢查上文所述的專家活動；其確切的 span 版面配置取決於 framework。

tracing 的運作方式

OpenInference 會為編譯後的圖及其節點進行 instrumentation。每個專家都是編譯後的子圖；其包裝器節點使用不同名稱，以避免將同一個 agent 計算兩次。

疑難排解

如果 model 呼叫失敗，請檢查閘道 URL、key 和 model alias。如果有答案出現但 trace 缺失，請檢查終端機中的 exporter 錯誤，並確認在同一個閘道上已啟用 tracing。model 呼叫成功不代表其 trace 匯出也成功。