arize-instrumentation

Arize 埋点技能

当用户想要为其应用添加 Arize AX 追踪时，使用此技能。请遵循 Agent-Assisted Tracing Setup 和 Arize AX Tracing — Agent Setup Prompt 中的两阶段、Agent 辅助流程。

快速开始（面向用户）

如果用户要求你“设置追踪”或“使用 Arize 为我的应用埋点”，你可以从以下内容开始：

遵循 https://arize.com/docs/PROMPT.md 中的说明，并按需向我提问。

然后执行下面的两个阶段。

核心原则

• 优先检查而非修改——在更改代码库之前先理解它。
• 不要更改业务逻辑——追踪完全是附加性的。
• 在可用的情况下使用自动埋点——仅为集成未覆盖的自定义逻辑添加手动 span。
• 遵循现有代码风格和项目约定。
• 保持输出简洁且面向生产——不要生成额外的文档或摘要文件。
• 绝不在生成的代码中嵌入凭据值——始终引用环境变量（例如 os.environ["ARIZE_API_KEY"]、process.env.ARIZE_API_KEY）。这包括 API 密钥、space ID 以及任何其他机密。用户会在自己的环境中设置这些值；Agent 绝不能输出原始机密值。

阶段 0：环境预检

在更改代码之前：

1. 确认仓库/服务范围清晰。对于 monorepo，不要假设整个仓库都应该被埋点。
2. 确定验证所需的本地运行时环境：
   • 包管理器和应用启动命令
   • 应用是长时间运行、基于服务器，还是短生命周期的 CLI/脚本
   • 更改后验证是否需要 ax
3. 不要主动检查 ax 的安装或版本。如果后续验证需要 ax，到需要时直接运行即可。如果失败，请参阅 references/ax-profiles.md。
4. 绝不要静默替换用户提供的 space ID、项目名称或项目 ID。如果 CLI、collector 和用户输入不一致，请将该不匹配作为具体阻塞项明确提出来。

阶段 1：分析（只读）

在此阶段不要编写任何代码或创建任何文件。

步骤

1. 检查依赖清单以检测技术栈：

   • Python：py.toml、requirements、setup、Pipfile
   • TypeScript/JavaScript：package.json
   • Java：pom.xml、build.gradle、build.gradle.kts
   • Go：go.mod

2. 扫描源文件中的 import 语句，以确认实际使用了什么。

3. 检查现有的追踪/OTel——查找 TracerProvider、register()、opentelemetry imports、ARIZE_*、OTEL_*、OTLP_* 环境变量，或其他可观测性配置（Datadog、Honeycomb 等）。

4. 确定范围——对于 monorepo 或多服务项目，询问要为哪个（些）服务埋点。

需要识别的内容

项目	示例
语言	Python、TypeScript/JavaScript、Java、Go
包管理器	pip/poetry/uv、npm/pnpm/yarn、maven/gradle、go modules
LLM 提供商	OpenAI、Anthropic、LiteLLM、Bedrock 等
框架	LangChain、LangGraph、LlamaIndex、Vercel AI SDK、Mastra 等
现有追踪	任何 OTel 或供应商设置
工具/函数使用	LLM 工具使用、函数调用，或应用执行的自定义工具（例如在 Agent 循环中）

关键规则： 当检测到框架与 LLM 提供商同时存在时，先检查框架特定的追踪文档，并在框架原生集成已经捕获你所需的模型和工具 span 时优先使用该路径。仅在框架文档要求或框架原生集成存在明显缺口时，才添加单独的提供商埋点。如果应用会运行工具，而框架集成不会发出工具 span，请添加手动 TOOL span，使每次调用都带有输入/输出（见下文丰富追踪）。

第 1 阶段输出

返回一份简明摘要：

• 检测到的语言、包管理器、提供商、框架
• 建议的集成列表（来自文档中的路由表）
• 任何需要考虑的现有 OTel/追踪
• 如果是 monorepo：你建议对哪些服务进行埋点
• 如果应用使用大模型工具调用 / 函数调用： 说明你将添加手动 CHAIN + TOOL span，使每次工具调用都带着输入/输出出现在追踪中（避免追踪稀疏）。

如果用户明确要求你现在就对应用进行埋点，并且目标服务已经明确，则简要呈现第 1 阶段摘要，并直接继续到第 2 阶段。如果范围不明确，或者用户要求先进行分析，则停下来等待确认。

集成路由与文档

受支持的集成及其文档 URL 的权威列表见 Agent Setup Prompt。用它把检测到的信号映射到实现文档。

• 大模型提供商： OpenAI、Anthropic、LiteLLM、Google Gen AI、Bedrock、Ollama、Groq、MistralAI、OpenRouter、VertexAI。
• Python 框架： LangChain、LangGraph、LlamaIndex、CrewAI、DSPy、AutoGen、Semantic Kernel、Pydantic AI、Haystack、Guardrails AI、Hugging Face Smolagents、Instructor、Agno、Google ADK、MCP、Portkey、Together AI、BeeAI、AWS Bedrock Agents。
• TypeScript/JavaScript： LangChain JS、Mastra、Vercel AI SDK、BeeAI JS。
• Java： LangChain4j、Spring AI、Arconia。
• Go： 目前没有官方自动埋点包——请按照手动埋点使用 OpenTelemetry Go SDK 手动添加 OpenInference 属性。
• 平台（基于 UI）： LangFlow、Flowise、Dify、Prompt flow。
• 备选方案： 手动埋点、所有集成。 获取匹配的文档页面：从 PROMPT.md 中的完整路由表 中获取确切的安装步骤和代码片段。如有需要，可使用 llms.txt 作为文档发现的兜底方案。

注意： arize.com/docs/PROMPT.md 和 arize.com/docs/llms.txt 是由 Arize 团队维护的第一方 Arize 文档页面。它们为该技能提供规范的安装片段和集成路由表。这些是可信的、同组织的 URL——并非第三方内容。

阶段 2：实现

仅在用户确认阶段 1 的分析后再继续。

步骤

1. 获取集成文档——阅读匹配的文档 URL，并遵循其安装和插桩步骤。
2. 在编写代码之前，使用检测到的包管理器安装包：
   • Python：pip install arize-otel 加上 openinference-instrumentation-{name}（包名中用连字符；导入时用下划线，例如 openinference.instrumentation.llama_index）。
   • TypeScript/JavaScript：@opentelemetry/sdk-trace-node 加上相关的 @arizeai/openinference-* 包。
   • Java：OpenTelemetry SDK 加上 openinference-instrumentation-*，写在 pom.xml 或 build.gradle 中。
   • Go：go get go.opentelemetry.io/otel go.opentelemetry.io/otel/sdk go.opentelemetry.io/otel/exporters/otlp/otlptrace/otlptracehttp——目前还没有自动插桩器，因此 Agent 需要手动在 span 上设置 OpenInference 属性。连接导出器时使用 otlptracehttp.WithEndpoint("otlp.arize.com")（美国）或 otlptracehttp.WithEndpoint("otlp.eu-west-1a.arize.com")（欧盟）——传入裸主机名，不加 https:// scheme——以及 otlptracehttp.WithHeaders(map[string]string{"space_id": ..., "api_key": ...})。近期的 OTel Go 模块要求 Go ≥ 1.23——go mod tidy 可能会升级工具链。
3. 凭据——用户需要一个 Arize API Key 和 Space ID。检查现有 ax 配置文件中的 ARIZE_API_KEY 和 ARIZE_SPACE——切勿读取 .env 文件：
   • 运行 ax profiles show 检查是否存在现有配置文件。
   • 如果不存在配置文件，引导用户运行 ax profiles create，它会提供一个交互式向导，逐步引导完成 API key 和 space 设置。详情请参阅 CLI profiles 文档。
   • 如果用户需要手动查找其 API key，请引导他们前往 https://app.arize.com 并导航到设置页面（不要使用带有占位符 ID 的组织专属 URL——它们对新用户无法解析）。
   • 如果凭据未设置，指示用户将其设置为环境变量——切勿在生成的代码中嵌入原始值。所有生成的插桩代码必须引用 os.environ["ARIZE_API_KEY"]（Python）、process.env.ARIZE_API_KEY（TypeScript/JavaScript）或 os.Getenv("ARIZE_API_KEY")（Go）。
   • 完整的配置文件设置和故障排除请参阅 references/ax-profiles.md。
4. 集中式插桩——创建单个模块（例如 instrumentation.py、instrumentation.ts、instrumentation.go），并在创建任何 LLM 客户端之前初始化追踪。
5. 现有 OTel——如果已经存在 TracerProvider，将 Arize 添加为额外的导出器（例如使用 Arize OTLP 的 BatchSpanProcessor）。除非用户要求，否则不要替换现有设置。

实现规则

• 优先使用自动埋点；仅在需要时手动创建 span。
• 在引入通用 OpenTelemetry 基础设施之前，优先使用仓库原生的集成方式。如果框架自带 exporter 或可观测性包，除非存在已记录的缺口，否则应优先使用它。
• 如果缺少环境变量，优雅降级（发出警告，不要崩溃）。
• 导入顺序： 注册 tracer → 挂载 instrumentor → 然后创建 LLM 客户端。
• 项目名称属性（必填）： 如果缺少项目名称，Arize 会以 HTTP 500 拒绝 span —— 仅提供 service.name 不被接受。将其设置为 TracerProvider 上的资源属性（推荐 —— 只需一处设置，应用于所有 span）：
  • Python： register(project_name="my-app") 会自动处理（在资源上设置 "openinference.project.name"）。若要将 span 路由到不同项目，请使用 arize.otel 中的 set_routing_context(space_id=..., project_name=...)。
  • TypeScript： Arize 同时接受 "model_id"（官方 TS 快速入门中展示）和通过 @arizeai/openinference-semantic-conventions 中的 SEMRESATTRS_PROJECT_NAME 设置的 "openinference.project.name"（手动埋点文档中展示）—— 两者均有效。
  • Go： 将 attribute.String("openinference.project.name", "my") 传入 resource.New(...)，并通过 sdktrace.WithResource(res) 应用。Go SDK 没有相应的辅助方法，因此必须在每个 TracerProvider 上设置。
• CLI/脚本类应用 —— 退出前刷新： 必须在进程退出前调用 provider.shutdown()（TS）/ provider.force_flush() 然后 provider.shutdown()（Python）/ tp.Shutdown()（Go），否则 OTLP 导出会被丢弃，不会产生任何 trace。
• 当应用存在工具/函数执行时： 手动创建 CHAIN TOOL span（参见下文丰富 trace），以便 trace 树显示每次工具调用及其结果 —— 否则 trace 会显得稀疏（只有 LLM span，缺少工具输入/输出）。

丰富 trace：为工具使用和 Agent 手动创建 span

为什么自动埋点工具不处理这些？

服务商 instrumentor（Anthropic、OpenAI 等）只包装 LLM 客户端 —— 即发送 HTTP 请求和接收响应的代码。 它们只能看到：

• 每次 API 调用对应一个 span：请求（messages、系统提示词、工具）和响应（文本、tool_use 块等）。

它们无法看到响应之后在你的应用内部发生的事情：

• 工具执行 —— 你的代码解析响应，调用 run_tool("check_loan_eligibility", {...})，并获得结果。这运行在你的进程中；instrumentor 无法钩入你的 run_tool() 或实际的工具输出。下一次 API 调用（将工具结果发回）只是另一个 messages.create span —— instrumentor 不知道消息内容是工具结果，也不知道工具返回了什么。
• Agent/链边界 —— “一个用户轮次 → 多次 LLM 调用 + 工具调用”这一概念是应用层面的概念。instrumentor 只看到一个个独立的 API 调用；它不知道它们属于同一次逻辑上的 “run_agent” 运行。

因此，TOOL 和 CHAIN span 必须手动添加（或由了解工具和链的框架 instrumentor 如 LangChain/LangGraph 添加）。添加后，它们会与 LLM span 出现在同一个 trace 中，因为它们使用同一个 TracerProvider。

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为了避免工具输入/输出缺失导致的稀疏 trace：

1. 检测 Agent / 工具模式：一个循环，先调用大模型，然后运行一个或多个工具（按名称 + 参数），再用工具结果调用大模型。
2. 添加手动 span，使用同一个 TracerProvider（例如在 register() 之后调用 opentelemetry.trace.get_tracer(...)）：
   • CHAIN span — 包裹整个 Agent 运行过程（例如 run_agent）：设置 openinference.span.kind = "CHAIN"，input.value = 用户消息，output.value = 最终回复。
   • TOOL span — 包裹每次工具调用：设置 openinference.span.kind = "TOOL"，input.value = 参数的 JSON，output.value = 结果的 JSON。使用工具名称作为 span 名称（例如 check_loan_eligibility）。

OpenInference 属性（使用这些属性，Arize 才能正确显示 span）：

属性	用途
openinference.span.kind	选择正确的值：原始提供商 API 调用（OpenAI、Anthropic 等）使用 "LLM"；编排 / Agent 循环边界使用 "CHAIN"；工具 / 函数执行使用 "TOOL"；向量存储 / 搜索查询使用 "RETRIEVER"；嵌入 API 调用使用 "EMBEDDING"；嵌套在更大链路中的自主子 Agent 运行使用 "AGENT"；重排序 API 调用使用 "RERANKER"；护栏 / 策略检查使用 "GUARDRAIL"；在线评估调用使用 "EVALUATOR"。
input.value	字符串（例如用户消息或工具参数的 JSON）
output.value	字符串（例如最终回复或工具结果的 JSON）

LLM span 属性（当 span 是实际的 LLM 调用时，除上述三个属性外还需设置这些）：

属性	用途
llm.model_name	模型标识符（例如 "gpt-4o-mini"）
llm.provider / llm.system	提供商名称（例如 "openai"、"anthropic"）
llm.input_messages.{i}.message.role	第 i 条输入消息的 "system" / "user" / "assistant" / "tool"
llm.input_messages.{i}.message.content	第 i 条输入消息的文本内容
llm.output_messages.{i}.message.role	第 i 条输出消息的角色
llm.output_messages.{i}.message.content	第 i 条输出消息的文本内容
llm.token_count.prompt	int — 提示词 / 输入 token 数
llm.token_count.completion	int — 补全 / 输出 token 数
llm.token_count.total	int — 总 token 数

在 Python 和 TypeScript 中，这些名称通过 openinference-semantic-conventions 包暴露；在 Go 中必须手动输入为上述字符串。

Python 模式： 获取全局 tracer（与 Arize 相同的提供商），然后使用上下文管理器，使工具 span 成为 CHAIN span 的子 span，并与 LLM span 出现在同一个 trace 中：

from opentelemetry.trace import get_tracer

tracer = get_tracer("my-app", "1.0.0")

# In your agent entrypoint:
with tracer.start_as_current_span("run_agent") as chain_span:
    chain_span.set_attribute("openinference.span.kind", "CHAIN")
    chain_span.set_attribute("input.value", user_message)
    # ... LLM call ...
    for tool_use in tool_uses:
        with tracer.start_as_current_span(tool_use["name"]) as tool_span:
            tool_span.set_attribute("openinference.span.kind", "TOOL")
            tool_span.set_attribute("input.value", json.dumps(tool_use["input"]))
            result = run_tool(tool_use["name"], tool_use["input"])
            tool_span.set_attribute("output.value", result)
        # ... append tool result to messages, call LLM again ...
    chain_span.set_attribute("output.value", final_reply)

Go 模式： 从全局 TracerProvider（通过 otel.SetTracerProvider 注册）获取 tracer，然后使用 tracer.Start 嵌套 span，使工具 span 成为 CHAIN span 的子 span。

对短生命周期进程至关重要： span 启动后切勿调用 log.Fatalf / os.Exit —— 它们会跳过延迟执行的 tp.Shutdown(ctx)，导致进行中的 CHAIN / LLM span 永远不会刷新。请改用 log.Printf + 从 main return，并将 tp.Shutdown(ctx) 延迟到 main 顶部。

import (
    "context"
    "encoding/json"
    "go.opentelemetry.io/otel"
    "go.opentelemetry.io/otel/attribute"
)

var tracer = otel.Tracer("my-app")

func runAgent(ctx context.Context, userMessage string) string {
    ctx, chainSpan := tracer.Start(ctx, "run_agent")
    defer chainSpan.End()
    chainSpan.SetAttributes(
        attribute.String("openinference.span.kind", "CHAIN"),
        attribute.String("input.value", userMessage),
    )

    // ... LLM call ...
    for _, toolUse := range toolUses {
        ctx, toolSpan := tracer.Start(ctx, toolUse.Name)
        argsJSON, err := json.Marshal(toolUse.Input)
        if err != nil {
            toolSpan.RecordError(err)
        }
        toolSpan.SetAttributes(
            attribute.String("openinference.span.kind", "TOOL"),
            attribute.String("input.value", string(argsJSON)),
        )
        result := runTool(toolUse.Name, toolUse.Input)
        toolSpan.SetAttributes(attribute.String("output.value", result))
        toolSpan.End()
        // ... append tool result to messages, call LLM again ...
    }

    chainSpan.SetAttributes(attribute.String("output.value", finalReply))
    return finalReply
}

有关更多 span 类型和属性，请参阅 手动埋点。

验证

仅当以下所有条件都成立时，才可视为埋点完成：

1. 在加入追踪变更后，应用仍能构建或通过类型检查。
2. 应用能使用新的追踪配置成功启动。
3. 你触发了至少一个应产生 span 的真实请求或运行。
4. 你要么在 Arize 中验证了生成的 trace，要么提供了明确的阻塞原因，以区分应用侧成功与 Arize 侧失败。

实现之后：

1. 运行应用并触发至少一次 LLM 调用。
2. 使用 arize-trace skill 确认 trace 已到达。如果为空，请稍后重试。验证 span 是否具有预期的 openinference.span.kind、input.value/output.value 以及父子关系。
3. 如果没有 trace：验证 ARIZE_SPACE 和 ARIZE_API_KEY，确保 tracer 在 instrumentor 和客户端之前初始化，检查到 otlp.arize.com:443 的连通性，并检查应用/运行时 exporter 日志，以便判断 span 是在本地发出但被远程拒绝。调试时可设置 GRPC_VERBOSITY=debug 或向 register() 传入 log_to_console=True。常见坑点：(a) 缺少项目名称资源属性会导致 HTTP 500 拒绝——仅 service.name 不够；Python：向 register() 传入 project_name；TypeScript：在资源上设置 "model_id" 或 SEMRESATTRS_PROJECT_NAME；Go：向 resource.New(...) 添加 attribute.String("openinference.project.name", "my-app")；(b) 命令行/脚本进程在 OTLP 导出刷写前退出——退出前调用 provider.force_flush() 然后调用 provider.shutdown()（Python/TS）或 tp.Shutdown(ctx)（Go）；(c) 命令行可见的 space/project 可能与 collector 目标 space ID 不一致——应报告此不一致，而不是静默重写凭据。
4. 如果应用使用了工具：确认 CHAIN 和 TOOL span 出现并带有 input.value / output.value，以便工具调用和结果可见。

当验证被命令行或账户问题阻塞时，以明确的状态结尾：

• 应用埋点状态
• 最新的本地 trace ID 或 run ID
• exporter 日志是否显示本地 span 发出
• 失败是凭据、space/project 解析、网络，还是 collector 拒绝

利用追踪助手（MCP）

如需在 IDE 内获得更深入的埋点指导，用户可以启用：

• Arize AX Tracing Assistant MCP —— 埋点指南、框架示例和支持。在 Cursor 中：Settings → MCP → Add 并使用：

  "arize-tracing-assistant": {
    "command": "uvx",
    "args": ["arize-tracing-assistant@latest"]
  }
  

• Arize AX Docs MCP —— 可搜索的文档。在 Cursor 中：

  "arize-ax-docs": {
    "url": "https://arize.com/docs/mcp"
  }
  

然后用户就可以这样提问：“使用 Arize AX 为这个应用添加埋点”、“你能使用手动埋点让我对自己的 trace 有更多控制吗？”、“如何从我的 span 中脱敏敏感信息？”

完整设置请参见 Agent-Assisted Tracing Setup。

参考链接

资源	URL
Agent-Assisted Tracing Setup	https://arize.com/docs/ax/alyx/tracing-assistant
Agent Setup Prompt（完整路由 + 阶段）	https://arize.com/docs/PROMPT.md
Arize AX Docs	https://arize.com/docs/ax
完整集成列表	https://arize.com/docs/ax/integrations
文档索引（llms.txt）	https://arize.com/docs/llms.txt

保存凭据供将来使用

参见 references/ax-profiles.md § 保存凭据供将来使用。