首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
技术百科首页 >Pydantic AI >Pydantic AI 与 Pydantic Logfire 如何配合实现可观测性?

Pydantic AI 与 Pydantic Logfire 如何配合实现可观测性?

词条归属:Pydantic AI

1. 一键集成

Pydantic AI 内置对 Logfire 的支持,只需两行代码即可启用:

代码语言:javascript
复制
import logfire
logfire.configure()
logfire.instrument_pydantic_ai()

2. 捕获内容

每次 Agent 运行生成一个 trace,包含:

  • 使用的模型和运行时长
  • 与模型的完整对话(可读的转录形式)
  • 每次工具调用(作为子 span,包含参数和结果)
  • 重试记录(包括触发每次重试的失败尝试)
  • 每次模型调用的 Token 使用量和错误信息

3. OpenTelemetry 兼容

Pydantic AI 的检测功能使用 OpenTelemetry,可发送到任何 OTel 后端。Logfire 是基于 OTel 构建的商业平台,提供慷慨的免费套餐。

相关文章
不要把 Pydantic AI 当成 Agent 魔法层:先写清工具权限和输出合同
Pydantic AI 最容易被误读成“又一个 Python Agent 框架”。这个理解不算错,但太粗了。它真正适合的场景不是把一个 prompt 包成 Agent(...),而是把模型、工具、依赖注入、结构化输出、trace、eval 和人工审批边界放进同一个工程化合同里。
用户12029797
2026-06-27
1880
Pydantic Evals:把 AI 功能输出验收写成可运行用例
现在很多团队已经把 AI 能力嵌进测试或业务流程:需求转测试点、缺陷摘要、风险分级、客服回复、SQL 解释、日志归因。问题是,这些功能不是传统接口返回固定 JSON,不能只靠 status=200 判断通过。
沈宥
2026-07-16
1470
Pydantic AI与MCP相逢
作为一个AI应用开发者,必须为客户构建健壮且结构良好的AI Agent。Pydantic AI 作为一个健壮的框架彻底改变了开发人员构建、验证和部署 AI 应用程序的方式。无论创建复杂的AI Agent,还是与MCP集成,Pydantic AI 提供了一个全面的解决方案,将 Pydantic 的可靠性与强大的AI特性相结合。
半吊子全栈工匠
2025-10-11
9070
《MCP + Pydantic + FastAPI:构建可审计、可治理的 AI 工具链——测开工程师的工程化落地指南》
在上一篇《FastAPI + MCP 实战解析》中,我们揭示了“AI 直接生成 SQL”这类野蛮接入方式带来的安全、权限、审计等系统性风险,并提出了 MCP(Model Context Protocol) 作为工程级治理方案的核心思想:让 AI 看得见能力,但摸不着系统。
沈宥
2026-01-08
7020
来了!10个构建Agent的大模型应用框架
随着生成式人工智能(GenAI)的蓬勃发展,基于大型模型的应用已经悄然融入我们的日常工作和生活,它们在诸多领域中显著提升了生产力和工作效率。为了更便捷地构建这些基于大模型的应用程序,开源社区和产品开发者们正以前所未有的速度进行创新。
半吊子全栈工匠
2025-03-24
13K0
点击加载更多
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档
领券