langgraph使用langfuse

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下面我专门结合 LangGraph 场景，把 @observe() 和 get_client() 的分工、使用边界、以及“要不要一起用” 讲清楚。结论会非常明确。

一、先给你一个 LangGraph 场景下的总答案

在 LangGraph 中：

  • get_client()：用于“手动控制 Agent Run / Graph Run 的生命周期”
  • @observe()：用于“函数级 / Node 级的自动埋点”

二者不是二选一，而是“上层 + 下层”的关系。

二、核心职责划分（这是最重要的）

1️⃣ get_client() ——“我需要显式控制一个 Observation”

它的作用只有一个：

拿到 Langfuse client，用来创建/控制 root observation（trace / span / generation）

在 LangGraph 中，它典型用于：

✅ 场景 A：Agent / Graph Run 的 root

from langfuse import get_client

langfuse = get_client()

with langfuse.start_as_current_observation(
    name="sales-agent-run",
    input={"user_query": query},
):
    graph.invoke(input)

这是 LangGraph 的最佳实践：

  • 一次 graph.invoke()
  • = 一次 Agent Run
  • = 一个 root observation

没有这个 root，你的整个图会是“散的”。

✅ 场景 B：跨 Node 的共享上下文

Agent Run (root)
 ├── Node A
 ├── Node B
 └── Node C

这个 “Run 级别容器”，只能靠 get_client() + start_as_current_observation() 显式创建。

2️⃣ @observe() ——“我希望这个函数自动成为 span / generation”

它解决的是：

“函数是不是一个 observation，以及它在树里的位置”

在 LangGraph 中，它典型用于：

✅ 场景 C：Graph Node / Tool / Step

from langfuse import observe

@observe()
def classify_intent(state):
    ...

@observe(as_type="generation")
async def call_llm(prompt):
    ...

效果是：

  • 如果外面已有 root observation
    → 自动成为子 span / generation
  • 如果外面没有
    → 自动创建 root（不推荐在 LangGraph）

三、你问的关键问题：

👉「用 get_client() 时，需要在函数外再套 @observe() 吗？」

✅ 正确答案（分情况）

✅ 情况 1：LangGraph / Agent（你这个场景）

推荐组合（标准做法）：

langfuse = get_client()

with langfuse.start_as_current_observation(name="agent-run"):
    graph.invoke(...)

@observe()
def node_a(state): ...

@observe(as_type="generation")
async def llm_node(state): ...

✔ 需要两者一起用
✔ 但作用不同、层级不同

❌ 错误理解（需要避免）

“用了 get_client()，是不是就不需要 @observe() 了？”

❌ 不对。

  • get_client() 只解决 “root 在哪”
  • @observe() 解决 “函数怎么挂上去”

❌ 反过来的错误理解

“只用 @observe()，不用 get_client() 行不行？”

在 LangGraph 里：不推荐。

因为：

  • 每个 node 都可能变成 root

  • 你失去了：

    • 一个清晰的 Agent Run
    • 一次用户请求的完整链路

四、LangGraph 场景下的“标准模板”（强烈建议你用）

1️⃣ Graph 外层（一次 invoke = 一次 Agent Run）

from langfuse import get_client

langfuse = get_client()

def run_agent(input):
    with langfuse.start_as_current_observation(
        name="agent-run",
        input=input,
    ):
        return graph.invoke(input)

2️⃣ Graph Node（函数级自动埋点）

from langfuse import observe

@observe()
def intent_node(state):
    return ...

@observe()
def policy_node(state):
    return ...

@observe(as_type="generation")
async def llm_node(state):
    return ...

3️⃣ Langfuse UI 中你会看到

agent-run (trace)
 ├── intent_node (span)
 ├── policy_node (span)
 └── llm_node (generation)

这正是 Agent / FSM / 生命周期管理平台 需要的结构。

五、什么时候“只用其中一个”是合理的

只用 @observe() 的情况（少）

  • 单函数脚本
  • 非 LangGraph
  • Debug / Demo
  • 不关心完整链路

只用 get_client() 的情况（高级）

  • 你要完全手动控制 span
  • 自定义 FSM / Orchestration
  • 不希望用装饰器

例如：

with langfuse.start_as_current_observation(name="step-a"):
    ...

六、给你一个“记忆级”的判断口诀

LangGraph / Agent 场景：

  • Run 用 get_client()
  • Node 用 @observe()
  • LLM 用 @observe(as_type="generation")

七、一句话总结（你可以直接在面试/方案里用）

在 LangGraph 中，get_client() 用于创建和管理 Agent Run 级别的 root observation，而 @observe() 用于将 Graph Node、Tool 或 LLM 调用自动挂载为子 span 或 generation；二者分工明确，通常需要组合使用，而不是互相替代。

如果你愿意，下一步我可以直接帮你：

  • 把 LangGraph + Langfuse 的埋点规范整理成一页架构图
  • 或给你一份 Agent 生命周期管理平台的 Observability 设计稿

你可以直接说你下一步要干什么。

posted @ 2025-12-17 23:07  向着朝阳  阅读(2)  评论(0)    收藏  举报