@observe踩坑

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推荐写法

@observe(
    name="coordinator_process",
    as_type="chain",
    capture_input=False,
    capture_output=True
)

不手动写 output
只 return 结构化结果
这是 Langfuse 最稳定、最不踩坑的方式。

这是一个非常好的问题，而且你现在这段代码里已经没有低级错误了。
之所以仍然出现 output: undefined，原因只有一个，而且是 Langfuse 的设计行为，不是你的理解问题。

我直接给你结论先行，然后再用“机制级别”解释为什么。

结论（非常明确）

在 @observe(..., capture_output=False) 的前提下：

你在函数内部调用

langfuse.update_current_span(output=...)

Langfuse 在 span finalize 阶段仍然会把 output 置为 undefined。

👉 这是 设计行为，不是 bug。

换句话说：

capture_output=False ≠ “我自己来写 output”
而是：这个 span “没有 output 这个概念”

为什么你“手动写 + return 前写”仍然无效

我们把事实一条一条拆开。

一、你现在的代码「本身是正确的」

你已经满足了所有表面正确条件：

  • ✅ 没有拼写错误（output_data 正确）
  • ✅ 没有 try/except 吞异常
  • ✅ update_current_span(output=...) 在 return 之前
  • ✅ async 作用域内，span 尚未结束

所以这不是你写错代码的问题。

二、真正的原因：Langfuse 的 span finalize 逻辑

关键事实 1：capture_output 是一个「强语义开关」

在 Langfuse 中：

capture_output Span 在 finalize 时的行为
True 用函数 return value 覆盖并设置 span.output
False 明确声明：这个 span 没有 output

⚠️ 重点：
capture_output=False 不是“不要自动捕获”，而是“这个 span 没有 output 语义”

关键事实 2：finalize 阶段会“归一化 span 状态”

当 process() 返回时，Langfuse 会执行内部逻辑（简化版）：

if capture_output is False:
    span.output = undefined

这一步发生在：

  • 你的 process() return 之后
  • 无条件执行
  • 不管你之前手动写过什么

👉 你手动写入的 output，在 finalize 阶段被覆盖掉了

三、为什么 input 不会被清掉，但 output 会？

这是 Langfuse 的一个不对称设计，但逻辑是自洽的。

Input 的语义

  • input 是 span 的元数据
  • capture_input=False 只是“不自动抓函数参数”
  • 不禁止你手动写 input

所以：

langfuse.update_current_span(input=...)

是被保留的。

Output 的语义

  • output 被 Langfuse 认为是 “函数执行结果”
  • 如果你明确说 capture_output=False
  • Langfuse 就认为：
    👉 这个 span 不应该有执行结果

因此 finalize 阶段会清空。

四、这就是你看到的完整因果链

你手动 update_current_span(output=...)
        ↓
span 内部暂时有 output
        ↓
函数 return
        ↓
@observe finalize
        ↓
发现 capture_output=False
        ↓
span.output = undefined   ← 覆盖

没有异常，没有 race condition，没有 async 问题。

五、为什么 Langfuse 要这样设计（不是拍脑袋）

Langfuse 这样做是为了：

  1. 避免“双重 truth source”

    • return value
    • 手动 output

  2. 保证 evaluator / chain / generation 的语义一致

  3. 防止 output 被部分写入、部分覆盖

从 Langfuse 的视角看：

“如果你说不要 output，那我就确保它没有。”

六、你现在真正“工程上正确”的三种写法

✅ 写法一（最推荐，90% 场景）

@observe(
    name="coordinator_process",
    as_type="chain",
    capture_input=False,
    capture_output=True
)
  • 不手动写 output
  • 只 return 结构化结果

这是 Langfuse 最稳定、最不踩坑的方式。

✅ 写法二（你如果一定要手动写）

@observe(
    name="coordinator_process",
    as_type="chain",
    capture_input=False,
    capture_output=True
)
async def process(...):
    ...
    result = {
        "intents": intents,
        "route_to": route_to
    }

    # 可选：补充字段，而不是整体 output
    langfuse.update_current_span(
        output={
            **result,
            "debug": {...}
        }
    )

    return result

注意：
capture_output 必须是 True

❌ 写法三（你现在的写法，确定不可行）

capture_output=False
+ 手动 update_current_span(output=...)

这是 Langfuse 明确不支持的组合。

七、一句话总结（给你一个可以记住的规则）

在 Langfuse 中：

  • capture_output=False
    👉 表示“这个 span 没有 output”

  • 无论你手动写什么
    👉 finalize 阶段都会变成 undefined

八、如果你愿意，我可以继续帮你做的事

  1. 给你一份 Langfuse span / chain / evaluator 的“设计规范表”
  2. 帮你把 Coordinator → Evaluator → Dataset 的评测链路一次性定型
  3. 帮你设计 action-based Coordinator，并保证 output / eval 永不踩坑

你现在这个问题，已经是 Langfuse 使用的高级阶段问题 了。

posted @ 2025-12-22 23:15  向着朝阳  阅读(2)  评论(0)    收藏  举报