为你的 Agent 接入监控

你的 Agent 已经产出了所有值得记录的内容——模型调用、工具调用、节点边界、人工等待、错误信息。框架会将这些数据丢弃，而 SDK 会将其保留下来。

自定义 Agent

你自己编写的 Agent，或未在此列出的 Agent。

LangChain 和 LangGraph

图、节点、工具、检索器、模型。

CrewAI

Crew、Flow、按角色划分的 Agent、工具。

LlamaIndex

工作流、步骤、函数 Agent、检索器。

Pydantic AI

类型化 Agent、能力、工具、重试。

无论哪种框架，三行代码搞定

pip install 'failproofai-sdk[langgraph]'

pip install 'failproofai-sdk[crewai]'

pip install 'failproofai-sdk[llamaindex]'

pip install 'failproofai-sdk[pydantic-ai]'

pip install failproofai-sdk

import failproofai_sdk

failproofai_sdk.configure(environment="production")
failproofai_sdk.instrument()          # 自动检测你已导入的框架

with failproofai_sdk.session():
    ...                               # 你现有的 Agent 调用，无需任何改动

无需在函数上添加装饰器，无需向调用传入回调，也无需在代码中穿插各种 ID。唯一的变化是将调用放在 session 内部：

LangGraph
CrewAI
LlamaIndex
Pydantic AI
Custom agents

graph.invoke({"messages": [HumanMessage("...")]})

Crew(agents=[analyst, writer], tasks=[gather, summarise]).kickoff()

await agent.run("...")        # 在 `async with failproofai_sdk.session():` 内部

agent.run_sync("...")

with failproofai_sdk.agent("planner"):
    with failproofai_sdk.tool_call("search", input={"q": q}) as t:
        t.output = search(q)

额外安装的是框架本身。所有适配器都已内置于基础安装包中，因此对于已安装框架的项目，无需任何额外依赖。

确认数据已到达

运行一次已接入监控的会话，然后打开 Observe → Sessions 并选择你的环境。该次运行将以重建后的 Trace 形式展示。如果没有数据到达，请通过 failproofai config --status 确认机器已连接。详见配置数据采集。

请勿通过查看 spool 目录来确认数据是否已送达。Failproof 守护进程会在毫秒级别内收集并删除每批数据，因此读取 spool 目录会与收集器产生竞争，导致看到的事件数量远少于实际产生的数量。

下一步

上方每个快速入门链接都对应完整指南，涵盖：记录了哪些内容、配置选项、流式处理、Span 命名，以及常见问题。相关内容位于 Trace Agents → Plug in your agent 下。

工作原理

数据模型、ID 体系、事件类型，以及事件如何上报至云端。

解读 Trace

通过因果关系追踪一次会话，而非查看零散的日志。

定位首个故障

对刚刚采集到的会话进行审计。

自定义 Agent

LangChain 和 LangGraph

CrewAI

LlamaIndex

Pydantic AI

​无论哪种框架，三行代码搞定

​确认数据已到达

​下一步

工作原理

解读 Trace

定位首个故障

无论哪种框架，三行代码搞定

确认数据已到达

下一步