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Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://langchain-zh.cn/llms.txt

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你可以使用 LangSmith 来追踪 Vercel AI SDK 的运行。本指南将通过一个示例进行说明。

​
安装

此包装器要求 AI SDK v5 和 langsmith>=0.3.63。如果你使用的是旧版本的 AI SDK 或 langsmith，请参阅基于 OpenTelemetry (OTEL) 的方法在此页面。
安装 Vercel AI SDK。本指南在下面的代码片段中使用 Vercel 的 OpenAI 集成，但你也可以使用他们的其他任何选项。 
npm install ai @ai-sdk/openai zod

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环境配置

export LANGSMITH_TRACING=true
export LANGSMITH_API_KEY=<你的-api-key>

# 示例使用 OpenAI，但你可以使用任何选择的 LLM 提供商
export OPENAI_API_KEY=<你的-openai-api-key>

# 对于链接到多个工作空间的 LangSmith API 密钥，设置 LANGSMITH_WORKSPACE_ID 环境变量以指定要使用的工作空间。
export LANGSMITH_WORKSPACE_ID=<你的-workspace-id>

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基本设置

导入并包装 AI SDK 方法，然后像往常一样使用它们： 
import { openai } from "@ai-sdk/openai";
import * as ai from "ai";

import { wrapAISDK } from "langsmith/experimental/vercel";

const { generateText, streamText, generateObject, streamObject } =
  wrapAISDK(ai);

await generateText({
  model: openai("gpt-5-nano"),
  prompt: "为 4 人写一份素食千层面食谱。",
});
你应该能在 LangSmith 仪表板中看到一个追踪记录，类似这样。 你也可以追踪带有工具调用的运行： 
import * as ai from "ai";
import { tool, stepCountIs } from "ai";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";
import { z } from "zod";

import { wrapAISDK } from "langsmith/experimental/vercel";

const { generateText, streamText, generateObject, streamObject } =
  wrapAISDK(ai);

await generateText({
  model: openai("gpt-5-nano"),
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: "我的订单是什么？它们在哪里？我的用户 ID 是 123",
    },
  ],
  tools: {
    listOrders: tool({
      description: "列出所有订单",
      inputSchema: z.object({ userId: z.string() }),
      execute: async ({ userId }) =>
        `用户 ${userId} 有以下订单：1`,
    }),
    viewTrackingInformation: tool({
      description: "查看特定订单的跟踪信息",
      inputSchema: z.object({ orderId: z.string() }),
      execute: async ({ orderId }) =>
        `这是订单 ${orderId} 的跟踪信息`,
    }),
  },
  stopWhen: stepCountIs(5),
});
这将产生一个追踪记录，类似这样。 你可以像往常一样使用其他 AI SDK 方法。

​
使用 traceable

你可以在 AI SDK 调用周围或 AI SDK 工具调用内部包装 traceable 调用。如果你想在 LangSmith 中将运行分组，这很有用： 
import * as ai from "ai";
import { tool, stepCountIs } from "ai";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";
import { z } from "zod";

import { traceable } from "langsmith/traceable";
import { wrapAISDK } from "langsmith/experimental/vercel";

const { generateText, streamText, generateObject, streamObject } =
  wrapAISDK(ai);

const wrapper = traceable(async (input: string) => {
  const { text } = await generateText({
    model: openai("gpt-5-nano"),
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: input,
      },
    ],
    tools: {
      listOrders: tool({
        description: "列出所有订单",
        inputSchema: z.object({ userId: z.string() }),
        execute: async ({ userId }) =>
          `用户 ${userId} 有以下订单：1`,
      }),
      viewTrackingInformation: tool({
        description: "查看特定订单的跟踪信息",
        inputSchema: z.object({ orderId: z.string() }),
        execute: async ({ orderId }) =>
          `这是订单 ${orderId} 的跟踪信息`,
      }),
    },
    stopWhen: stepCountIs(5),
  });
  return text;
}, {
  name: "wrapper",
});

await wrapper("我的订单是什么？它们在哪里？我的用户 ID 是 123。");
生成的追踪记录将类似这样。

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在无服务器环境中追踪

在无服务器环境中追踪时，必须在环境关闭前等待所有运行刷新完毕。为此，你可以在包装 AI SDK 方法时传递一个 LangSmith Client 实例，然后调用 await client.awaitPendingTraceBatches()。 确保也将其传递给你创建的任何 traceable 包装器： 
import * as ai from "ai";
import { tool, stepCountIs } from "ai";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";
import { z } from "zod";

import { Client } from "langsmith";
import { traceable } from "langsmith/traceable";
import { wrapAISDK } from "langsmith/experimental/vercel";

const client = new Client();

const { generateText, streamText, generateObject, streamObject } =
  wrapAISDK(ai, { client });

const wrapper = traceable(async (input: string) => {
  const { text } = await generateText({
    model: openai("gpt-5-nano"),
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: input,
      },
    ],
    tools: {
      listOrders: tool({
        description: "列出所有订单",
        inputSchema: z.object({ userId: z.string() }),
        execute: async ({ userId }) =>
          `用户 ${userId} 有以下订单：1`,
      }),
      viewTrackingInformation: tool({
        description: "查看特定订单的跟踪信息",
        inputSchema: z.object({ orderId: z.string() }),
        execute: async ({ orderId }) =>
          `这是订单 ${orderId} 的跟踪信息`,
      }),
    },
    stopWhen: stepCountIs(5),
  });
  return text;
}, {
  name: "wrapper",
  client,
});

try {
  await wrapper("我的订单是什么？它们在哪里？我的用户 ID 是 123。");
} finally {
  await client.awaitPendingTraceBatches();
}
如果你使用 Next.js，有一个方便的 after 钩子，你可以在其中放置此逻辑： 
import { after } from "next/server"
import { Client } from "langsmith";


export async function POST(request: Request) {
  const client = new Client();

  ...

  after(async () => {
    await client.awaitPendingTraceBatches();
  });

  return new Response(JSON.stringify({ ... }), {
    status: 200,
    headers: { "Content-Type": "application/json" },
  });
};
有关更多详细信息，包括在无服务器环境中管理速率限制的信息，请参阅在无服务器环境中追踪 JS 函数。

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传递 LangSmith 配置

你可以通过 providerOptions.langsmith 在初始包装 AI SDK 方法时以及运行它们时传递 LangSmith 特定的配置。这包括元数据（稍后可用于在 LangSmith 中过滤运行）、顶级运行名称、标签、自定义客户端实例等。 包装时传递的配置将应用于你使用包装方法进行的所有未来调用： 
import { openai } from "@ai-sdk/openai";
import * as ai from "ai";

import { wrapAISDK } from "langsmith/experimental/vercel";

const { generateText, streamText, generateObject, streamObject } =
  wrapAISDK(ai, {
    metadata: {
      key_for_all_runs: "value",
    },
    tags: ["myrun"],
  });

await generateText({
  model: openai("gpt-5-nano"),
  prompt: "为 4 人写一份素食千层面食谱。",
});
而通过 providerOptions.langsmith 在运行时传递的配置仅适用于该次运行。 我们建议导入并使用 createLangSmithProviderOptions 包装你的配置，以确保正确的类型： 
import { openai } from "@ai-sdk/openai";
import * as ai from "ai";

import {
  wrapAISDK,
  createLangSmithProviderOptions,
} from "langsmith/experimental/vercel";

const { generateText, streamText, generateObject, streamObject } =
  wrapAISDK(ai);

const lsConfig = createLangSmithProviderOptions({
  metadata: {
    individual_key: "value",
  },
  name: "my_individual_run",
});

await generateText({
  model: openai("gpt-5-nano"),
  prompt: "为 4 人写一份素食千层面食谱。",
  providerOptions: {
    langsmith: lsConfig,
  },
});

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指定自定义运行 ID

你可以使用 providerOptions 和 createLangSmithProviderOptions 为每次调用预先指定一个运行 ID。使用 LangSmith SDK 中的 uuid7() 生成有效的 ID： 
import * as ai from "ai";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";
import { wrapAISDK, createLangSmithProviderOptions } from "langsmith/experimental/vercel";
import { uuid7 } from "langsmith";

const { generateText } = wrapAISDK(ai);

const runId = uuid7();
const lsConfig = createLangSmithProviderOptions({ id: runId });

await generateText({
  model: openai("gpt-4.1-mini"),
  prompt: "法国的首都是什么？",
  providerOptions: {
    langsmith: lsConfig,
  },
});

// runId 现在可用于附加反馈、查询运行等。
有关手动指定运行 ID 的更多详细信息，请参阅指定自定义运行 ID。

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数据脱敏

你可以通过指定自定义的输入/输出处理函数来定制 AI SDK 发送到 LangSmith 的内容。如果你处理的是敏感数据并希望避免发送到 LangSmith，这很有用。 由于输出格式根据你使用的 AI SDK 方法而异，我们建议单独定义配置并传递到包装的方法中。你还需要为 AI SDK 调用内部的子 LLM 运行提供单独的函数，因为在顶层调用 generateText 会在内部调用 LLM，并且可能多次调用。 我们还建议向 createLangSmithProviderOptions 传递一个泛型参数，以获取输入和输出的正确类型。 以下是 generateText 的示例： 
import {
  wrapAISDK,
  createLangSmithProviderOptions,
} from "langsmith/experimental/vercel";
import * as ai from "ai";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";

const { generateText } = wrapAISDK(ai);

const lsConfig = createLangSmithProviderOptions<typeof generateText>({
  processInputs: (inputs) => {
    const { messages } = inputs;
    return {
      messages: messages?.map((message) => ({
        providerMetadata: message.providerOptions,
        role: "assistant",
        content: "已脱敏",
      })),
      prompt: "已脱敏",
    };
  },
  processOutputs: (outputs) => {
    return {
      providerMetadata: outputs.providerMetadata,
      role: "assistant",
      content: "已脱敏",
    };
  },
  processChildLLMRunInputs: (inputs) => {
    const { prompt } = inputs;
    return {
      messages: prompt.map((message) => ({
        ...message,
        content: "已脱敏的子输入",
      })),
    };
  },
  processChildLLMRunOutputs: (outputs) => {
    return {
      providerMetadata: outputs.providerMetadata,
      content: "已脱敏的子输出",
      role: "assistant",
    };
  },
});

const { text } = await generateText({
  model: openai("gpt-5-nano"),
  prompt: "法国的首都是什么？",
  providerOptions: {
    langsmith: lsConfig,
  },
});

// 巴黎。
console.log(text);
实际的返回值将包含原始的、未脱敏的结果，但 LangSmith 中的追踪记录将被脱敏。这是一个示例。 对于工具输入/输出的脱敏，像这样将你的 execute 方法包装在 traceable 中： 
import * as ai from "ai";
import { tool, stepCountIs } from "ai";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";
import { z } from "zod";

import { Client } from "langsmith";
import { traceable } from "langsmith/traceable";
import { wrapAISDK } from "langsmith/experimental/vercel";

const client = new Client();

const { generateText, streamText, generateObject, streamObject } =
  wrapAISDK(ai, { client });

const { text } = await generateText({
  model: openai("gpt-5-nano"),
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: "我的订单是什么？我的用户 ID 是 123。",
    },
  ],
  tools: {
    listOrders: tool({
      description: "列出所有订单",
      inputSchema: z.object({ userId: z.string() }),
      execute: traceable(
        async ({ userId }) => {
          return `用户 ${userId} 有以下订单：1`;
        },
        {
          processInputs: (input) => ({ text: "已脱敏" }),
          processOutputs: (outputs) => ({ text: "已脱敏" }),
          run_type: "tool",
          name: "listOrders",
        }
      ) as (input: { userId: string }) => Promise<string>,
    }),
  },
  stopWhen: stepCountIs(5),
});
traceable 的返回类型很复杂，因此需要进行类型转换。如果你希望避免类型转换，也可以省略 AI SDK 的 tool 包装函数。
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