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LangSmith 文档版本 跟随上游 源快照 eb8e656c 更新于 2026-10-18

排查追踪嵌套问题

使用 LangSmith SDK、LangGraph 和 LangChain 进行追踪时,追踪应自动传播正确的上下文,使父追踪内执行的代码在 UI 中呈现于预期位置。

如果你看到子 run 进入单独的追踪(并出现在顶层),可能是由以下已知 "边缘情况" 之一引起的。

Python

以下概述使用 Python 构建时出现 "分裂" 追踪的常见原因。

使用 asyncio 传播上下文

在 Python 版本 < 3.11 中使用异步调用(尤其是流式调用)时,可能会遇到追踪嵌套问题。这是因为 Python 的 asyncio 在 3.11 版本才添加对上下文传递的完整支持。

原因

LangChain 和 LangSmith SDK 使用 contextvars 隐式传播追踪信息。在 Python 3.11 及以上版本中,这可以无缝工作。但在更早的版本(3.8、3.9、3.10)中,asyncio 任务缺少适当的 contextvar 支持,可能导致追踪断开。

解决方法

  1. 升级 Python 版本(推荐) 如果可能,升级到 Python 3.11 或更高版本以自动传播上下文。

  2. 手动传播上下文 如果无法升级,你需要手动传播追踪上下文。方法因设置而异:

    a) 使用 LangGraph 或 LangChain 将父 config 传递给子调用:

    python
    import asyncio
    from langchain_core.runnables import RunnableConfig, RunnableLambda
    
    @RunnableLambda
    async def my_child_runnable(
        inputs: str,
        # The config arg (present in parent_runnable below) is optional
    ):
        yield "A"
        yield "response"
    
    @RunnableLambda
    async def parent_runnable(inputs: str, config: RunnableConfig):
        async for chunk in my_child_runnable.astream(inputs, config):
            yield chunk
    
    async def main():
        return [val async for val in parent_runnable.astream("call")]
    
    asyncio.run(main())

    b) 直接使用 LangSmith 直接传递 run tree:

    python
    import asyncio
    import langsmith as ls
    
    @ls.traceable
    async def my_child_function(inputs: str):
        yield "A"
        yield "response"
    
    @ls.traceable
    async def parent_function(
        inputs: str,
        # The run tree can be auto-populated by the decorator
        run_tree: ls.RunTree,
    ):
        async for chunk in my_child_function(inputs, langsmith_extra={"parent": run_tree}):
            yield chunk
    
    async def main():
        return [val async for val in parent_function("call")]
    
    asyncio.run(main())

    c) 将装饰代码与 LangGraph/LangChain 结合 使用多种技术组合进行手动交接:

    python
    import asyncio
    import langsmith as ls
    from langchain_core.runnables import RunnableConfig, RunnableLambda
    
    @RunnableLambda
    async def my_child_runnable(inputs: str):
        yield "A"
        yield "response"
    
    @ls.traceable
    async def my_child_function(inputs: str, run_tree: ls.RunTree):
        with ls.tracing_context(parent=run_tree):
            async for chunk in my_child_runnable.astream(inputs):
                yield chunk
    
    @RunnableLambda
    async def parent_runnable(inputs: str, config: RunnableConfig):
        # @traceable decorated functions can directly accept a RunnableConfig when passed in via "config"
        async for chunk in my_child_function(inputs, langsmith_extra={"config": config}):
            yield chunk
    
    @ls.traceable
    async def parent_function(inputs: str, run_tree: ls.RunTree):
        # You can set the tracing context manually
        with ls.tracing_context(parent=run_tree):
            async for chunk in parent_runnable.astream(inputs):
                yield chunk
    
    async def main():
        return [val async for val in parent_function("call")]
    
    asyncio.run(main())

使用 threading 传播上下文

通常,我们会在开始追踪后希望在单个追踪内对子任务应用一些并行处理。Python 标准库的 ThreadPoolExecutor 默认会破坏追踪。

原因

Python 的 contextvars 在新线程中初始为空。以下是两种保持追踪连续性的方法:

解决方法

  1. 使用 LangSmith 的 ContextThreadPoolExecutor

    LangSmith 提供了 ContextThreadPoolExecutor,可自动处理上下文传播:

    python
    from langsmith.utils import ContextThreadPoolExecutor
    from langsmith import traceable
    
    @traceable
    def outer_func():
        with ContextThreadPoolExecutor() as executor:
            inputs = [1, 2]
            r = list(executor.map(inner_func, inputs))
    
    @traceable
    def inner_func(x):
        print(x)
    
    outer_func()
  2. 手动提供父 run tree

    或者,你可以手动将父 run tree 传递给内部函数:

    python
    from langsmith import traceable, get_current_run_tree
    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    
    @traceable
    def outer_func():
        rt = get_current_run_tree()
        with ThreadPoolExecutor() as executor:
            r = list(
                executor.map(
                    lambda x: inner_func(x, langsmith_extra={"parent": rt}), [1, 2]
                )
            )
    
    @traceable
    def inner_func(x):
        print(x)
    
    outer_func()

在这种方法中,我们使用 get_current_run_tree() 获取当前 run tree,并使用 langsmith_extra 参数将其传递给内部函数。

这两种方法都能确保内部函数调用正确聚合到初始追踪栈下,即使它们在单独的线程中执行。


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