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AI编码Agent运行追踪难?DeepSeek Harness全景可观测方案,结合开源LoongSuite双路线破局效率与成本问题。 核心内容: 1. AI编码Agent运行时的可观测挑战(耗时、失败、Token消耗等) 2. DeepSeek Harness可观测数据基础与Trace/Metrics需求 3. 阿里云团队提供的双开源可观测路线及实践应用
AI 编码 Agent 真正跑起任务后,问题往往不再是“它有没有完成”,而是:这一轮为什么花了 47 秒?时间卡在模型还是工具?失败后重试了几次?Token 消耗来自主 Agent 还是 Subagent?
DeepSeek Harness(下文简称 DSH)已经保存了很完整的 Session 日志,但要回答耗时、调用关系和成本问题,还需要把事件组织成 Trace 和 Metrics,才能看清问题的全貌。
为了采集 DSH 全景可观测数据,阿里云可观测团队基于开源的 LoongSuite,为 DSH 提供了两条开源可观测路线:一条是可以从 DSH 插件市场独立安装的 @loongsuite/dsh-plugin,另一条是 LoongSuite Pilot 内置的 DSH 集成。它们都基于 OpenTelemetry GenAI 语义[1],数据可以进入用户自己选择的兼容后端,但部署形态和适用场景并不相同。
本文从实践角度出发,为 DeepSeek Harness 提供全景可观测的实践方案。
先认识 DeepSeek Harness
Cloud Native
DeepSeek Harness(https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness)是 DeepSeek 开源的编码 Agent 运行时。模型负责生成,而 Harness 负责维护会话、组织 ReAct 循环、执行工具调用、管理权限与沙箱,并在需要时派生 Subagent。
DSH 以 npm 包 @deepseek-ai/dsh 分发,命令行入口是 dsh。官方随包提供 Web 和 headless 两种 Profile 模板,也允许用户安装和组合自定义 Profile,例如第三方终端界面。Web 默认监听 127.0.0.1:3080。
它的插件体系建立在 Cordis 之上,配置由多层 patch 组合而成。用户层配置支持热更新,因此插件可以在不侵入 Agent 主循环的情况下,订阅原生生命周期并增加新的数据出口。
DSH 本身也保存 append-only 的 Session 事件流,其中包含 Turn、Step、工具调用、模型消息和流式增量;官方还提供了默认关闭的 OTLP Logs 插件。这些日志非常适合审计、回放和事实排查,但日志与 Trace、Metrics 解决的是两类不同问题。
为什么有日志,还需要 Trace
Cloud Native
日志是一串按时间排列的事实,Trace 则是一棵带父子关系和时间区间的调用树。
只有日志时,我们可以知道“发生了什么”;有了 Trace,才更容易直接回答:
一轮任务的总耗时分布在模型、工具和等待的哪些阶段;
哪次工具调用失败,它属于哪一个推理步骤;
同一个 Step 是否触发了模型重试;
每次模型调用的 TTFT、输入 Token、输出 Token 和缓存 Token;
主 Agent 与 Subagent 之间的执行和成本关系;
多轮会话、多个模型乃至多个 Agent 的整体使用情况。
因此,Logs 与 Trace 不是二选一:日志保留完整事件账本,Trace 提供适合性能、错误和成本分径的结构化投影。
LoongSuite 的两条 DSH 可观测路线
Cloud Native
先看两条路线实际经过的数据路径。
两条路线遵循同一套 OpenTelemetry GenAI 语义,但采集位置、数据路径和适用场景不同。
这里有一个容易混淆的地方:Pilot 中的 DSH 插件是 Pilot 采集链路的一部分,负责把 DSH 原生事件落到本地、交给 daemon 继续处理;它不是另一个面向插件市场、可以脱离 Pilot 单独安装和直发 OTLP 的插件。
同时使用 Claude Code、Codex、Cursor、Qoder、OpenClaw、DSH 等多个 Agent,或者需要本地 Dashboard、长期日志和统一成本视图:优先选择 Pilot。
只使用 DSH,并且已有 Jaeger、Tempo、SigNoz、Langfuse 或 OpenTelemetry Collector:优先选择独立插件,链路最短。
两条路线在技术上可以共存,但如果同时向同一个后端、同一个服务名发送 DSH Trace,会形成两份语义相近的链路。除非是在做对照验证,否则建议只让其中一条路线负责 DSH Trace。
路线 A:独立插件,两分钟直发 OTLP
Cloud Native
@loongsuite/dsh-plugin[2]已发布正式版 0.1.0,并已被 DSH 社区插件市场[3]收录。当前版本支持 DSH >=0.1.0-rc.6,要求 Node.js >=22.19.0。
DSH 插件按 Profile 安装。观测 Web Profile:
dsh plugin --profile web add @loongsuite/dsh-plugin
如果还要观测 headless 任务,需要再安装到对应 Profile:
dsh plugin --profile headless add @loongsuite/dsh-plugin
最小配置只需要标准 OTLP 地址和服务名:
export OTEL_SERVICE_NAME=dsh-agentexport OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://localhost:4318dsh --profile web
公共 endpoint 会自动补成 /v1/traces 和 /v1/metrics。如果后端只接收 Trace,可以关闭 Metric 导出:
OTEL_METRICS_EXPORTER=none dsh --profile web
插件直接监听 DSH 的 Session、Turn、Step、llm/stream 和 Tool 生命周期,在进程内构建 ENTRY → AGENT → STEP → LLM / TOOL 调用树。每次真实模型调用都对应独立的 LLM Span,因此同一 Step 中的失败与重试不会被合并。
Langfuse 接收 OTLP Trace,但不接收 OTLP Metric。可以在 $DSH_HOME/profiles/ 中显式填写完整 Trace 地址:
- id: loongsuite-observability config: traceEndpoint: https://cloud.langfuse.com/api/public/otel/v1/traces serviceName: dsh-agent headers: Authorization: "Basic" x-langfuse-ingestion-version: "4" captureContent: false exportMetrics: false
自建 Langfuse 时替换域名即可。鉴权值是 public_key:secret_key 的 Base64 结果,不要把真实密钥提交到仓库。
云监控 2.0 - 接入中心 - 应用监控&链路追踪 - OpenTelemetry。
点击获取 LicenseKey, 填入应用名,选择公网,HTTP。
然后配置:
- id: loongsuite-observability config: endpoint: https://project>.region>.log.aliyuncs.com/apm/trace/opentelemetry serviceName: dsh-agent headers: x-arms-license-key: License Key> x-arms-project: ARMS Project> x-cms-workspace: 云监控工作空间> resourceAttributes: acs.arms.service.feature: genai_app captureContent: false exportMetrics: true
这里填写不带 Signal 路径的 OTLP 基地址。插件会自动生成 Trace 上报地址 /v1/traces 和 Metric 上报地址 /v1/metrics。云监控 2.0 支持通过 HTTP/Protobuf 接收 Trace 和 Metric,因此这里保持 exportMetrics: true。
想先在本地验证,可以使用仓库中的 Jaeger Quickstart,不注册任何云服务就能看到第一条 DSH Trace。
DSH 原生提供 session-telemetry-otel 插件,将日志以原生 OTel 的方式上报到任意 OTel 的后端,如果想要上报原生 session 日志,可以通过修改 ~/.dsh/cordis.patch.yml 实现动态开启。
- id: session-telemetry-otel config: mode: FEEDBACK_ONLY shutdownTimeoutMillis: 5000 exporter: url: 'https://..log.aliyuncs.com/apm/trace/opentelemetry/v1/logs' compression: gzip timeoutMillis: 3000 headers: x-arms-license-key: '' x-arms-project: '' x-cms-workspace: '' processor: scheduledDelayMillis: 10000 maxQueueSize: 2048 # Equal to maxQueueSize so the shutdown drain is a single batch. maxExportBatchSize: 2048 exportTimeoutMillis: 4000
路线 B:用 Pilot 统一观察多个 Agent
Cloud Native
LoongSuite Pilot[4]是运行在本机的统一 Agent 可观测采集器。它会发现已经安装的 Agent,为不同产品部署对应的 Hook、插件或数据读取器,再把不同格式归一成统一的 GenAI 事件。
安装后即使不配置远端后端也能使用:Pilot 默认把归一化事件写入本地 JSONL,并提供本地 Dashboard,用于查看多 Agent 的 Token、会话、模型、工具和仓库活跃度。
curl -fsSL https://loongcollector-community-edition.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/loongsuite-pilot/installer.sh \ -o /tmp/loongsuite-pilot-installer.shbash /tmp/loongsuite-pilot-installer.sh installloongsuite-pilot statusloongsuite-pilot info
Pilot 检测到 DSH 后,会向 $DSH_HOME/cordis.patch.yml(默认是 ~/.dsh/cordis.patch.yml)加入带有归属标记的配置块,加载 Pilot 自带的 DSH 采集插件。这个操作是可逆的,禁用或卸载时只会清理 Pilot 自己管理的部分。
首次启用或重新安装后,需要启动一个新的 DSH 进程。随后,插件把每个 Session 的原生事件写到 Pilot 数据目录,daemon 再完成归一化和输出。
这条链路的价值不只是获得 DSH Trace,而是让 DSH 与其他 Agent 进入同一套查询、成本和审计体系。
编辑 ~/.loongsuite-pilot/config.json:
{ "collectTrace": true, "serviceName": "team-agents", "agents": { "dsh": { "enabled": true, "captureMessageContent": false } }, "otlpTrace": { "endpoint": "https://cloud.langfuse.com/api/public/otel", "headers": { "Authorization": "Basic", "x-langfuse-ingestion-version": "4" }, "captureMessageContent": false }}Pilot 会在 endpoint 后自动补 /v1/traces。这里同时关闭 Agent 归一化内容和 Trace 正文,适合先用结构、耗时与 Token 数据完成接入验证。
Pilot 提供了 ARMS/CMS 简写配置,会自动构造所需 Header 和 Resource 属性:
{ "collectTrace": true, "serviceName": "team-agents", "agents": { "dsh": { "enabled": true, "captureMessageContent": false } }, "cms": { "licenseKey": "", "endpoint": "https:///v1/traces", "workspace": "" }}otlpTrace 与 cms 可以同时配置,把同一批 Trace 发送到多个后端。
Trace 之外,Pilot 还能把归一化事件作为日志发到阿里云 SLS,用于集中检索、大盘、告警和长期存储,以及后续的安全审计。安装时就能带上:
bash /tmp/loongsuite-pilot-installer.sh install \ --sls-endpoint "https://cn-hangzhou.log.aliyuncs.com" \ --sls-project "my-project" \ --sls-logstore "my-logstore" \ --sls-api-key ""
也支持 AK 模式和 WebTracking 模式,详见仓库的 docs/sls-output.md。
配完之后能看到什么
Cloud Native
一轮对话就是一棵完整的调用链。
能直接读出来的信息:
时间去哪了:17.42 秒里,第 3、4 步各占 5 秒多,而单次 LLM 调用最长 4.38 秒;
每次模型调用的 TTFT 和 token:gen_ai.response.time_to_first_token、input_tokens / output_tokens / cache_read.input_tokens 都在 span 属性里;
失败与回退:web_search 连续两次 ERROR,模型改用 bash 完成任务——错误状态收敛在对应的 TOOL span 上,不用去日志里找;
重试可见:每一次真实 LLM 调用都是独立 span,同一个 STEP 下能看到多次尝试;
会话维度:gen_ai.session.id 和 gen_ai.turn.id 让 Langfuse 的 Sessions 视图能把一个会话的多轮串起来。
除此之外,同样的调用链瀑布图,还多了几个 AI 应用专用视图:
链路追踪:调用树、链路图、时序线、推理轨迹、链路分析多个视角;
会话分析:按 session 聚合,看一个会话跨多轮的完整轨迹;
模型分析 / 工具分析:按模型看 p95 延迟、token 与成本,按工具看调用次数、耗时和失败率;
Agent 列表:一台机器(或一个团队)上有哪些 agent 在跑、各自的量级;
智能分析:自动分析 agent 轨迹,定位异常步骤、失败原因和性能瓶颈。
如果用 Pilot 采多个 agent,这些视图就是跨 agent 的统一账本;只装插件的话,就是 DSH 单个 agent 的深度视图。
隐私边界
Cloud Native
两条路线都支持关闭正文采集,但默认行为和数据路径不同,不能简单概括成“都不采集正文”。
默认不把提示词、回复、工具定义、参数和结果写入 Span;
显式配置 captureContent: false 可以覆盖进程环境变量,适合强制关闭正文的 Profile;
插件使用私有 TracerProvider 和 MeterProvider,不替换应用的全局 OpenTelemetry Provider;
导出失败会被隔离,不会改变 Agent 的模型调用和工具执行行为。
建议在敏感环境显式设置 agents.dsh.captureMessageContent: false 和 otlpTrace.captureMessageContent: false;
captureMessageContent 控制的是归一化输出和 Trace,不会删除 Pilot 为完成转换而保存的 DSH 原生源日志;
源日志包含原生消息与工具数据,应按敏感数据保护。Pilot 会在落盘前过滤名称类似 Token、Secret、Password、Credential、Cookie 和 API Key 的字段,并在 POSIX 系统上把目录和文件权限限制为 0700 / 0600;
如果组织不允许任何本地原始内容落盘,应选择独立插件,并保持 captureContent: false。
无论选择哪条路线,开启正文前都应确认其中是否可能包含源码、凭据或个人数据,并评估后端的访问控制与留存策略。
有了这些观测数据之后,可以进一步对 DeepSeek Harness 的过程进行安全审计,行为评估分析,以及针对 DeepSeek Harness 进行进一步优化,这些将在后续的文章中介绍。
总结
Cloud Native
如果只记住一句话:@loongsuite/dsh-plugin 解决“怎样最轻量、最原生地看清 DeepSeek Harness”;LoongSuite Pilot 解决“怎样把 DSH 和机器上的其他 Agent 放进同一套可观测体系”。
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