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TLSExporter 将 span 数据以 OTLP(HTTP)协议上报至火山引擎日志服务 TLS。数据按 TLS 主题组织,适合集中存储、长期留存与跨服务的链路分析。

何时使用

  • 需要将智能体的执行链路集中存储在火山引擎日志服务 TLS;
  • 需要长期留存与合规审计的追踪数据;
  • 需要结合 TLS 的告警与分析能力进行观测。

接入前准备

先完成安装和模型配置,再设置以下环境变量。占位符需要替换为有权限访问的实际资源和凭证;在启动 Python 前完成配置
TLS 会接收链路数据并可能产生存储费用。建议显式指定已有追踪主题 ID;省略时会调用 TLS 获取或创建默认追踪资源。此示例使用火山引擎 TLS 端点。CLOUD_PROVIDER=byteplus 时,凭据配置可以使用 BytePlus AK/SK;端点、区域和主题仍需与目标服务匹配,不能仅凭模型使用 BytePlus 判断 TLS 已完成配置

使用示例

保存为 app.py,运行 python app.py。示例复用已有资源,完成一次模型调用后刷新待导出的链路数据
app.py

参数

构造参数

TLSExporter 的连接参数由 config 字段承载,类型为 TLSExporterConfig;不传时各字段自动从对应环境变量读取。

TLS 连接配置

config 为 TLSExporterConfig,各字段默认从 TLSConfig 及火山引擎凭证读取,环境变量如下:
topic_id 未通过 OBSERVABILITY_OPENTELEMETRY_TLS_SERVICE_NAME 提供时,导出器会调用 VeTLS 自动获取追踪主题 ID,因此需要配置有效的火山引擎凭证(VOLCENGINE_ACCESS_KEY 与 VOLCENGINE_SECRET_KEY)。
也可以让 Agent 依据环境变量自动挂载 TLS 导出器,无需显式构造:
设置 ENABLE_TLS=true 后,即便智能体未显式提供 tracers,Agent 也会自动创建 OpentelemetryTracer 并挂载 TLSExporter。

验证与排查

运行后在目标平台按本次 Trace ID 查询。模型回复成功只说明智能体完成了调用,不代表链路上传成功;找不到数据时依次检查端点和地域、凭证权限、目标资源以及进程退出前是否调用 tracer.force_export()
最后修改于 2026年9月19日