AI Agent日志最佳实践：把Agent的思考过程记下来

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🩺 摘要

Agent出错了你不知道它怎么想的。好的日志记录Agent的每一步思考、工具调用、决策原因——调试利器。

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Agent日志跟普通日志不一样

普通日志：记录事件（"用户登录成功"）。 Agent日志：记录思考过程（"用户问天气→判断需要查API→调用weather_api→提取温度数据→生成回复"）。

必须记录的字段

字段 示例
用户输入 "今天北京热吗？"
Agent思考链 "用户想知道北京温度→需要weather API→提取city=北京"
工具调用 "weather_api(city='北京') → 返回32°C"
最终输出 "北京今天32°C，比较热，建议穿短袖。"
Token消耗 输入: 342, 输出: 128
耗时 3.2s

日志格式

{
  "session_id": "sess_abc123",
  "timestamp": "2026-07-16T10:30:00Z",
  "user_input": "...",
  "steps": [
    {"step": 1, "action": "reasoning", "content": "用户想知道天气"},
    {"step": 2, "action": "tool_call", "tool": "get_weather", "args": {"city": "北京"}, "result": "32°C"},
    {"step": 3, "action": "output", "content": "北京今天32°C"}
  ],
  "total_tokens": 470,
  "duration_ms": 3200
}

不要记录敏感信息

API Key、密码、个人身份证号——这些在日志里要脱敏。

总结

没有日志的Agent就像一个黑箱。把Agent的思考过程完整记下来，出问题才查得到原因。