理解跟踪详情
预览
您可以使用跟踪详细信息来：
精确追踪代理程序执行的运行时路径。
验证代理使用的模型和提示。
理解步骤之间传递的输入、输出及中间结果。
要查看完整的跟踪详细信息，请在“跟踪”表中单击一条消息状态。 另一个窗口打开，显示消息的详细跟踪记录。
请使用以下部分来探索不同类型的运行时问题：
工作流执行跟踪
工具流痕迹
Use the trace details view to debug the agent flow. If the agent starts a tool flow call, the tool execution traces are displayed inline, providing full visibility into the agent's behavior and helping you troubleshoot tool‑related issues effectively. Span is a discrete execution segment that represents one system operation, that includes LLM requests, tool invocations, or data queries, along with precise timing and contextual metadata.
跟踪视图将大型语言模型（LLM）的活动与工具流操作分离。 这种分离有助于您：
理解从模型决策到实际工具执行的流程。
将工具结果与代理决策相关联。
通过审查工具在上下文中的行为来验证流程逻辑。
识别瓶颈，优化工具性能，降低延迟。
工具相关的跨度分为两类：
工具准备步骤
在工具运行之前，系统会执行若干检查以确保工具已准备就绪。 这些步骤在跟踪视图中以跨度形式呈现：
为工具执行检索连接
此时间段显示代理与工具或运行时环境建立连接的过程。 它确保工具可访问，并确保所需凭据或配置已就位。
执行工具健康检查
此跨度验证了该工具可用且响应正常。 健康检查确认该工具能够接收请求并正确响应，随后您即可继续执行操作。 若健康检查失败，工具流程将中断，此时故障排除需重点关注连接性或工具就绪性问题。
工具执行步骤
网络请求开始(
wxo-server) : 表示来自wxo-server服务的请求开始。 该范围涵盖关键细节，包括大型语言模型（LLM）上下文、工具输入、工具调用输出、标记等。
启动工具-运行时管理器 API ：此跨度在终端的状态因运行时类型而异。 对于 IBM 的内部工具，此跨度并非终结。 对于 IBM 的内部工具，启动
tools-runtime-managerAPI 通常并非终端。
启动工具运行时或实际工具执行 ：包含对工具运行时的入站API调用，以及一个缩进的执行段以标识实际工具执行的开始，同时显示工具名称。
知识检索轨迹
跟踪详细信息还能帮助您调查代理如何检索和使用知识。 这些细节有助于您理解消息处理过程中发生的情况，并诊断诸如响应丢失、错误或不完整等问题。
使用跟踪数据来：
在检索阶段审查请求和响应。
在生成答案过程中检查请求和响应。
评估后处理步骤及相关指标。
这种可见性有助于您验证知识使用情况并高效解决问题。
工作流执行跟踪
在构建代理工作流时，您可以使用跟踪功能来分析和排查由代理和工作流共同执行的操作序列。 跟踪功能可清晰展示用户请求从开始到结束的整个处理过程。
限制： 目前仅支持由代理启动的工作流的跟踪记录。
工作流跟踪记录的组织方式
当代理启动工作流时，跟踪记录按以下方式组织：
整个请求——从用户输入到工作流完成——都出现在单一跟踪跨度中。
代理将代理式工作流视为一种"工具"。 因此，与代理工具执行相关的跟踪事件会首先出现在跟踪序列中。
工具运行时管理器（TRM）负责运行工作流，所有工作流事件均嵌套在TRM跨度之下。
如果工作流包含多个用户活动，这些活动的执行过程将被顺序记录在启动该工作流的同一跟踪中。 该结构提供了对工作流执行过程中事件序列的整体视图。
- Draft comment:
An attribute is a span-level metadata that records operational details like the selected model, token usage metrics, invoked tools, API routes, HTTP status codes, and user-defined annotation
访问调试级别的字段
对于启用了知识功能的代理：
在服务与操作中，打开 wxo-server tools.task > 标签。
滚动至 traceloop.entity.output。
展开工件 > 调试。
关键运行时字段
调试视图将信息组织为以下类别：
标注
llmgenerated_token_count生成的响应中包含的令牌数量。input_token_count输入消息中的令牌数量。model_id所用模型的标识符。requestsearch_results知识检索步骤返回的结果。
response最终发送给用户的输出结果。is_idk_response该响应指示助手是否以“我不知道”作为回答。response_type返回的消息类型，例如文本或选项。text显示给用户的响应消息。
success响应状态显示响应是否已成功送达。
搜索
engine: 使用的运行时搜索引擎。index: 搜索的目标索引。query运行时发出的搜索查询。request发送到外部服务的搜索请求。body请求的完整内容，例如查询语句和任何过滤器。method使用的 HTTP 方法，例如POST或GET。path请求的端点路径。port请求中使用的网络端口。url外部服务端点的完整 URL。
response外部服务在请求发送后返回的输出。body响应中返回的完整内容，例如检索到的文档或数据。
度量值
answer_generation_time_ms生成响应所花费的时间。search_time_ms用于知识检索所花费的时间。total_time_ms完整RAG管道的总处理时间。
其他
is_multi_turn上回合的上下文用于生成本回合的答案。
这些细节有助于您定位延迟问题、排查搜索失败情况并验证模型输入。
下一步操作
一旦您熟悉了跟踪详细信息的结构，请继续阅读《跟踪分析的实用指南》。 本页面将向您展示如何有效解读跨度信息、评估代理性能，并利用跟踪查看器提供的可视化线索诊断潜在问题。
Trace is a comprehensive representation of a single request’s execution lifecycle, that captures every processing stage from initiation to completion. You can view detailed trace information for any processed message to understand exactly how the agent executed each step. To open the trace details view, start by navigating to the Agent analytics page and selecting an agent. On the Traces table, locate the message you want to investigate and click its Status value (for example, Success or Error). This action opens a new window with a complete breakdown of the message’s execution path.