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Chapter 9: Logging and Monitoring

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从错误处理到日志监控：如何让系统成为“智能健康监测仪”？

在上一章的错误处理中，我们已经能让系统优雅地应对各种问题。但你是否想过：如果用户报告“天气查询失败”，如何快速定位是天气API的问题还是代理配置错误？就像医生通过体检报告诊断病情一样，本章将介绍如何通过日志与监控系统记录关键信息，帮助开发者追踪问题根源。

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核心问题：如何让系统自动留下“行动轨迹”？

想象你是一名侦探，需要通过线索破解案件：

• 用户输入了什么？
• 代理执行到哪一步出错了？
• 天气API返回了什么数据？

日志与监控系统就像这位侦探的“线索记录本”，通过以下机制实现：
✅ 自动记录不同严重程度的信息（从调试到错误）
✅ 支持同时输出到控制台和日志文件
✅ 通过配置控制日志详细程度

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核心概念分解

1. 日志级别：像警报级别一样区分信息重要性

支持五级严重程度，从低到高：

级别	场景示例
DEBUG	记录“正在连接天气API”这样的详细步骤
INFO	显示“用户输入了‘北京天气’”等常规操作
WARNING	提示“API响应超时，尝试重试”
ERROR	标记“天气API返回HTTP 500错误”
CRITICAL	报告“代理无法启动，系统即将退出”

2. 输出方式：同时记录到“现场笔记”和“电子档案”

• 控制台输出：实时查看当前进程的运行状态
• 日志文件：长期保存供后续分析（如logs/20240101.log）

# 示例：记录不同级别的日志
logger.debug("正在初始化代理")          # 调试信息
logger.info("用户输入：上海天气如何？")  # 普通操作
logger.error("调用天气API失败：网络错误")  # 错误提示

3. 自定义日志格式：让记录更清晰

通过配置定义日志的“书写格式”，例如：

[2024-01-01 10:00:00] [DEBUG] [代理模块] 正在连接天气API...

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如何用日志与监控解决问题？

场景：调试天气查询失败问题

步骤1：调整日志级别查看详细信息

# 运行时添加参数开启DEBUG模式
python run_mcp.py --log-level DEBUG

步骤2：观察控制台输出

[DEBUG] 正在加载天气API配置...
[DEBUG] 检测到API密钥："xxx"
[ERROR] 调用天气API返回HTTP 403：密钥无效！

步骤3：检查日志文件

打开logs/20240101.log文件，找到完整记录：

[2024-01-01 10:00:00] [ERROR] [天气工具] API返回：{"error":"Invalid API Key"}

此时，开发者能快速定位问题：用户配置了错误的API密钥。

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内部实现揭秘：日志的“记录流程”

流程分解（用简单序列图演示）

关键代码解析

1. 日志配置文件（app/config.toml片段）

[logging]
console_level = "INFO"  # 控制台显示级别
file_level = "DEBUG"    # 日志文件记录级别

2. 日志初始化代码（app/logger.py片段）

def define_log_level(print_level="INFO", logfile_level="DEBUG"):_logger.remove()_logger.add(sys.stderr, level=print_level)        # 控制台输出_logger.add("logs/app_{time}.log", level=logfile_level)  # 文件保存return _logger

3. 代理中的日志使用（run_mcp.py片段）

async def run_single_prompt(self, prompt: str) -> None:logger.info(f"收到用户请求：{prompt}")  # 记录用户输入try:response = await self.agent.run(prompt)logger.debug("成功获取代理响应")    # 调试信息except Exception as e:logger.error(f"执行失败：{str(e)}")  # 记录错误

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深入理解日志与监控系统

通过本章，你已掌握：
✅ 如何通过日志级别过滤关键信息
✅ 控制台与文件的双通道输出机制
✅ 如何通过日志定位复杂问题根源

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小结与展望

通过日志与监控系统，我们实现了：
✅ 全流程的系统操作追踪
✅ 开发者友好的调试信息记录
✅ 错误发生时的快速定位能力

下一章我们将探讨部署抽象，学习如何让AI系统像“变形金刚”一样适应不同环境——现在你可以尝试修改日志级别，观察不同场景下的输出效果了！