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ArthurExporter

使用 OpenTelemetry 和 OpenInference 语义约定将 Tracing 数据发送到 Arthur Engine。

构造函数
构造函数的直接链接

new ArthurExporter(config: ArthurExporterConfig)

ArthurExporterConfig
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type ArthurExporterConfig = Omit<OtelExporterConfig, 'provider' | 'exporter'> & {
  apiKey?: string
  endpoint?: string
  taskId?: string
  headers?: Record<string, string>
}

继承自 OtelExporterConfig（不包括 provider 和 exporter），其中包含：

  • timeout?: number - 导出超时时间（毫秒，默认值：30000）
  • batchSize?: number - 每批 Span 的数量（默认值：512）
  • logLevel?: LogLevel | 'debug' | 'info' | 'warn' | 'error' - 日志级别（默认值：WARN）
  • resourceAttributes?: Record<string, any> - 自定义资源属性

元数据透传
元数据透传的直接链接

非保留的 Span 属性会序列化到 OpenInference metadata payload 中。可通过 tracingOptions.metadata 添加这些属性（例如 companyId、tier）。input、output、sessionId、thread/user ID 和 OpenInference ID 等保留字段会自动排除。

方法
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exportTracingEvent
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async exportTracingEvent(event: TracingEvent): Promise<void>

将 Tracing 事件导出到配置的 endpoint。

export
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async export(spans: ReadOnlySpan[]): Promise<void>

使用 OpenTelemetry 和 OpenInference 语义约定批量导出 Span。

flush
flush的直接链接

async flush(): Promise<void>

强制将缓冲区中的所有 Span 刷新到配置的 endpoint，而不关闭 Exporter。适用于需要确保运行时终止前已导出 Span 的 serverless 环境。

shutdown
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async shutdown(): Promise<void>

刷新待处理数据并关闭客户端。

用法
用法的直接链接

零配置（使用环境变量）
零配置（使用环境变量）的直接链接

import { ArthurExporter } from '@mastra/arthur'

// Set ARTHUR_API_KEY and ARTHUR_BASE_URL (optionally ARTHUR_TASK_ID)
const exporter = new ArthurExporter()

显式配置
显式配置的直接链接

import { ArthurExporter } from '@mastra/arthur'

const exporter = new ArthurExporter({
  apiKey: process.env.ARTHUR_API_KEY!,
  endpoint: 'http://localhost:3030',
  taskId: process.env.ARTHUR_TASK_ID, // Optional
})

OpenInference 语义约定
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ArthurExporter 为生成式 AI 应用实现了 OpenInference 语义约定，可在不同可观测性平台之间提供标准化的 Trace 结构。

Tag 支持
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ArthurExporter 支持为 Trace 添加 tag，以便分类和筛选。Tag 仅应用于根 Span，并映射到原生 OpenInference tag.tags 语义约定。

用法
用法的直接链接

const result = await agent.generate('Hello', {
  tracingOptions: {
    tags: ['production', 'experiment-v2', 'user-request'],
  },
})

Tag 的存储方式
Tag 的存储方式的直接链接

Tag 使用 OpenInference tag.tags 属性存储：

{
  "tag.tags": ["production", "experiment-v2", "user-request"]
}
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