DatadogExporter

将 Tracing 数据发送到 Datadog 的 LLM Observability 产品，用于监控和分析。

信息

如果你还使用 dd-trace APM 自动埋点，并且需要将其正确设为 Mastra Span 的子项，请改用 DatadogBridge。Exporter 会在执行完成后发送 LLM Observability 数据，因此不会参与 dd-trace 的实时 scope。

构造函数

new DatadogExporter(config: DatadogExporterConfig)

DatadogExporterConfig

interface DatadogExporterConfig extends BaseExporterConfig {
  apiKey?: string
  mlApp?: string
  site?: string
  service?: string
  env?: string
  agentless?: boolean
  integrationsEnabled?: boolean
}

扩展 BaseExporterConfig，其中包含：

• logger?: IMastraLogger - Logger 实例
• logLevel?: LogLevel | 'debug' | 'info' | 'warn' | 'error' - 日志级别（默认值：INFO）

方法

exportTracingEvent

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

将 Tracing 事件导出到 Datadog LLM Observability。

flush

async flush(): Promise<void>

强制将缓冲区中的所有 Span 刷新到 Datadog，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

async shutdown(): Promise<void>

刷新待处理数据并关闭 Exporter。取消所有待处理的清理 timer，并禁用 LLM Observability。

用法

零配置（使用环境变量）

import { DatadogExporter } from '@mastra/datadog'

// Reads from DD_LLMOBS_ML_APP, DD_API_KEY, DD_SITE, DD_ENV
const exporter = new DatadogExporter()

显式配置

import { DatadogExporter } from '@mastra/datadog'

const exporter = new DatadogExporter({
  mlApp: 'my-llm-app',
  apiKey: process.env.DD_API_KEY,
  site: 'datadoghq.com',
  env: 'production',
})

使用本地 Datadog Agent

const exporter = new DatadogExporter({
  mlApp: 'my-llm-app',
  agentless: false, // Use local Datadog Agent
  env: 'production',
})

Span 映射

Mastra Span 类型会映射到 Datadog LLM Observability Span kind：

Mastra SpanType	Datadog kind
AGENT_RUN	agent
MODEL_GENERATION	workflow
MODEL_STEP	llm
TOOL_CALL	tool
MCP_TOOL_CALL	tool
PROVIDER_TOOL_CALL	tool
WORKFLOW_RUN	workflow
所有其他类型	task

所有未映射的 Span 类型（包括 MODEL_CHUNK、WORKFLOW_STEP、GENERIC 和未来的 Span 类型）都会自动默认映射为 task。

环境变量

Exporter 从以下环境变量读取配置：

变量	说明
DD_API_KEY	Datadog API key
DD_LLMOBS_ML_APP	ML 应用名称
DD_SITE	Datadog 站点
DD_ENV	环境名称
DD_LLMOBS_AGENTLESS_ENABLED	设为 'false' 或 '0' 以使用本地 Agent