Трассировка и наблюдаемость

Каждый запуск автоматически строит структурированный ExecutionTrace, прикреплённый к result.trace. Он сериализуемый, сравниваемый и воспроизводимый.

result = chain.execute(context)
trace = result.trace

Диаграмма Ганта и HTML-воспроизведение

print(trace.format_gantt())              # text Gantt (parallel-batch aware)
print(trace.format_gantt(format="mermaid"))

trace.to_html("playback.html")           # standalone animated HTML/JS (zero deps)

to_html() записывает самодостаточный файл (встроенный CSS+JS), который можно добавить в описание PR; без пути возвращает HTML-строку.

Сохранение и сравнение

trace.to_json()                          # serialise (also: from_json)
diff = trace.diff(other_trace)           # structural diff between two runs

Агрегация по нескольким запускам

TraceAggregator сворачивает множество трасс — перцентили задержек по шагам (p50/p95/p99/mean/max) и использование токенов (p50/p95) — для обнаружения выбросов хвостовой задержки после пакетного запуска:

from mmar_carl import TraceAggregator

agg = TraceAggregator([t1, t2, t3])

Langfuse

Для хостинговой панели трассировки установите LANGFUSE_PUBLIC_KEY (и секрет) в переменные окружения — интеграция tracing.py от CARL автоматически отправляет спаны (установите mmar-carl[langfuse]).

Логирование

import logging
from mmar_carl import set_log_level, get_logger

set_log_level(logging.DEBUG)   # INFO by default
get_logger().info("Starting analysis")

Уровень	Когда
DEBUG	Разработка — подробный поток.
INFO	Продакшн — старт/завершение цепочки (по умолчанию).
WARNING	Неудачные шаги.
ERROR	Критические ошибки.

Смотрите также

• Визуализация — пироги токенов, тепловые карты, Mermaid.
• Оценка стоимости — предварительный расчёт расходов.