Vercel 把 Agent Runs 带进 MCP 和 CLI，开发者终于能直接查看 Agent 轨迹

摘要

随着 AI Agent 应用的复杂度不断提升，开发者和平台工程师对 Agent 推理过程的可观测性需求日益增长。Vercel 最新发布的 Agent Runs 功能，正式将 Agent 轨迹引入 MCP（Multi-Cloud Platform）和 CLI 工具中，支持通过 list_agent_runs 和 get_agent_run_trace API 以及 vercel agent-runs 命令，直接查看 Agent 的推理步骤、工具调用细节和 Token 消耗情况。本文将围绕这些核心接口和命令，深入讲解如何构建一套可视化、可调试的 Agent 运行工作流，帮助开发者提升调试效率和系统透明度。

背景与变化

在 AI Agent 生态中，Agent 通常需要调用多种工具和模型，执行复杂的推理和决策流程。传统上，这些过程的日志和调用细节分散且不易追踪，给调试和性能优化带来极大挑战。Vercel 作为领先的云原生平台，针对这一痛点推出了 Agent Runs 功能，集成于 MCP 和 CLI，提供统一的接口和命令行工具，方便开发者实时查看和分析 Agent 的执行轨迹。

这一更新不仅提升了 Agent 运行的可观测性，也为构建自动化监控和报警系统奠定基础。通过对 Agent 运行数据的深度挖掘，团队可以更快定位问题根因，优化 Token 使用策略，提升整体系统稳定性和用户体验。

随着 AI 应用场景的多样化，Agent 运行过程中的复杂交互和多模型调用愈发频繁，传统的日志系统往往难以满足实时性和结构化的需求。Vercel Agent Runs 的推出，正是顺应这一趋势，帮助开发者和运维团队实现对 Agent 运行状态的全链路可视化和精准分析。

核心功能拆解

1. list_agent_runs 接口

该接口用于列出指定 Agent 的所有运行记录，支持分页和过滤，方便开发者快速定位感兴趣的运行实例。返回结果包含运行 ID、状态、开始时间、结束时间等元信息，为后续查询轨迹做准备。

接口支持多种筛选条件，例如时间范围、运行状态（成功、失败、进行中）等，便于用户根据实际需求灵活查询。返回的数据结构清晰，便于前端展示或自动化脚本处理。

2. get_agent_run_trace 接口

通过运行 ID 调用此接口，可获取该次 Agent 运行的完整轨迹数据，包括每一步推理调用、工具调用详情、输入输出内容及对应的 Token 消耗。该数据结构详细且层次分明，适合用于构建调试面板或日志分析工具。

轨迹数据不仅包含调用链路，还详细记录了每个步骤的执行时间、调用参数和返回结果，帮助开发者深入理解 Agent 的决策逻辑和资源消耗情况。

3. vercel agent-runs 命令

CLI 命令行工具，支持直接在终端查看 Agent 运行列表和具体轨迹，方便开发者快速调试和排查问题。命令支持多种参数，灵活筛选和展示不同维度的数据。

该命令行工具设计简洁，支持分页显示、按状态过滤、导出轨迹数据等功能，极大提升了日常调试的便捷性和效率。

适用人群

本功能主要面向以下用户群体：

• AI 应用开发者：需要深入了解 Agent 推理过程，优化模型调用和工具集成。
• 平台工程师：负责 Agent 基础设施的稳定运行和监控，需实时掌握运行状态和性能指标。
• Agent 基础设施团队：构建和维护 Agent 运行环境，设计可观测调试工作流。
• 产品经理及运维人员：通过可视化数据了解 Agent 运行表现，辅助决策和优化。

实战流程

步骤一：获取 Agent 运行列表

使用 list_agent_runs API 或 vercel agent-runs list 命令，查询指定 Agent 的运行记录。例如：

vercel agent-runs list --agent-id=your-agent-id --limit=10

返回最近 10 条运行记录，包含运行 ID 和状态。开发者可以根据时间、状态等条件筛选，快速锁定异常或关注的运行实例。

步骤二：查看具体运行轨迹

选定运行 ID 后，调用 get_agent_run_trace API 或使用 CLI 命令查看详细轨迹：

vercel agent-runs trace --run-id=your-run-id

输出包含每一步推理调用、工具调用及 Token 消耗详情，方便分析。通过查看调用链路，开发者能清晰看到 Agent 如何一步步完成任务，并发现潜在的性能瓶颈或异常。

步骤三：解析与调试

根据轨迹数据，开发者可以定位推理链条中的瓶颈、异常调用或 Token 浪费环节，结合日志和监控数据进行综合调试。比如，发现某个工具调用失败频繁，或者某步骤消耗 Token 过多，可以针对性优化调用逻辑或调整模型参数。

此外，结合自动化监控系统，可对关键指标设置报警，及时响应异常运行，保障系统稳定。

配置或使用步骤

1. 预备条件

• 确保已注册并登录 Vercel 账号。
• 已创建并部署 Agent，获取 Agent ID。
• 安装并配置最新版本的 Vercel CLI。
• 具备调用 API 的权限和访问密钥。

2. 使用 API

通过 HTTP 请求调用 list_agent_runs 和 get_agent_run_trace，示例请求：

GET /api/agent_runs?agent_id=your-agent-id&limit=10

返回 JSON 格式数据，解析后用于前端展示或自动化脚本。建议结合分页和过滤参数，避免一次请求数据量过大导致性能问题。

3. 使用 CLI

常用命令示例：

vercel agent-runs list --agent-id=your-agent-id
vercel agent-runs trace --run-id=your-run-id

支持参数详见官方文档。CLI 也支持导出轨迹数据为 JSON 格式，方便后续分析和归档。

4. 集成建议

建议将 Agent Runs 功能集成到现有的监控和日志系统中，结合告警规则，实现自动化运维。通过定期分析轨迹数据，持续优化 Agent 的调用策略和资源使用效率。

案例场景

某 AI 应用团队在集成多模型 Agent 后，发现部分请求响应延迟异常。通过 Agent Runs 功能，团队快速定位到某工具调用频繁失败且重复重试，导致 Token 消耗激增。基于轨迹数据，团队优化了调用逻辑，减少无效请求，显著提升了响应速度和成本效率。

此外，团队还利用轨迹数据分析了不同模型调用的性能差异，调整了模型优先级和调用顺序，进一步提升了整体系统的响应能力和稳定性。

通过持续监控 Agent 轨迹，团队能够及时发现异常调用和潜在风险，保障 AI 应用的高可用性和用户体验。

对比分析

相比传统日志系统，Vercel Agent Runs 提供了结构化且语义丰富的轨迹数据，支持多维度查询和实时查看，极大提升了调试效率。传统日志往往是文本堆积，难以快速定位问题，而 Agent Runs 通过分层数据结构展示调用链路和资源消耗，更加直观。

与第三方监控工具相比，Agent Runs 深度集成 Agent 运行环境，减少集成成本和数据延迟。第三方工具可能需要额外配置和数据同步，且无法捕获所有细节。Agent Runs 作为 Vercel 平台原生功能，数据完整且实时性强。

此外，Agent Runs 支持丰富的过滤和导出功能，便于结合自定义分析和自动化运维，满足不同团队的需求。

风险限制

• 当前功能依赖 Vercel MCP 平台，非 Vercel 用户需先完成平台接入。
• 轨迹数据量较大，需合理设置查询和存储策略，避免性能瓶颈。
• Token 消耗数据敏感，需做好权限控制和数据安全管理。
• 在高并发场景下，轨迹数据采集和查询可能带来额外系统负载，需评估资源消耗。
• 部分功能可能仍处于迭代阶段，存在接口变更风险，建议关注官方更新。

落地建议

• 结合 aistacknav.com 的 实战工作流，构建自动化监控和报警体系。
• 参考 使用技巧教程，优化 CLI 和 API 使用效率。
• 定期分析 Agent 轨迹数据，持续优化模型调用和工具集成策略。
• 建立跨部门协作机制，确保开发、运维和产品团队共享轨迹数据，促进问题快速定位与解决。
• 制定合理的权限管理策略，保护敏感数据安全，避免信息泄露。

FAQ

什么是 Agent Runs？

Agent Runs 是 Vercel 推出的功能，用于记录和查看 AI Agent 的运行轨迹，包括推理步骤、工具调用和 Token 消耗，提升调试和监控能力。

如何获取 Agent 的运行列表？

可以通过 Vercel MCP 提供的 list_agent_runs API 或 CLI 命令 vercel agent-runs list 获取指定 Agent 的运行记录。

Agent 轨迹数据包含哪些内容？

轨迹数据详细记录了每一步推理调用、工具调用的输入输出、执行时间以及对应的 Token 消耗，便于深入分析。

是否支持自定义查询和筛选？

是的，API 和 CLI 均支持多种参数进行分页、时间范围和状态筛选，满足不同调试需求。

Agent Runs 功能是否收费？

具体收费政策请参考 Vercel 官方文档，部分功能可能包含在基础套餐内，详细情况待核实。

如何保障 Agent 轨迹数据的安全？

Vercel 平台提供完善的权限控制机制，确保只有授权用户才能访问敏感数据。同时建议团队内部制定严格的数据访问和使用规范。

Agent Runs 是否支持多云环境？

作为 MCP（Multi-Cloud Platform）的一部分，Agent Runs 支持跨云环境的 Agent 运行数据管理，方便统一监控和调试。

参考来源

• Vercel 官方更新：Agent Runs 进驻 MCP 和 CLI
• aistacknav.com 实战工作流栏目
• aistacknav.com 使用技巧教程栏目

功能细节与扩展应用

除了基础的运行列表和轨迹查询，Vercel Agent Runs 还支持多种高级功能，满足不同场景的需求。例如，开发者可以通过 API 获取某一时间段内所有失败的运行记录，结合自动化脚本实现异常报警和自动重试策略。

在复杂的多模型 Agent 系统中，Agent Runs 能够帮助团队分析不同模型调用的性能瓶颈，识别调用频率异常的工具，从而优化整体调用链路和资源分配。此外，Token 消耗的透明化使得成本控制更加精准，避免无谓的资源浪费。

通过与现有的 CI/CD 流水线集成，团队可以在每次 Agent 部署后自动采集运行轨迹，进行回归测试和性能对比，确保新版本的稳定性和效率提升。

实战案例详解

以某电商推荐系统为例，团队使用多模型 Agent 结合商品搜索、用户画像和实时库存查询工具，实现个性化推荐功能。上线初期，用户反馈推荐结果偶尔延迟较高，影响体验。

团队通过 Agent Runs 功能，快速定位问题出在库存查询工具的响应时间波动。轨迹数据显示该工具调用存在超时重试，导致整体响应链路延长。基于此，团队调整了库存查询的缓存策略和超时设置，显著降低了延迟。

此外，团队利用轨迹数据分析发现某些模型调用频率过高且效果提升有限，经过优化后减少了不必要的调用，节省了大量 Token 费用，同时提升了系统吞吐量。

该案例充分体现了 Agent Runs 在实际业务中的价值，帮助团队实现了性能优化和成本控制的双重目标。

团队落地建议

为了更好地利用 Agent Runs 功能，团队应建立完善的使用规范和协作流程。建议定期组织跨部门会议，分享轨迹数据分析结果，促进开发、运维和产品团队的紧密配合。

在权限管理方面，应细化访问控制，确保敏感数据仅限相关人员查看，防止信息泄露。同时，制定数据保留策略，合理规划轨迹数据的存储周期，避免存储资源浪费。

技术团队可结合 aistacknav.com 提供的实战工作流和使用技巧教程，持续提升对 Agent Runs 功能的掌握和应用能力，推动 AI Agent 系统的稳定高效运行。