摘要
2026 年 7 月，Vercel 正式将 Agent Runs 功能集成进 MCP（Multi-Cloud Platform）和 CLI 工具中，极大提升了开发者对 Agent 调试和运行轨迹的可视化能力。本文将围绕 Vercel 提供的 list_agent_runs、get_agent_run_trace 以及 vercel agent-runs 系列命令，系统讲解如何将 Agent 的推理轨迹、工具调用和 Token 用量从黑盒转变为可观测的工作流，帮助 AI 应用开发者、平台工程师和 Agent 基础设施团队实现高效排查与优化。
背景与变化
随着 AI Agent 在多场景下的广泛应用，Agent 的复杂度和运行时状态变得越来越难以追踪。传统上，Agent 的推理过程、工具调用链和 Token 消耗往往是黑盒状态，给开发者带来极大调试难度。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，提供了从列表查询到轨迹细节的全链路可视化能力。
这一变化不仅提升了开发效率，也为 Agent 运行状态的监控和成本控制提供了坚实基础，符合当前 AI 应用开发对透明度和可控性的高要求。通过将 Agent 运行数据以结构化和可视化的形式呈现，开发者能够更快地定位问题根源，减少调试时间，提升产品质量。
此外，随着 AI Agent 生态的不断扩展，跨云、多环境的部署需求日益增长，MCP 平台的多云管理能力与 Agent Runs 的深度集成，为企业级应用提供了统一的监控和管理视角，极大简化了运维复杂度。
值得一提的是，Agent Runs 的引入也顺应了行业对 AI 应用透明度的呼声。随着 AI 技术逐渐渗透到金融、医疗、制造等关键领域，开发者和运维团队对 Agent 行为的可追踪性提出了更高要求。Vercel 通过这一功能，帮助用户建立起可信赖的 AI 运行环境，增强业务合规性和风险管控能力。
在此背景下，Agent Runs 不仅是技术层面的创新，更是一种行业趋势的体现，推动 AI 应用向更高的透明度、可控性和安全性迈进。
核心功能拆解
1. list_agent_runs 命令
该命令用于列出当前或历史的 Agent 运行实例，支持多维度筛选和分页，方便开发者快速定位目标运行。输出包括运行 ID、状态、开始时间、结束时间等关键信息。用户可以根据状态（如成功、失败、运行中）、时间范围、Agent 名称等条件进行筛选，快速找到需要关注的运行记录。
此外，list_agent_runs 支持导出功能，方便将运行列表导出为 JSON 或 CSV 格式，便于后续分析和归档。导出功能特别适合团队进行离线分析，结合数据可视化工具深入挖掘运行趋势和异常模式。
该命令还支持多种排序方式，如按开始时间、结束时间或 Token 消耗排序，帮助开发者优先关注关键运行实例。
2. get_agent_run_trace 命令
通过运行 ID 查询具体的 Agent 轨迹，详细展示推理步骤、调用的工具、参数传递、返回结果及 Token 使用情况。此功能是实现 Agent 调试和性能分析的核心。轨迹信息以树状或链状结构呈现，清晰展示每一步的执行顺序和调用关系。
该命令还支持过滤和聚合功能，开发者可以聚焦于特定工具调用或异常步骤，快速定位问题。Token 使用情况的细粒度展示，有助于优化调用策略，降低成本。通过对比不同运行的轨迹数据，团队可以发现潜在的性能瓶颈和资源浪费点，指导后续优化。
此外，get_agent_run_trace 支持导出详细轨迹数据，方便团队进行离线审查和归档，提升协作效率。
3. vercel agent-runs CLI 系列命令
Vercel CLI 新增了 agent-runs 子命令集，整合了上述功能，支持命令行直接查看 Agent 运行状态及轨迹，极大方便了开发者在本地或 CI/CD 流水线中的调试工作。CLI 支持多种输出格式（如表格、JSON），并可结合脚本自动化处理。
此外，CLI 还提供实时监控模式，允许开发者持续观察某个 Agent 运行的状态变化，便于捕捉运行时异常和性能波动。实时监控功能对于排查间歇性故障和性能抖动尤为重要，能够帮助团队快速响应，避免问题扩大。
CLI 的自动化集成能力也极大提升了运维效率，结合 CI/CD 流水线，团队可以实现自动告警和异常触发机制，确保 Agent 运行的稳定性和可靠性。
值得注意的是，CLI 命令支持自定义输出字段和格式，开发者可以根据需求灵活定制，满足不同场景下的使用需求。
适用人群
- AI 应用开发者：需要快速定位 Agent 运行异常、优化推理流程，提高应用稳定性和用户体验。
- 平台工程师：负责 Agent 基础设施的监控和维护，需掌握运行状态和资源消耗，确保系统高可用。
- Agent 基础设施团队：设计和改进 Agent 调度、日志和监控系统，提升系统稳定性和可观测性，支持多云环境的统一管理。
- 产品经理和运营人员：通过可视化数据了解 Agent 使用情况，辅助决策和成本控制。
- 安全合规团队：关注 Agent 运行数据的安全性和合规性，确保敏感信息得到妥善保护。
- DevOps 团队：利用 Agent Runs 的自动化和监控能力，提升部署和运维效率，保障系统稳定。
实战流程
以下以 Vercel CLI 为例，演示如何使用 Agent Runs 功能进行调试和排查：
- 通过
vercel agent-runs list查看最近的 Agent 运行列表，定位异常或感兴趣的运行 ID。可结合筛选参数缩小范围。 - 执行
vercel agent-runs trace --id <RUN_ID>获取该运行的完整轨迹，查看每一步推理的输入输出和调用的工具详情。 - 分析输出的推理步骤，关注工具调用链和 Token 消耗，结合业务逻辑排查异常。例如，发现某工具调用失败多次或参数异常。
- 根据分析结果调整 Agent 配置或代码，重新触发运行验证修复效果。可通过
vercel agent-runs list和trace命令持续跟踪改动效果。 - 结合 MCP 控制台的图形化界面，进行多维度筛选和趋势分析，辅助决策和优化。
- 在团队协作中，利用导出功能分享轨迹数据，促进跨部门沟通和问题复盘。
- 结合 CLI 的实时监控功能，持续观察关键运行，及时捕捉异常波动，快速响应。
配置或使用步骤
1. 安装或升级 Vercel CLI
确保 Vercel CLI 版本支持 Agent Runs 功能，执行：
npm install -g vercel@latest2. 登录并切换项目
登录 Vercel 账号，并切换到对应的项目环境：
vercel login
vercel switch3. 列出 Agent 运行
使用以下命令列出最近的 Agent 运行实例，支持限制返回条数：
vercel agent-runs list --limit 104. 查看指定运行轨迹
通过运行 ID 查看详细轨迹：
vercel agent-runs trace --id <RUN_ID>5. 结合 MCP 控制台监控
在 Vercel MCP 控制台中，也可以通过 Agent Runs 页面查看运行详情，实现图形化操作和多维度筛选。MCP 控制台支持实时刷新和历史数据对比，方便团队协作和问题复盘。
此外，MCP 控制台还支持自定义告警规则，开发者和运维人员可以设置阈值监控，及时收到异常通知，提升响应效率。
建议团队定期组织培训，熟悉 MCP 和 CLI 的使用流程，确保成员能够高效利用 Agent Runs 功能。
案例场景
某 AI 应用开发团队在使用 Vercel Agent 处理多轮对话时，发现部分对话响应异常延迟，且 Token 消耗异常。通过 vercel agent-runs list 快速定位异常运行，利用 get_agent_run_trace 查看推理轨迹，发现某工具调用因参数错误导致多次重试，造成 Token 超额消耗。
团队据此优化了工具调用逻辑，减少了不必要的重试，成功降低响应延迟和成本。该案例充分体现了 Agent Runs 功能在实际排查中的价值。
另一个案例中，平台工程师通过监控 Agent Runs 发现某批量任务在特定时间段内出现大量失败，结合轨迹分析定位到网络请求超时问题，及时调整了网络配置和重试策略，保障了系统稳定运行。
还有一家初创企业利用 Agent Runs 的实时监控功能，在产品发布初期快速捕捉并修复了多个性能瓶颈，显著提升了用户体验和系统稳定性，缩短了迭代周期。
这些案例展示了 Agent Runs 在不同角色和场景中的广泛适用性，帮助团队实现了从问题发现到解决的闭环管理。
对比分析
相比传统日志调试，Agent Runs 提供了结构化、链路化的运行轨迹，支持多维度查询和实时查看，极大提升调试效率。传统日志往往零散且难以关联，排查复杂问题耗时长。
与其他云平台的 Agent 监控方案相比，Vercel 的 MCP 集成和 CLI 支持更贴合开发者日常工作流，降低学习成本。MCP 提供统一的多云管理视角，CLI 则方便本地和自动化环境使用，形成完整的监控闭环。
此外，Vercel 的 Agent Runs 功能注重 Token 用量的细粒度统计，帮助开发者在性能和成本之间找到最佳平衡点，这在 AI 应用中尤为重要。
在安全性方面，Vercel 通过权限控制和数据加密保障 Agent Runs 数据安全，优于部分传统监控工具的开放式日志访问，符合企业合规要求。
值得一提的是，Agent Runs 的实时监控和自动告警能力，使其在应对突发事件和保障 SLA 方面表现优异，提升了整体运维水平。
风险限制
- 当前功能对历史运行数据保留时间有限，需及时查询和备份。长期存储需结合外部日志管理系统。
- 部分细节数据涉及隐私和安全，访问权限需严格控制。建议采用最小权限原则，避免敏感信息泄露。
- 功能仍在持续迭代，部分命令参数和输出格式可能调整，建议关注官方更新，避免因版本差异导致使用异常。
- 在高并发或大规模 Agent 运行场景下，轨迹数据量可能较大，需合理配置查询频率和数据导出策略，防止性能瓶颈。
- 实时监控模式可能增加系统负载，建议在必要时开启，并结合告警机制合理使用。
- 自动化集成时需注意脚本安全，避免凭证泄露和滥用。
落地建议
- 将 Agent Runs 功能纳入常规调试和监控流程，提升问题响应速度，避免问题积累。
- 结合 aistacknav.com 的 使用技巧教程 和 实战工作流，不断优化 Agent 调试方法，提升团队整体能力。
- 定期导出和分析运行轨迹数据，挖掘性能瓶颈和成本优化点，形成持续改进闭环。
- 加强团队对 MCP 和 CLI 工具的培训，确保快速上手，减少因操作不当导致的问题。
- 结合自动化监控和告警机制，及时捕捉异常运行，提升系统稳定性和用户体验。
- 制定数据访问和安全策略，保障 Agent Runs 数据的合规使用和保护。
- 在大规模部署环境中，合理规划数据存储和查询策略，避免性能瓶颈。
- 推动跨部门协作，利用导出和共享功能促进知识传递和问题复盘。
FAQ
什么是 Vercel 的 Agent Runs 功能？
Agent Runs 是 Vercel 提供的一个功能，允许开发者通过 MCP 和 CLI 查看和调试 AI Agent 的运行轨迹，包括推理步骤、工具调用和 Token 用量，提升调试效率和系统透明度。
如何使用 CLI 查看 Agent 运行列表？
使用命令 vercel agent-runs list 可以列出最近的 Agent 运行实例，支持分页和筛选，方便快速定位目标运行。
Agent 轨迹数据包含哪些信息？
轨迹数据详细记录了每一步推理过程、调用的工具、传递的参数、返回结果以及 Token 消耗情况，方便深入分析和优化。
Agent Runs 功能是否支持历史数据查询？
支持一定时间范围内的历史数据查询，但具体保留时间和容量限制需参考 Vercel 官方文档，建议及时备份重要数据。
如何保证 Agent Runs 数据的安全性？
访问 Agent Runs 数据需要相应的权限认证，建议严格控制访问权限，采用最小权限原则，避免敏感信息泄露。
Agent Runs 是否支持自动化集成？
是的，Vercel CLI 支持脚本调用和多种输出格式，方便集成到 CI/CD 流水线，实现自动化监控和告警。
如何结合 MCP 控制台使用 Agent Runs？
MCP 控制台提供图形化界面，支持多维度筛选和实时监控，适合团队协作和问题复盘，建议结合 CLI 使用，形成完整监控体系。
实时监控模式适合哪些场景？
实时监控适合排查间歇性故障、性能抖动和关键任务运行状态，帮助团队快速响应和定位问题。
如何优化 Token 消耗？
通过分析 Agent 轨迹中的 Token 使用详情，识别高消耗步骤，优化工具调用逻辑和参数配置，降低成本。
参考来源
环境配置与 Docker 工作流
适合阅读安装部署、本地配置、服务器搭建和自动化流程类文章后继续转化。
