Vercel 把 Agent Runs 带进 MCP 和 CLI，开发团队终于能直接查 Agent 运行轨迹

摘要

2026 年 7 月，Vercel 推出了全新 Agent Runs 功能，集成于 MCP（Multi-Cloud Platform）和 CLI 工具中，极大提升了 Agent 运行状态的可观测性。本文将围绕 list_agent_runs、get_agent_run_trace 等命令，结合实际开发场景，详细讲解如何借助这些工具实现 Agent 调试、token 用量监控和 tool call 排障，帮助 AI 应用开发者、平台工程师及 Agent 基础设施团队从黑盒操作转向透明可视的工作流。

背景与变化

随着 AI Agent 在多云环境和复杂应用中的广泛应用，Agent 的运行轨迹和状态监控成为开发和运维中的难点。传统上，Agent 调试依赖日志和间接指标，缺乏直观的运行轨迹视图，导致排障效率低下。Vercel 近期更新的 Agent Runs 功能，首次将 Agent 运行信息直接暴露在 MCP 控制台和 CLI 命令中，支持开发者实时查询和追踪 Agent 的执行过程，极大地提升了可观测性和调试效率。

在过去，开发团队往往需要通过分散的日志系统、第三方监控工具或自定义埋点来了解 Agent 的运行状态，这不仅增加了维护成本，也使得问题定位变得复杂且耗时。Agent Runs 的引入，标志着 Vercel 在多云平台管理和 AI Agent 运维领域迈出了关键一步，真正实现了从黑盒到白盒的转变。

此外，随着 AI 技术的快速发展，Agent 作为智能自动化执行单元，其复杂度和调用链条不断增加，传统监控手段难以满足实时性和精细化需求。Agent Runs 功能的推出，顺应了行业对透明化、可追溯运行机制的迫切需求，推动了 AI Agent 运维进入新阶段。

核心功能拆解

list_agent_runs 命令

list_agent_runs 用于列出指定 Agent 的所有运行实例，支持筛选和分页，方便开发者快速定位目标运行。返回结果包含运行 ID、状态、开始时间、结束时间等关键信息。该命令不仅支持按时间范围过滤，还允许根据运行状态（如成功、失败、进行中）进行筛选，极大提升了查询的灵活性和效率。

该命令的设计考虑了大规模 Agent 运行环境下的查询性能，支持多维度筛选条件，能够快速定位异常运行实例，便于后续深入分析。

get_agent_run_trace 命令

get_agent_run_trace 允许查询单个 Agent 运行的详细执行轨迹，包括每一步调用的工具、请求参数、返回结果及 token 消耗，帮助开发者深入理解 Agent 行为和性能瓶颈。通过该命令，用户可以获得完整的调用链路，清晰看到每个工具调用的输入输出及其资源消耗情况，便于精准定位问题根源。

该功能支持导出 JSON 格式的轨迹数据，方便与其他分析工具结合使用，支持多种输出格式以满足不同场景需求。

CLI 集成

通过 Vercel CLI，开发者可以直接在终端使用上述命令，无需切换界面，支持脚本自动化，便于集成进 CI/CD 流程或监控系统。CLI 的设计注重简洁和易用，支持丰富的参数配置和输出格式，方便用户根据需求定制查询结果展示。

CLI 还支持批量查询和定时任务配置，方便团队实现自动化监控和报警，提升运维效率。

MCP 控制台集成

除了 CLI，Agent Runs 功能也深度集成于 MCP 控制台，用户可以通过图形化界面直观查看 Agent 运行状态和轨迹，支持多维度筛选和实时刷新，提升运维体验。控制台还提供了告警配置和历史数据分析功能，帮助团队实现主动监控和趋势预测。

控制台界面设计友好，支持自定义视图和多种图表展示，便于不同角色的用户快速获取所需信息。

适用人群

• AI 应用开发者：需要实时调试和优化 Agent 行为，提升模型调用效率。
• 平台工程师：负责 Agent 基础设施维护，需监控运行状态和资源消耗。
• Agent 基础设施团队：设计和迭代 Agent 运行机制，需精准定位问题和分析性能。
• 运维团队：利用 Agent Runs 进行故障排查和性能调优，保障系统稳定运行。
• 产品经理及数据分析师：通过运行数据分析 Agent 使用情况和用户行为，指导产品优化。
• 安全团队：关注运行轨迹中的敏感操作，确保合规和数据安全。

实战流程

以下示例展示如何使用 MCP 和 CLI 结合 list_agent_runs 与 get_agent_run_trace 命令，完成 Agent 运行轨迹查询与排障。

步骤一：列出 Agent 运行实例

vercel agent list_agent_runs --agent-id=your-agent-id --limit=10

该命令返回最近 10 条运行记录，包含运行 ID 和状态。通过筛选条件，可以快速定位异常或关注的运行实例。

开发者可以结合时间范围、运行状态等参数，缩小查询范围，提升排查效率。

步骤二：查询单个运行轨迹

vercel agent get_agent_run_trace --run-id=selected-run-id

返回详细调用链，显示工具调用顺序、参数和返回值，以及每步的 token 用量。开发者可以根据调用结果判断是否存在异常或性能瓶颈。

通过分析调用链，能够发现工具调用失败、超时或异常返回等问题，便于快速定位根因。

步骤三：分析和排障

结合返回的执行轨迹，开发者可以定位异常调用、token 超标或工具调用失败，快速调整 Agent 配置或代码。通过对比多次运行轨迹，还能发现潜在的稳定性问题或资源浪费点。

例如，发现某工具调用频繁失败，可能是外部服务不稳定或参数配置错误，及时调整可避免影响整体业务。

步骤四：持续优化

基于运行数据，团队可以制定优化策略，如调整工具调用顺序、优化请求参数、限制 token 消耗，逐步提升 Agent 的响应速度和准确率。

结合历史数据趋势分析，团队还能识别性能瓶颈和资源浪费点，推动持续改进。

配置或使用步骤

1. 安装并登录 Vercel CLI

npm install -g vercel
vercel login

确保 CLI 版本为最新，以支持 Agent Runs 相关命令。

2. 获取 Agent ID

通过 MCP 控制台或 API 获取目标 Agent 的唯一标识。通常在 Agent 管理页面可以直接查看，也可通过 API 列表接口批量获取。

3. 使用 list_agent_runs 命令

查询 Agent 运行列表，定位需要调试的运行实例。可以结合时间范围和状态过滤，快速缩小范围。

4. 使用 get_agent_run_trace 命令

获取详细轨迹，分析执行细节。支持导出为 JSON 格式，便于后续分析和归档。

5. 结合 token 用量和工具调用信息，优化 Agent 配置

根据分析结果调整 Agent 的工具调用逻辑、请求参数和超时设置，降低资源消耗，提高稳定性。

6. 集成自动化监控

利用 CLI 命令结合脚本和监控平台，实现自动化运行状态监控和异常告警，保障系统健康。

案例场景

某 AI 应用开发团队发现 Agent 在调用外部知识库检索时响应异常缓慢，通过 list_agent_runs 定位到异常运行实例，使用 get_agent_run_trace 发现某步工具调用频繁超时且 token 消耗异常，最终调整了检索策略和超时设置，显著提升了整体性能和稳定性。

此外，该团队还利用 Agent Runs 功能监控了多轮对话 Agent 的 token 消耗趋势，发现部分对话因重复调用同一工具导致资源浪费。通过优化调用逻辑和缓存机制，成功降低了约 30% 的 token 用量，节省了成本。

另一家平台工程团队在维护多 Agent 集群时，利用 MCP 控制台的 Agent Runs 视图，实时监控各 Agent 的运行状态和性能指标，及时发现并处理了网络抖动导致的调用失败，保障了业务连续性。

还有一个电商平台团队通过 Agent Runs 功能，追踪促销活动期间的 Agent 调用情况，及时发现因高并发导致的 token 消耗激增，通过调整调用频率和增加缓存机制，成功避免了系统过载，保障了用户体验。

对比分析

与传统仅依赖日志的调试方式相比，Agent Runs 提供了结构化、实时且可视的运行轨迹，支持多维度分析（状态、token、工具调用），大幅提升排障效率。传统日志往往分散且难以关联，排查问题需要耗费大量时间和经验。

相比第三方监控工具，Vercel 的集成方案更加贴合 Agent 运行机制，减少上下游数据同步成本。第三方工具虽能提供基础监控，但缺乏对 Agent 内部调用链的深度理解，难以实现精准定位和优化。

此外，Agent Runs 还支持与 Vercel 的多云平台生态无缝集成，方便跨云环境统一管理和监控，提升整体运维效率和安全性。

在安全性方面，Vercel 提供了细粒度的权限控制机制，确保只有授权用户才能访问敏感的运行轨迹数据，符合企业合规要求。

风险限制

• 数据隐私：运行轨迹包含调用参数和结果，需合理控制访问权限，防止敏感信息泄露。建议对敏感数据进行脱敏处理或限制访问范围。
• 性能开销：开启详细轨迹可能增加系统负载，建议在调试阶段使用，生产环境谨慎开启。可通过采样策略降低性能影响。
• 功能兼容性：部分老版本 Agent 或定制化环境可能暂不支持全部命令，需升级或适配。建议定期更新 Agent 版本，保持功能一致性。
• 数据存储与保留：运行轨迹数据量较大，需合理规划存储策略和保留周期，避免存储成本过高。
• 误用风险：不当使用详细轨迹功能可能导致敏感信息泄露或系统资源浪费，需制定严格的使用规范。

落地建议

• 建议团队建立标准调试流程，结合 MCP 控制台和 CLI 工具，形成闭环排障体系。制定明确的责任分工和操作规范，提高协作效率。
• 定期分析 token 用量，优化工具调用策略，降低成本。结合业务需求调整调用频率和参数，避免资源浪费。
• 结合 aistacknav.com 的使用技巧教程和实战工作流栏目，持续提升 Agent 调试能力。借助社区经验和案例，快速掌握最佳实践。
• 在生产环境中合理配置轨迹采样和权限控制，保障系统性能和数据安全。
• 推动团队内部知识共享和培训，提升整体技术水平和问题响应速度。
• 建议结合自动化监控和告警机制，及时发现异常运行，保障业务连续性。

FAQ

1. 什么是 Agent Runs 功能？

Agent Runs 是 Vercel 新增的功能，支持在 MCP 控制台和 CLI 中查看和追踪 Agent 的运行实例和详细执行轨迹，提升调试和监控能力。

2. 如何获取 Agent ID？

Agent ID 可通过 MCP 控制台的 Agent 管理页面查看，或者通过相关 API 查询。

3. list_agent_runs 和 get_agent_run_trace 有何区别？

list_agent_runs 用于列出 Agent 的运行实例列表，get_agent_run_trace 用于查询单个运行实例的详细执行轨迹。

4. 是否支持自动化脚本调用这些命令？

支持，Vercel CLI 命令可以集成进自动化脚本和 CI/CD 流程，实现自动监控和报警。

5. 使用 Agent Runs 功能会增加系统负载吗？

开启详细轨迹会带来一定性能开销，建议在调试阶段使用，生产环境根据实际需求配置。

6. 如何保障运行轨迹数据的安全？

建议通过访问权限控制和数据脱敏措施，防止敏感信息泄露。仅授权必要人员访问相关数据。

7. Agent Runs 是否支持多云环境？

是的，Agent Runs 集成于 Vercel MCP，多云环境下均可统一管理和查询 Agent 运行状态。

8. 是否可以导出运行轨迹数据用于离线分析？

支持，get_agent_run_trace 命令支持导出 JSON 格式，方便离线存储和分析。

9. 如何设置告警以便及时发现异常运行？

MCP 控制台支持告警配置，结合 Agent Runs 状态和指标，设置阈值触发告警，确保及时响应。

10. Agent Runs 是否支持历史数据的长期存储？

支持，但需合理规划存储策略和数据保留周期，避免存储成本过高。

参考来源

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