Lumen 快速开始开发中

10 分钟完成：安装 → 接入 LangGraph → 查看首次 Trace → 触发 Replay → 统计 24h 成本。

10 分钟全程

3 行接入代码

0业务逻辑改动

前置条件

Python 3.9+ · Lurus API Key（获取方式）· 已有 LangGraph/LangChain Agent 项目（无则用下方最小示例）。

安装与三行接入 LangGraph

bash

pip install lumen-ai

python

from lumen_ai import LumenTracer, LumenCheckpointer
graph = workflow.compile(
    checkpointer=LumenCheckpointer(),   # 崩溃恢复
    callbacks=[LumenTracer()],           # 执行追踪 + 成本追踪
)

无需改业务逻辑，所有 LLM 调用、工具调用、状态变更都记录到 Lumen 后端。

跑一个最小运行示例

python

from langgraph.graph import StateGraph, END
from lumen_ai import LumenTracer, LumenCheckpointer
from typing import TypedDict

class State(TypedDict):
    query: str
    result: str

def search(state: State) -> State:
    return {**state, "result": f"已处理: {state['query']}"}

wf = StateGraph(State)
wf.add_node("search", search)
wf.set_entry_point("search")
wf.add_edge("search", END)

graph = wf.compile(
    checkpointer=LumenCheckpointer(),
    callbacks=[LumenTracer()],
)

graph.invoke({"query": "什么是 WAL"})

查看 Trace
访问控制台（默认 http://localhost:7070）或 Lurus 控制台 Lumen 页：每次 graph 执行完整时间线、每节点输入/输出/耗时、LLM 调用的 prompt/completion/Token 数。
触发 Replay
从历史执行序列重放一次，不消耗 Token（用于本地复现 bug、验证修复、Prompt A/B）：
python
```
from lumen_ai import Replay
Replay.from_run_id("run_abc123").play()
```
1
2

统计 24 小时成本

python

from lumen_ai import CostTracker

print(CostTracker.summary(hours=24))
# { total_tokens: 128_340, cost_rmb: 12.47, by_model: {...} }

Replay 不花钱

Replay 从记录的执行序列回放，不会重新调用 LLM，因此复现 bug、验证修复、做 Prompt A/B 都是零 Token 成本。

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Python SDK — LumenTracer / LumenCheckpointer / CostTracker 详解 CLI 手册 — 常用命令与自动化脚手架生态集成 — 与 Kova / LangGraph / OpenTelemetry 协同

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