Langfuse 是一款开源项目：开源的大模型应用观测、追踪与评测平台。

如果你刚开始接触它，可以按下面 7 天的安排练习，每天 20 到 40 分钟。

每日安排

  • 第 1 天：注册与熟悉界面：阅读仓库 README 与许可证；按官方推荐方式安装（容器或包管理器）
  • 第 2 天：完成第一个任务「线索整理流程」，按下文提示词操作。
  • 第 3 天：换一类任务「多步骤调研任务」，对比两次结果的质量。
  • 第 4 天：学习关键概念：工作流（Workflow）、智能体（Agent）、触发器。
  • 第 5 天：用真实工作材料做一次「发票与单据提取」，记录省下的时间和需要返工的地方。
  • 第 6 天：排查问题：对照常见问题「智能体陷入循环」等检查自己的用法。
  • 第 7 天：复盘：保留有效的提示词，写下继续使用或放弃的理由。

第 2 天的练习材料

线索整理流程

适用情况：手头有每天从表单收到的客户咨询时。

搭建一个流程：新表单提交后，AI 判断咨询类型（报价 / 售后 / 合作 / 其他），提取联系人和需求摘要写入表格，报价类自动通知销售群。分类不确定时标记为「待人工」。

验收标准：不确定的情况进入人工。

一周后怎么判断值不值得继续

  • 是否稳定地节省了时间，而不只是第一次觉得新鲜。
  • 返工次数是否在下降。
  • 与 LangSmith 等同类相比，是否更适合你的场景。
  • 数据与费用是否在可接受范围内。

延伸练习

知识库问答机器人

输入：一批产品文档和 FAQ。

用这些文档搭建问答机器人：回答只基于文档，找不到答案时回复「这个问题我需要转给同事」，并记录未解决问题供每周补充文档。

交付前确认：答不出时不编造。

竞品信息周报

适用情况：手头有 5 个竞品的公开网站或博客时。

每周一自动抓取这些竞品页面的更新，让 AI 对比上周内容，输出「新增功能 / 价格页面变化 / 新发布文章」三段摘要，并附原始链接。

检查点：每条变化都附链接。

定时提醒与汇总

适用情况：手头有团队群聊或任务看板时。

每天下午 6 点汇总今日新增和逾期任务，按负责人分组发送提醒，周五额外输出一周完成情况。

检查点：提醒内容与看板一致。

常见问题：输出格式不稳定

要求结构化输出并做格式校验，不合格时重试。

常见问题：费用超出预期

给每次运行设上限，监控调用次数，先用小模型处理简单步骤。

常见问题：误发消息给客户

对外发送前加人工审批节点，测试环境与正式环境分开。

概念补充：智能体（Agent）

由模型自主决定步骤和工具调用，灵活但需要更多护栏。

概念补充：可观测性

记录每一步输入输出与耗时，便于排查和评估。

适合人群：HR 与招聘

HR 与招聘可以用 Langfuse 处理岗位描述撰写、面试题与评估表等工作。需要注意：简历筛选不得以性别、年龄等因素做歧视性判断，候选人信息需妥善保管。

适合人群：电商运营

电商运营可以用 Langfuse 处理商品详情与主图、活动方案与客服话术等工作。需要注意：商品参数和促销规则必须与后台一致，避免虚假宣传。

写在最后

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Langfuse 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

延伸阅读