从 Session、Context Compaction、Tracer 理解 Agent Harness 工程化

Sun, 20 Sep 2026 07:52:49 +0800

W7-D5：从 Session、Context Compaction、Tracer 理解 Agent Harness 工程化

这一天开始，我感觉自己学的东西开始从“LangGraph API”慢慢变成了真正的工程代码。

前面学 LangGraph 的时候，我更关注：

一个节点怎么写？一个 State 怎么传？一个 Send 怎么并发？一个 interrupt 怎么暂停？

但 Agent 真正跑起来以后，很快会遇到另一类问题：

程序重启了，之前的对话怎么办？
对话越来越长，模型上下文装不下怎么办？
Agent 明明执行了很多步骤，但出了问题以后根本不知道哪里慢、哪里炸？
这些能力如果都塞进 Agent 主逻辑，代码最后会变成什么样？

所以 Day5 做的，其实不是“再学三个 Python 类”。

而是在学习一个更重要的问题：

怎么把一个 Agent 从“能跑”，逐渐变成“可以长期运行、可以维护、可以排查问题”的系统。

Day5 的三个模块分别是：

模块	类比	解决的问题
Session Store	游戏存档	重启以后状态不丢
Context Compaction	行李超重打包	长任务不会因为上下文越来越大而爆掉
Tracer	外卖配送轨迹	出问题以后知道谁调用了谁、花了多久、哪里失败

而整个 Harness 的整体设计里，它们分别属于第 3、4、5 个模块。

一、先不要看代码：我先建立整个系统的骨架

先把它画出来。

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 Agent / LangGraph
 │
 ┌────────────────┼────────────────┐
 │ │ │
 ▼ ▼ ▼
 Session Store Compaction Tracer
 存全量历史 生成模型视图 记录执行过程
 │ │ │
 ▼ ▼ ▼
 JSONL / 内存 历史摘要 span
 │ │ │
 └────────────────┼────────────────┘
 ▼
 LLM / Agent 执行

这里有一个非常重要的思想：

这三个模块并不是 Agent 的“业务逻辑”

例如：

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Agent：
 分析舆情
 调用搜索工具
 判断结果
 生成回答

这是业务逻辑。

而：

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Session：
 把执行状态存下来

Compaction：
 控制发给模型的上下文

Tracer：
 记录执行过程

属于基础设施能力。

也就是：

Agent 负责“做什么”，Harness 负责“让它能够稳定地做”。

这个思路非常重要。

因为如果这些东西全部写进 Agent：

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def agent():
 # 先读历史
 # 判断是不是太长
 # 如果太长就压缩
 # 调模型
 # 记录耗时
 # 记录异常
 # 把状态保存
 # ...

最后 Agent 会越来越胖。

以后想：

换存储方式
换压缩策略
换日志系统
删除 Trace
增加监控

都会直接碰业务代码。

这就是工程化最核心的问题之一：

把容易变化的基础设施能力，从核心业务逻辑里拆出去。

二、第一个模块：Session Store

2.1 Session 到底是什么？

先不要管 Python。

假设你正在和 Agent 聊天。

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用户：
 帮我分析今天的舆情

Agent：
 好

用户：
 再按照昨天那个格式整理

Agent：
 好，我记得

这里 Agent 为什么知道“昨天那个格式”？

因为它需要历史状态。

如果程序运行到一半：

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进程退出
服务器重启

内存中的：

1

messages = [...]

没了。

那么下一次启动：

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用户：
 按照昨天的格式整理

Agent：
 什么格式？

这就是 Session Store 要解决的问题。

可以直接把它理解成：

游戏存档点。

代码注释本身就是这么定义的：打到一半关机，下次读档还在原来的位置。

三、SessionStore 的第一个工程问题：存在哪里？

代码：

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class SessionStore:

 def __init__(self, path=None):
 self.path = path
 self.bad_lines = 0
 self._mem = {}

这里最重要的不是 Python 语法。

而是这个设计：

1

path=None

和：

1

path="session.jsonl"

代表两种后端。

内存模式

1

SessionStore(None)

数据：

1

Python 内存

程序一退出：

1

数据没了

适合：

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测试
临时任务
单次运行

文件模式

1

SessionStore("session.jsonl")

数据：

1

文件

程序重启：

1

还能读回来

这就是第一个非常典型的工程化思维：

调用方只关心“我能不能保存”，不应该关心你底层到底是内存、文件还是数据库。

以后：

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JSONL
 ↓
SQLite
 ↓
PostgreSQL

如果上层接口没变：

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session.append(...)
session.load(...)
session.messages(...)

调用方就不用跟着一起重写。

这就是：

抽象接口，隔离实现。

四、JSONL 是什么？

这一段第一次看到的时候容易懵。

JSON：

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{
 "thread_id": "123",
 "messages": []
}

JSONL 就是：

一行一个 JSON。

例如：

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{"thread_id":"123","seq":0,"messages":[...]}
{"thread_id":"123","seq":1,"messages":[...]}
{"thread_id":"123","seq":2,"messages":[...]}
{"thread_id":"456","seq":0,"messages":[...]}

它有一个特点：

特别适合追加。

因为新增一轮消息时，不需要重新把整个文件改一遍，只需要：

1

在文件末尾再写一行

这也就对应代码里的：

1

with open(self.path, "a", encoding="utf-8") as f:

这里的：

1

"a"

就是 append：

追加。

五、为什么这里选择 append-only？

append-only 的意思就是：

历史记录只增加，不修改。

例如：

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第1轮
第2轮
第3轮
第4轮

不会写成：

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第1轮被修改
第2轮被修改
第3轮被修改

而是：

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第1轮
第2轮
第3轮
第4轮

一直往后追加。

为什么？

因为它对崩溃更友好。

假设正在写：

1

第4轮

程序突然：

1

断电

最坏情况：

1

第4轮坏了

但是：

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3


第1轮
第2轮
第3轮

还在。

而如果你每次都：

1

把整个历史文件重新写一遍

那么中途崩溃，就可能直接把整个文件破坏。

所以这个设计本质上是在做：

把“修改旧数据”的风险，变成“追加新数据”的风险。

这是非常典型的工程化取舍。

六、SessionStore 怎么恢复数据？

看这个函数：

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def _read_all(self):

它做的事情其实非常简单：

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文件
 ↓
一行一行读取
 ↓
JSON 解析
 ↓
取 thread_id
 ↓
按照 thread_id 分组
 ↓
得到：

{
 "thread1": [记录1, 记录2],
 "thread2": [记录1, 记录2]
}

核心代码：

1

out.setdefault(tid, []).append(rec)

这里的：

1

setdefault

可以先理解成：

如果这个 key 没有，就先创建一个空列表。

例如第一次看到：

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tid = "A"

相当于：

1

out["A"] = []

然后：

1

append(rec)

所以最终：

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{
 "A": [rec1, rec2, rec3],
 "B": [rec1, rec2]
}

七、为什么读取坏行不直接报错？

这里是一个很重要的工程思维。

代码：

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try:
 rec = json.loads(line)
 tid = rec["thread_id"]
except (json.JSONDecodeError, KeyError, TypeError):
 self.bad_lines += 1
 continue

如果文件中间有一行：

1

{"thread_id":"123"

它不是完整 JSON。

普通程序可能：

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报错
→ 整个 Session 不能读
→ Agent 整个挂掉

但这里的设计是：

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坏这一行
 ↓
记录 bad_lines
 ↓
跳过
 ↓
继续读取后面的数据

也就是：

局部损坏，不要扩大成整个系统不可用。

这是非常典型的容错设计。

八、append 里还有一个容易被忽略的东西：fsync

代码：

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f.flush()
os.fsync(f.fileno())

第一次看到特别容易觉得：

不就是写文件吗？

其实这里是在解决：

“我写成功了”和“数据真的已经落到持久化介质”是不是一回事？

简单理解：

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Python
 ↓
操作系统缓冲区
 ↓
文件系统
 ↓
存储设备

flush() 更接近：

把 Python/文件对象里的缓冲往操作系统推。

fsync() 则是：

请求操作系统把这个文件的数据同步到持久化存储。

所以这里的思想是：

宁愿每次写慢一点，也希望 Session 的持久化可靠性更高。

代码注释也明确写了：这是以每次写更慢为代价来换取更强的持久化保障。

九、为什么要保存 `ts / thread_id / seq / messages / meta`？

最终写入的结构：

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rec = {
 "ts": time.time(),
 "thread_id": thread_id,
 "seq": self._count(thread_id),
 "messages": list(messages),
 "meta": dict(meta or {}),
}

可以把它理解成：

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ts
↓
什么时候存的

thread_id
↓
属于哪个会话

seq
↓
这个会话的第几次快照

messages
↓
真正的数据

meta
↓
额外信息

这里值得注意：

1

messages = list(messages)

不是直接把原列表对象塞进去，而是复制一层。

同理：

1

dict(meta or {})

也复制了一层。

这背后的工程意图可以理解为：

Session 保存的是“这一时刻的快照”，而不是把调用方未来还会修改的容器直接绑进来。

十、Session Store 的公开 API 为什么这么设计？

代码最后有：

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append()
load()
latest()
messages()
list_threads()
delete()

可以画成：

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append
 ↓
保存一份快照

load
 ↓
拿到这个会话全部快照

latest
 ↓
只拿最后一份

messages
 ↓
只拿最后一份里的 messages

list_threads
 ↓
有哪些会话

delete
 ↓
删除一个会话

这里有一个很典型的代码组织方式：

底层能力少，上层 API 组合。

比如：

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def latest(self, thread_id):
 rs = self.load(thread_id)
 return rs[-1] if rs else None

它没有重新实现“怎么读文件”。

而是直接使用：

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load()

所以：

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load()
 ↓
latest()
 ↓
messages()

是一层一层建立起来的。

这就是为什么代码会比“每个函数自己重新读取文件”更容易维护。

十一、delete 为什么这么麻烦？

前面说：

append-only。

那为什么删除还要重新写文件？

因为你不能从一个文本文件中间：

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把 thread-A 的几行直接擦掉

所以做法变成：

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原文件
 ↓
读取全部数据
 ↓
删掉指定 thread
 ↓
写到临时文件
 ↓
os.replace()
 ↓
替换原文件

代码：

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tmp = self.path + ".tmp"

with open(tmp, "w", encoding="utf-8") as f:
 ...

os.replace(tmp, self.path)

重点不是 .tmp。

重点是：

1

os.replace()

它的目标是让外部尽量只看到两种状态：

1

旧文件

或者：

1

新文件

而不是：

1

写到一半的破文件

所以这里体现的是另一个工程化关键词：

原子性。

十二、SessionStore 的整体流程

把这一整个类压缩成一张图：

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 SessionStore
 │
 ┌───────────┴───────────┐
 │ │
 path=None path=x.jsonl
 │ │
 _mem 文件
 │ │
 └───────────┬───────────┘
 │
 append()
 │
 ▼
 快照 rec
 │
 ┌─────────┼─────────┐
 ▼ ▼ ▼
 ts thread_id messages
 │ │ │
 └─────────┼─────────┘
 ▼
 JSONL
 │
 ▼
 load()
 │
 ▼
 latest()
 │
 ▼
 messages()

现在再看 SessionStore，就不容易迷路了。

十三、第二个模块：Context Compaction

Session 有了以后，新的问题出现了。

假设 Agent 执行了：

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第1轮
第2轮
第3轮
...
第100轮

Session 说：

没问题，我全部给你保存。

但是模型说：

等一下，我上下文不是无限的。

于是：

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Session Store
 ↓
保存了全部历史

并不等于：

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LLM 每次都要看到全部历史

这就是 Context Compaction。

十四、Compaction 到底在干什么？

代码注释用了一个很好理解的比喻：

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行李箱超重

假设：

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你有 40 件衣服

但是飞机：

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只允许带 10 件

最粗暴的方法：

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直接扔掉 30 件

问题：

你以后可能还需要那 30 件。

另一种方法：

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写一张清单：

5件外套
3件衬衫
2件裤子
...

然后：

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只带最近最重要的东西
+
一张早期历史摘要

这就是压缩。

代码文件也明确把它定义成：

压缩是“投影”，不是“销毁”。原始消息仍然保存在 SessionStore 中。

十五、这里有一个特别重要的工程决策

问题：

压缩后的消息，要不要直接覆盖 Session？

答案：

不要。

采用：

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存全量
+
读时压缩

也就是：

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Session
 ↓
原始历史
 ↓
Compactor
 ↓
给 LLM 的历史视图

而不是：

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Session
 ↓
压缩
 ↓
保存压缩版

为什么？

因为：

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今天：
max_messages = 20

明天：
max_messages = 10

后天：
max_messages = 50

如果原始数据没了：

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20 → 10

以后就回不来了。

如果原始数据一直保存：

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原始历史
 ↓
不同 Compaction 策略
 ↓
不同模型视图

随时可以重新计算。

这其实就是一个非常重要的工程模式：

原始数据和派生数据分开。

可以把它理解成：

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Source of Truth
 ↓
 原始历史

Projection
 ↓
 当前需要的视图

这也是这三个文件里非常重要的一条设计思想。

十六、`needs_compaction()` 为什么这么简单？

代码：

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def needs_compaction(self, messages):
 return len(messages) > self.max_messages

现在我们只按：

1

消息条数

判断。

比如：

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max_messages = 20

那么：

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20 条 → 不压
21 条 → 压

但是这里也留下了一个非常重要的工程问题：

消息条数 ≠ Token 数。

例如：

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消息1：
“好”

只有很少内容。

但另一条：

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消息2：
10000 字符的大段代码

依然只算：

1

1 条消息

所以以后更真实的生产设计，触发条件可能应该是：

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消息条数
+
Token 数
+
工具结果大小

这里代码自己的注释其实也已经意识到这个问题。

这就是一个非常好的工程学习方式：

不是看到现有代码就结束，而是继续问：这个设计在哪种情况下会失效？

十七、为什么 `maybe_compact()` 不直接返回原消息？

代码：

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if not self.needs_compaction(messages):
 return None

这一点特别值得学。

很多初学者会写：

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if 不需要压缩:
 return messages

但这里选择：

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return None

为什么？

因为调用方可以明确区分：

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None
→ 没有发生压缩

list
→ 真的产生了新的压缩视图

这其实是在设计一个更清晰的函数契约：

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返回 None：
 没变化

返回 list：
 有新结果

这比：

1

无论有没有压缩都返回一个 list

更容易让上层判断发生了什么。

十八、system 消息为什么单独拿出来？

代码：

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head, body = [], list(messages)

if self.keep_system and body and _role(body[0]) == "system":
 head, body = [body[0]], body[1:]

这里是在做：

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system
 ↓
单独保存

其他消息
 ↓
参与压缩

因为 system 通常承担：

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角色设定
系统约束
行为规则
工具规则
输出格式

如果把它当普通历史消息一起删掉，整个 Agent 的行为边界可能变化。

所以工程上经常会看到：

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系统级数据
用户历史
工具历史
当前上下文

分层处理。

十九、整个压缩核心其实就是这几行

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cut = max(0, len(body) - self.keep_recent)

cut = _safe_cut(body, cut)

old, recent = body[:cut], body[cut:]

summary = self._summarize(old, summarize)

return (
 head
 + [{"role": "system", "content": f"[历史摘要] {summary}"}]
 + recent
)

翻译成人话：

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先算：

我准备留下最近多少条？

↓

剩下的是旧历史

↓

检查切分位置安全不安全

↓

旧历史做摘要

↓

最终：

system
+
历史摘要
+
最近 K 条

可以画成：

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原始消息

system
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 ↓

 cut
 │
 ▼

system | old old old old | recent recent

 ↓

system | summary | recent recent

二十、这里出现了一个真正的坑：tool 消息不能随便切

这是这份代码里最值得我记住的一点之一。

Agent 的消息不只是：

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user
assistant

还可能有：

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assistant 发起 tool call
 ↓
tool 返回结果

它们实际上是一个逻辑整体。

例如：

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assistant:
 我要调用 search

tool:
 search 返回结果

如果你压缩的时候变成：

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tool:
 search 返回结果

但是：

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assistant 发起调用

被删掉了。

那模型拿到的就是一个：

孤儿 tool 结果。

所以：

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def _safe_cut(messages, cut):
 cut = max(0, min(cut, len(messages)))

 while (
 cut > 0
 and cut < len(messages)
 and _is_tool_result(messages[cut])
 ):
 cut -= 1

 return cut

它的思想非常简单：

如果切点正好落在 tool 结果上，就往前退。

也就是：

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准备在这里切：

assistant(tool_calls)
tool(result)
↑
切点

不安全

↓

往前退

这就是工程化和“只是会写列表切片”的区别。

普通程序员可能想：

1

messages[-6:]

工程代码会继续问：

这样切有没有违反上层协议？

这就是非常重要的思维。

二十一、`_summarize()` 为什么接受一个 `summarize` 参数？

代码：

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def _summarize(self, old, summarize):
 if summarize is not None:
 return summarize(old)

这里其实是在做：

依赖注入。

意思是：

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Compactor 不负责决定“到底用哪个 LLM”。

它只规定：

“你给我一个 summarize 函数，我调用它。”

所以以后可以传：

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summarize = my_llm_summarizer

也可以：

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summarize = test_summarizer

或者：

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summarize = mock_summarizer

这样：

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Compactor

不需要知道：

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OpenAI
Claude
本地模型
LangChain
LangGraph

都是什么。

这就是：

让模块依赖“接口/能力”，而不是依赖具体实现。

二十二、为什么默认摘要不是 LLM？

代码里面还提供了一个无 LLM 的版本：

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roles = {}

for m in old:
 r = _role(m)
 roles[r] = roles.get(r, 0) + 1

最后得到类似：

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已折叠 16 条早期消息
(assistantx8, userx8)

这其实是一个很好的工程设计。

为什么？

因为：

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核心逻辑

和：

1

真正调用 LLM 的能力

被分开了。

这样测试的时候：

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不用 API
不用网络
不用模型

一样可以验证：

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有没有触发压缩
有没有减少消息数量
有没有保留 system
有没有破坏 tool 边界

这是非常典型的：

把外部依赖隔离出去，先测试自己的逻辑。

二十三、这里有一个我在最新版代码里发现的问题

当前代码：

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summary = self._summarize(old, summarize)

self.compactions += 1
self.last_summary = summarize

从前面的变量命名和最后返回结果来看，代码意图明显是：

1

self.last_summary = summary

而当前写的是：

1

self.last_summary = summarize

这意味着：

如果没有传 summarize：

1

summarize = None

那么：

1

last_summary = None

即使刚刚已经生成了摘要。

如果传了 summarize：

那么：

1

last_summary

保存的是：

1

函数对象

而不是：

1

摘要结果

所以这不是语法错误，而是一个非常典型的：

“代码能运行，但是状态语义错了”的 Bug。

这其实比语法错误更值得学习。

因为工程里最危险的问题之一就是：

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程序没炸
测试可能也没炸
但是状态已经错了

二十四、第三个模块：Tracer

Session 解决：

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历史在哪里？

Compaction 解决：

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历史太长怎么办？

但是现在还有一个问题：

Agent 出问题以后，我怎么知道到底发生了什么？

例如：

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Agent
 ↓
LLM
 ↓
Tool A
 ↓
Tool B
 ↓
Tool C

最终：

1

失败

你只知道：

1

失败了

但不知道：

1
2
3
4


哪个慢？
哪个炸？
谁调用了谁？
到底执行到了哪一步？

Tracer 就是干这个的。

代码把它比喻成：

外卖配送轨迹。你能看到“接单 → 到店 → 配送 → 送达”，Tracer 则给 Agent 的每一步记录开始、耗时、成功与否。

二十五、Tracer 和 Audit 有什么区别？

这两个特别容易混。

可以这样记：

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Audit：
 谁做了什么？
 为什么做？
 能不能追责？

Trace：
 运行到了哪里？
 花了多久？
 谁调用了谁？
 哪里失败？

也就是：

1
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3
4
5


Audit
 = 决策/行为记录

Trace
 = 执行链路记录

所以：

Audit 更偏安全、审计。

Trace 更偏性能、排障、可观测性。

二十六、Tracer 最核心的概念：Span

一个 span 可以先理解成：

一次函数/步骤执行的记录。

例如：

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7


{
 "span_id": "s1",
 "parent_id": null,
 "name": "agent",
 "ms": 100,
 "ok": true
}

意思：

1
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3


agent 这一步
执行了 100ms
成功了

如果 agent 又调用了：

1

tool

那么：

1
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{
 "span_id": "s2",
 "parent_id": "s1",
 "name": "tool"
}

意思：

1

tool 是 agent 的孩子

于是就形成：

1
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5


agent
 ├── tool-A
 ├── tool-B
 │ └── helper
 └── tool-C

这就是 Trace 树。

二十七、这里第一次遇到装饰器

你之前没有专门学过装饰器，所以这里单独补。

最简单的装饰器其实就是：

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def log_call(fn):

 def wrapper(*args, **kwargs):
 print("开始")

 result = fn(*args, **kwargs)

 print("结束")

 return result

 return wrapper

然后：

1
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3


@log_call
def add(a, b):
 return a + b

它实际上相当于：

1
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4


def add(a, b):
 return a + b

add = log_call(add)

所以：

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9


原函数
 ↓
交给装饰器
 ↓
获得 wrapper
 ↓
以后调用 add
 ↓
实际上调用 wrapper

这就是装饰器。

二十八、为什么 Tracer 特别适合用装饰器？

因为我们不想每个节点都写：

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start = time.perf_counter()

try:
 ...
finally:
 ...

例如：

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def node_a():
 ...

def node_b():
 ...

def node_c():
 ...

如果每个函数都手写 Trace：

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node_a
 写一遍

node_b
 再写一遍

node_c
 再写一遍

太重复了。

所以变成：

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@tracer.trace()
def node_a():
 ...

@tracer.trace()
def node_b():
 ...

@tracer.trace()
def node_c():
 ...

业务函数不用关心 Trace。

这就是：

横切关注点。

业务逻辑：

1

我到底做什么

Trace：

1

我怎么记录你怎么做

两者分开。

二十九、把当前 Tracer 的装饰器拆开

代码核心：

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def trace(self, name=None):

 def deco(fn):

 label = name or getattr(fn, "__name__", "anonymous")

 @functools.wraps(fn)
 def wrapper(*a, **kw):
 ...
 
 return wrapper

 return deco

这里有三层：

1
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5


trace()
 ↓
deco(fn)
 ↓
wrapper(*a, **kw)

第一次看到非常绕。

实际上可以这样理解：

第一层

1

trace(name=None)

是：

我准备制作一个“装饰器”。

第二层

1

deco(fn)

是真正接收到：

原来的那个函数。

第三层

1

wrapper(*a, **kw)

是真正以后执行的函数。

所以：

1
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3


@tracer.trace()
def foo():
 pass

相当于：

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7


tracer.trace()
 ↓
 deco
 ↓
 foo
 ↓
 wrapper

三十、`*a, **kw` 是什么？

这一句：

1

def wrapper(*a, **kw):

意思是：

不管原函数接收什么参数，我都先接住。

例如原函数：

1

def foo(x):

可以。

原函数：

1

def foo(x, y):

也可以。

原函数：

1

def foo(x, y, name="a"):

也可以。

所以包装器不需要知道每个业务函数到底有几个参数。

这里：

1

*a

接收：

1

位置参数

这里：

1

**kw

接收：

1

关键字参数

然后：

1

fn(*a, **kw)

再把它原样交给原函数。

三十一、`functools.wraps` 为什么要写？

代码：

1
2


@functools.wraps(fn)
def wrapper(*a, **kw):

装饰器一个常见问题是：

1
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3


原来的函数名字
原来的 docstring
原来的元信息

可能被 wrapper 覆盖掉。

wraps 可以帮助 wrapper 保留原函数的元信息。

对现在学习阶段来说，记一句即可：

写装饰器时，通常把 functools.wraps 一起写上。

它属于装饰器的工程规范，而不仅仅是为了“能运行”。

三十二、Tracer 为什么先取 parent？

代码：

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3


parent = _current.get()

parent_id = parent["span_id"] if parent else None

意思：

看看“现在是不是已经有一个 Trace 在执行”。

如果没有：

1

parent = None

那么当前 span 是根节点。

如果有：

1

parent = 某个外层 span

那么：

1

parent_id = parent["span_id"]

当前这个 span 就知道：

我是谁的孩子。

三十三、这就是 `contextvars`

代码：

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_current = contextvars.ContextVar(
 "current_span",
 default=None
)

它保存的是：

当前执行上下文中的 span。

然后：

1

_current.set(holder)

就是：

把当前 span 设置成我。

之后内部再调用一个被 Trace 包住的函数：

1

parent = _current.get()

就能读到：

当前外层是谁。

于是：

1
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5


parent
 ↓
child
 ↓
grandchild

自然就串起来了。

三十四、为什么不用一个普通的全局变量？

如果简单写：

1

current_span = None

单线程可能看不出问题。

但真实 Agent 系统可能是：

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请求 A
请求 B
请求 C
同时执行

如果大家都共用：

1

current_span

就可能出现：

1
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5


A 的 Trace
 被 B 改掉

B 的 Trace
 又被 C 改掉

于是父子关系串线。

contextvars 就是专门为这种：

上下文相关、并发场景下需要隔离的数据

设计的。

所以这里实际上不是“为了炫一个 Python API”。

而是：

因为系统未来会并发，所以现在不使用一个简单但不安全的全局变量。

这就是设计和 API 的区别。

三十五、Tracer 最关键的一段：try / except / finally

代码：

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try:
 out = fn(*a, **kw)
 return out

except Exception as e:
 ok, err = False, f"{type(e).__name__}: {e}"
 raise

finally:
 _current.reset(token)

 self.record(
 label,
 ms=(time.perf_counter() - t0) * 1000,
 ok=ok,
 err=err,
 parent_id=parent_id,
 span_id=holder["span_id"],
 )

这一段值得仔细学。

三十六、为什么 `return out` 不能漏？

假设：

1
2


def foo():
 return {"x": 1}

Tracer 包装以后：

1
2


def wrapper():
 out = foo()

如果后面没有：

1

return out

那么：

1

wrapper()

得到的就是：

1

None

原函数明明返回了：

1

{"x": 1}

结果被装饰器吃掉了。

这就是为什么注释里专门写：

1

return out

因为：

一个装饰器应该在增加能力的同时保持原函数的行为。

这是工程上非常重要的原则：

非侵入式增强。

三十七、为什么异常要 `raise`？

代码：

1
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3


except Exception as e:
 ok, err = False, ...
 raise

很多初学者会觉得：

都捕获了，为什么还要再抛？

因为 Trace 的职责是：

1

记录异常

而不是：

1

吞掉异常

比如业务代码：

1

raise ValueError("参数错误")

Tracer 应该：

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记录：
 ok = False
 err = ValueError...

然后：
 异常继续抛出去

所以：

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5


Tracer：
 我负责记录

业务：
 我负责处理异常

职责不能混在一起。

三十八、为什么日志放到 `finally`？

因为：

1

finally

无论：

1
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3


成功
失败
return

最终都会执行。

所以：

1

return out

之后：

1

finally

仍然会先完成 Trace 记录，再真正返回。

这样：

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成功
 ↓
record

失败
 ↓
record
 ↓
继续抛异常

两条路径都能留下记录。

这就是为什么：

1
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3


try
except
finally

这里其实已经不是简单语法题了。

它是在实现一个工程保证：

无论业务成功还是失败，都尽量记录一次执行结果。

三十九、为什么 `_current.reset(token)` 也必须做？

之前：

1

token = _current.set(holder)

相当于：

1
2


当前上下文：
旧值 → holder

那么结束以后：

1

_current.reset(token)

就是：

1

恢复原来的上下文

否则下一次执行的时候：

1

旧 span

可能还残留。

所以这是另一种工程思维：

设置了上下文，就必须负责恢复上下文。

很像：

1
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5


打开资源
 ↓
使用
 ↓
关闭资源

四十、Tracer 怎么得到父子树？

每条 span 都保存：

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{
 "span_id": ...,
 "parent_id": ...,
 "name": ...,
 "ms": ...,
 "ok": ...,
 "err": ...,
 "ts": ...
}

所以：

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s1
├── s2
├── s3
│ └── s4
└── s5

其实不是提前存了一棵树。

而是：

每个节点只保存“我的父亲是谁”。

最后：

1

children.setdefault(s["parent_id"], []).append(s)

把：

1

parent_id

重新组织成：

1

树

这叫：

扁平记录，树形重建。

这是一种很常见的数据设计。

因为写入的时候：

1

每条 span 独立

比较简单。

真正展示的时候：

1

再组装成树

比较灵活。

四十一、为什么 `total_ms()` 只统计顶层 span？

代码：

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return round(
 sum(
 s["ms"]
 for s in self.spans
 if s["parent_id"] is None
 ),
 3
)

为什么不把所有 span 都加起来？

假设：

1
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3


agent 100ms
 ├── tool 30ms
 └── llm 50ms

如果全加：

1

100 + 30 + 50 = 180ms

但实际上：

1

用户看到的总执行时间

更接近：

1

100ms

因为：

1
2


tool
llm

已经包含在 agent 的执行时间里面。

所以：

统计指标必须先定义语义，再写代码。

这也是工程化非常重要的一点。

不是：

1

能算出来

就代表：

1

这个数字有意义

四十二、把三个模块连起来

现在把整个流程画出来。

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 Agent / LangGraph
 │
 │
 ▼
 SessionStore
 │
 保存全量历史
 │
 ▼
 session.messages()
 │
 ▼
 ContextCompactor
 │
 ┌────────┴─────────┐
 │ │
 不超过阈值 超过阈值
 │ │
 ▼ ▼
 原消息 摘要 + 最近消息
 │ │
 └────────┬─────────┘
 ▼
 LLM
 │
 ▼
 Agent 执行
 │
 ▼
 Tracer
 │
 ┌─────────────┼─────────────┐
 ▼ ▼ ▼
 name ms ok
 │ │ │
 └─────────────┼─────────────┘
 ▼
 Trace Tree

所以现在可以把三者记成一句话：

Session 管“数据有没有”，Compaction 管“这次给模型看多少”，Tracer 管“这次到底发生了什么”。

四十三、真正的工程化思维：不是“我会不会写这个类”

我觉得 Day5 最应该学的，其实不是：

1
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3
4
5


json
os
time
contextvars
functools

而是下面这个思考顺序。

第一步：先找失败场景

不要问：

我要写一个 Session 类。

先问：

如果 Agent 重启，会发生什么？

于是得到：

1

需要持久化

不要问：

我要写一个 Compactor。

先问：

如果对话越来越长，会发生什么？

于是得到：

1

需要压缩

不要问：

我要写一个 Tracer。

先问：

Agent 出问题以后，我怎么排查？

于是得到：

1

需要 Trace

四十四、第二步：给每个模块划边界

Session

负责：

1
2
3


保存
读取
删除

不负责：

1
2
3


摘要
LLM
模型调用

Compactor

负责：

1
2
3


决定什么时候压
怎么切
怎么摘要

不负责：

1

保存原始历史

Tracer

负责：

1

记录执行

不负责：

1

改变业务结果

边界越清楚：

1
2
3


模块之间越容易替换
测试越容易写
出错越容易定位

四十五、第三步：定义“不变量”

工程代码真正重要的，不只是“正常情况下怎么跑”。

而是：

什么事情无论如何都不能发生？

这三个模块里，其实有很多这样的“不变量”。

Session

1

不能因为坏一行，导致整个历史不可读

Compaction

1

不能把 assistant.tool_calls 和 tool result 拆开

Tracer

1

不能因为记录日志，改变业务函数返回值

Tracer

1

不能因为 Trace 出错，让业务逻辑一起失败

Compaction

1

不能为了压缩，把原始 Session 数据永久删掉

一旦开始用：

“这个系统必须永远保证什么？”

去看代码。

你就开始进入工程思维了。

四十六、第四步：再考虑异常

继续拿三个模块举例。

Session

如果文件坏了一行：

1
2


跳过
继续恢复

Delete

如果重写过程中挂了：

1
2
3


临时文件
+
原子替换

Tracer

如果日志落盘失败：

1
2


except OSError:
 pass

为什么？

因为：

日志系统不能反过来杀死主业务。

Tracer

如果业务抛异常：

1

raise

为什么？

因为：

Trace 不能吞掉业务错误。

这些都是非常典型的：

失败隔离。

四十七、第五步：再考虑“以后会不会变”

这就是为什么这里大量使用：

1
2
3
4


path
summarize
parent_id
contextvars

例如：

Session

今天：

1

JSONL

以后：

1

SQLite

Compactor

今天：

1

规则摘要

以后：

1

LLM 摘要

Tracer

今天：

1

JSONL

以后：

1

真正的 Observability 系统

好的工程代码不是：

“今天刚好能跑。”

而是：

在合理范围内，为未来变化预留替换点。

四十八、这三个文件里我最值得记住的 8 个工程设计

1. 原始数据和派生数据分开

1
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7


Session
 ↓
原始历史

Compaction
 ↓
模型视图

2. append-only 优先

1

新增记录

比：

1

修改旧记录

更容易处理崩溃。

3. 局部失败不要扩大

1

坏一行

不应该变成：

1

整个 Session 不能恢复

4. 基础设施不能改变业务语义

Tracer：

1

记录业务函数

不能：

1

修改业务函数返回值

5. 业务异常不能被基础设施吞掉

1

raise

必须保留。

6. 依赖注入

1

summarize=...

意味着：

1

逻辑和具体 LLM 解耦

7. 原子替换

1
2
3


tmp
↓
os.replace

避免中间态破坏真实文件。

8. 先定义指标含义再计算

1

total_ms()

没有简单地：

1

所有 span 全加

而是只加：

1

root span

因为“总耗时”有明确的业务语义。

四十九、三个文件的最新版代码

下面代码保持你上传的三个最新版文件内容不变，方便以后复习时直接对照。

`session.py`

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"""SessionStore —— 会话状态持久化(Harness 模块③)

类比: 游戏存档点。
 打到一半关机, 下次读档还在原地 —— 这就是 session 的作用。
 没有它, 每次打开都是新游戏: 第一关重来。

★ 三个必须回答的设计问题:
 1) 存哪? 内存 / JSONL 文件 / SQLite ...
 -> 同一个接口, 换后端不改调用方
 2) 怎么存? append-only(只追加, 不改旧行)
 -> 崩溃安全: 写到一半挂了, 前面的行仍然完整可读
 3) 存什么? 每轮的消息快照 + 元数据(ts / seq / meta)

★ 核心决策(面试会问): 压缩后存, 还是存全量、读时再压?
 答案: 存全量, 读时压(投影)。
 理由: 压缩策略是会变的。今天 max=20, 明天想改成 10 —— 存全量还能改,
 存压缩版就永久丢了。
 类比: 数据库的 WAL(先如实记日志) + 视图(按需投影)。
"""
from __future__ import annotations

import json
import os
import time


class SessionStore:
 """会话状态持久化。thread_id -> 一串快照。"""

 def __init__(self, path=None):
 self.path = path
 self.bad_lines = 0
 self._mem = {}

 def _read_all(self):
 if self.path is None:
 return {k: list(v) for k, v in self._mem.items()}

 out = {}

 if not os.path.exists(self.path):
 return out

 with open(self.path, encoding="utf-8") as f:
 for line in f:
 line = line.strip()

 if not line:
 continue

 try:
 rec = json.loads(line)
 tid = rec["thread_id"]

 except (json.JSONDecodeError, KeyError, TypeError):
 self.bad_lines += 1
 continue

 out.setdefault(tid, []).append(rec)

 return out

 def _count(self, thread_id):
 if self.path is None:
 return len(self._mem.get(thread_id, []))

 n = 0

 if not os.path.exists(self.path):
 return 0

 with open(self.path, encoding="utf-8") as f:
 for line in f:
 line = line.strip()

 if not line:
 continue

 try:
 if json.loads(line)["thread_id"] == thread_id:
 n += 1
 except Exception:
 pass

 return n

 def append(self, thread_id, messages, meta=None):
 rec = {
 "ts": time.time(),
 "thread_id": thread_id,
 "seq": self._count(thread_id),
 "messages": list(messages),
 "meta": dict(meta or {}),
 }

 if self.path is None:
 self._mem.setdefault(thread_id, []).append(rec)
 return rec

 d = os.path.dirname(os.path.abspath(self.path))

 if d:
 os.makedirs(d, exist_ok=True)

 tail_complete = True

 if os.path.exists(self.path) and os.path.getsize(self.path) > 0:
 with open(self.path, "rb") as fr:
 fr.seek(-1, os.SEEK_END)
 tail_complete = fr.read(1) == b"\n"

 with open(self.path, "a", encoding="utf-8") as f:
 if not tail_complete:
 f.write("\n")

 f.write(json.dumps(rec, ensure_ascii=False) + "\n")
 f.flush()
 os.fsync(f.fileno())

 return rec

 def load(self, thread_id):
 return self._read_all().get(thread_id, [])

 def latest(self, thread_id):
 rs = self.load(thread_id)
 return rs[-1] if rs else None

 def messages(self, thread_id):
 rec = self.latest(thread_id)
 return list(rec["messages"]) if rec else []

 def list_threads(self):
 return sorted(self._read_all().keys())

 def delete(self, thread_id):
 if self.path is None:
 self._mem.pop(thread_id, None)
 return

 data = self._read_all()
 data.pop(thread_id, None)

 tmp = self.path + ".tmp"

 with open(tmp, "w", encoding="utf-8") as f:
 for recs in data.values():
 for r in recs:
 f.write(json.dumps(r, ensure_ascii=False) + "\n")

 os.replace(tmp, self.path)

`compact.py`

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"""ContextCompactor —— 上下文压缩(Harness 模块④)

类比: 行李箱超重。
 要带 40 件衣服上飞机, 航空公司只让带 10 件。两种做法:
 (a) 直接扔掉 30 件 -> 你会忘事(不可逆丢失)
 (b) 写张清单"带了 5 件外套 3 件衬衫…", 实物少带 -> 摘要
 压缩就是 (b)。

★ 关键陷阱: assistant.tool_calls 和它对应的 tool 结果是一对, 不能拆开!
 类比: 你不能只寄出"问路的话"却不寄"对方的回答" —— 很多 API 会直接 400。
 真实踩过的坑: 删旧消息时把 assistant 的 tool_calls 删了、留下 tool 结果,
 模型收到"孤儿 tool 结果" -> 报错。
 修法: 切分点如果正好落在 tool 消息上, 就往前退到发起它的 assistant 消息。

★ 压缩是"投影"不是"销毁": 原始消息仍在 SessionStore 里(存全量)。
 好处: 改策略(max 20 -> 10)不用回填历史; 压缩算错也不会不可逆。
"""

from __future__ import annotations

from regex import R

def _role(m):
 return m.get("role") or m.get("type") or "?"

def _is_tool_result(m):
 return _role(m) =="tool"

def _safe_cut(messages,cut):
 """★ 把切分点往前挪, 保证不把 assistant.tool_calls 和 tool 结果拆开"""
 cut = max(0,min(cut,len(messages)))

 while cut>0 and cut <len(messages) and _is_tool_result(messages[cut]):
 cut -=1

 return cut


class ContextCompactor:
 def __init__(self,max_messages=20,keep_recent=6,keep_system=True):
 self.max_messages = max_messages
 self.keep_recent = keep_recent
 self.keep_system = keep_system
 self.compactions = 0
 self.last_summary = None

 def needs_compaction(self,messages):
 return len(messages)> self.max_messages

 def maybe_compact(self,messages,summarize=None):
 if not self.needs_compaction(messages):
 return None 

 head,body =[],list(messages)

 if self.keep_system and body and _role(body[0]) =="system":
 head,body=[body[0]],body[1:]

 cut =max(0,len(body) - self.keep_recent)
 cut=_safe_cut(body,cut)

 if cut ==0:
 return None

 old, recent = body[:cut], body[cut:]
 summary=self._summarize(old,summarize)

 self.compactions+=1
 self.last_summary=summarize

 return head + [
 {
 "role": "system",
 "content": f"[历史摘要] {summary}"
 }
 ] + recent

 def _summarize(self,old,summarize):
 if summarize is not None:
 return summarize(old)

 roles ={}

 for m in old:
 r=_role(m)
 roles[r] =roles.get(r,0)+1

 detail = ", ".join(
 f"{k}x{v}"
 for k, v in sorted(roles.items())
 )

 return f"已折叠 {len(old)} 条早期消息 ({detail})"

`trace.py`

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"""Tracer —— 调用链追踪(Harness 模块⑤)

类比: 外卖配送轨迹。
 点外卖能看到: 商家接单 -> 骑手到店 -> 配送中 -> 已送达。
 Tracer 给 Agent 的每一步盖一个"开始 / 结束 / 耗时 / 成功没有"。

★ 和审计日志(audit)的区别 —— 两者都要, 不能互相替代:
 audit : 谁做了什么【决策】(安全视角, 用于追责/合规)
 trace : 每一步花了多久、成功没有、谁调用了谁(性能/排障视角)
 一句话: audit 回答"该不该做", trace 回答"为什么慢 / 为什么炸"。

★ 关键陷阱(踩过): 装饰器把返回值吃掉 -> 图直接报错。
 因为 LangGraph 节点必须返回 dict, 装饰器里少写一句 return 就变成返回 None。
 修法: try 里 return out, finally 里记日志 —— 两者互不干扰。
"""
from __future__ import annotations

import contextvars
import functools
import json
import os
import time

_current = contextvars.ContextVar("current_span", default=None)


class Tracer:
 def __init__(self, path=None):
 self.path = path
 self.spans = []
 self._seq = 0

 def _next_seq(self):
 self._seq += 1
 return self._seq

 def new_span_id(self):
 return f"s{self._next_seq()}"

 def record(self, name, *, ms, ok, err=None, parent_id=None, span_id=None):
 span = {
 "span_id": span_id or self.new_span_id(),
 "parent_id": parent_id,
 "name": name,
 "ms": round(float(ms), 3),
 "ok": bool(ok),
 "err": err,
 "ts": time.time(),
 }

 self.spans.append(span)

 if self.path:
 d = os.path.dirname(os.path.abspath(self.path))

 if d:
 os.makedirs(d, exist_ok=True)

 try:
 with open(self.path, "a", encoding="utf-8") as f:
 f.write(
 json.dumps(span, ensure_ascii=False) + "\n"
 )
 except OSError:
 pass

 return span

 def trace(self, name=None):
 def deco(fn):
 label = name or getattr(fn, "__name__", "anonymous")

 @functools.wraps(fn)
 def wrapper(*a, **kw):
 parent = _current.get()
 parent_id = parent["span_id"] if parent else None

 holder = {
 "span_id": self.new_span_id(),
 "name": label
 }

 token = _current.set(holder)
 t0 = time.perf_counter()

 ok, err = True, None

 try:
 out = fn(*a, **kw)
 return out

 except Exception as e:
 ok, err = False, f"{type(e).__name__}: {e}"
 raise

 finally:
 _current.reset(token)

 self.record(
 label,
 ms=(time.perf_counter() - t0) * 1000,
 ok=ok,
 err=err,
 parent_id=parent_id,
 span_id=holder["span_id"]
 )

 return wrapper

 return deco

 def summary(self):
 children = {}

 for s in self.spans:
 children.setdefault(
 s["parent_id"],
 []
 ).append(s)

 lines = []

 def walk(pid, depth):
 for s in children.get(pid, []):
 mark = "OK " if s["ok"] else "ERR"
 extra = f" <- {s['err']}" if s["err"] else ""

 lines.append(
 f"{' ' * depth}"
 f"{mark} "
 f"{s['name']} "
 f"{s['ms']}ms"
 f"{extra}"
 )

 walk(s["span_id"], depth + 1)

 walk(None, 0)
 return "\n".join(lines)

 def total_ms(self):
 return round(
 sum(
 s["ms"]
 for s in self.spans
 if s["parent_id"] is None
 ),
 3
 )

 def clear(self):
 self.spans.clear()
 self._seq = 0

五十、最后重新理解一下：“工程化”到底是什么？

以前我可能会把工程化理解成：

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目录规范
命名规范
class
日志
测试

现在理解得更准确一点。

工程化并不是：

把代码写得更复杂。

而是：

面对真实运行环境中的失败、变化、并发、维护问题，提前设计边界和保护机制。

比如：

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程序重启
 ↓
Session

上下文过长
 ↓
Compaction

数据压坏
 ↓
跳过坏行

删除过程崩溃
 ↓
tmp + os.replace

日志系统失败
 ↓
不能影响主流程

业务函数异常
 ↓
Trace 记录后继续 raise

嵌套调用
 ↓
parent_id

未来换摘要模型
 ↓
summarize 注入

你会发现：

工程代码很多时候不是在写“正常情况”。

而是在写：

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如果坏了怎么办？
如果未来变了怎么办？
如果并发了怎么办？
如果中途退出怎么办？
如果一个模块挂了怎么办？

这才是今天真正应该带走的东西。

五十一、Day5 我现在真正学到的，不是三个类

可以最后把今天压缩成这一张图：

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 “Agent 怎么长期稳定运行？”
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 ┌─────────────────┼─────────────────┐
 │ │ │
 ▼ ▼ ▼
 数据问题 上下文问题 排障问题
 │ │ │
 ▼ ▼ ▼
 Session Store Compaction Tracer
 │ │ │
 ▼ ▼ ▼
 存全量 读时压 记执行
 │ │ │
 └─────────────────┼─────────────────┘
 ▼
 Agent Harness

真正的工程思维则是：

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先发现问题
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定义模块边界
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定义不变量
 ↓
选择数据结构
 ↓
考虑失败场景
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隔离外部依赖
 ↓
保留替换空间
 ↓
最后才是写代码

所以以后再看到一个陌生的工程文件，我不能只问：

“这个函数是干嘛的？”

还应该继续问：

“它防的是哪个问题？”

再继续：

“如果删掉这段，会坏在哪里？”

再继续：

“为什么不使用更简单的写法？”

最后：

“这个模块和其他模块之间，边界在哪里？”

这应该就是我这一阶段真正要练的东西。

五十二、复习时我只需要记住这 12 句话

Session 是存档，不是 Agent 业务逻辑。
原始历史尽量保存，压缩属于派生视图。
append-only 的价值是降低修改历史数据带来的崩溃风险。
坏一条数据，不应该让整个系统一起死。
Compaction 不是删除历史，而是减少这次送给模型的数据。
消息条数不等于 Token 数。
tool call 和 tool result 不能随便拆。
装饰器本质是“用一个 wrapper 包住原函数”。
Tracer 必须透传原函数返回值。
记录异常和处理异常是两回事，所以要 raise。
contextvars 是为了让嵌套、并发执行下的上下文不串线。
工程化真正关注的是：失败、边界、变化和可维护性。

Harnesser on 男娘教主

从 Session、Context Compaction、Tracer 理解 Agent Harness 工程化

W7-D5：从 Session、Context Compaction、Tracer 理解 Agent Harness 工程化

一、先不要看代码：我先建立整个系统的骨架

这三个模块并不是 Agent 的“业务逻辑”

二、第一个模块：Session Store

2.1 Session 到底是什么？

三、SessionStore 的第一个工程问题：存在哪里？

内存模式

文件模式

四、JSONL 是什么？

五、为什么这里选择 append-only？

六、SessionStore 怎么恢复数据？

七、为什么读取坏行不直接报错？

八、append 里还有一个容易被忽略的东西：fsync

九、为什么要保存 ts / thread_id / seq / messages / meta？

十、Session Store 的公开 API 为什么这么设计？

十一、delete 为什么这么麻烦？

十二、SessionStore 的整体流程

十三、第二个模块：Context Compaction

十四、Compaction 到底在干什么？

十五、这里有一个特别重要的工程决策

十六、needs_compaction() 为什么这么简单？

十七、为什么 maybe_compact() 不直接返回原消息？

十八、system 消息为什么单独拿出来？

十九、整个压缩核心其实就是这几行

二十、这里出现了一个真正的坑：tool 消息不能随便切

二十一、_summarize() 为什么接受一个 summarize 参数？

二十二、为什么默认摘要不是 LLM？

二十三、这里有一个我在最新版代码里发现的问题

如果没有传 summarize：

如果传了 summarize：

二十四、第三个模块：Tracer

二十五、Tracer 和 Audit 有什么区别？

二十六、Tracer 最核心的概念：Span

二十七、这里第一次遇到装饰器

二十八、为什么 Tracer 特别适合用装饰器？

二十九、把当前 Tracer 的装饰器拆开

第一层

第二层

第三层

三十、*a, **kw 是什么？

三十一、functools.wraps 为什么要写？

三十二、Tracer 为什么先取 parent？

三十三、这就是 contextvars

三十四、为什么不用一个普通的全局变量？

三十五、Tracer 最关键的一段：try / except / finally

三十六、为什么 return out 不能漏？

三十七、为什么异常要 raise？

三十八、为什么日志放到 finally？

三十九、为什么 _current.reset(token) 也必须做？

四十、Tracer 怎么得到父子树？

四十一、为什么 total_ms() 只统计顶层 span？

四十二、把三个模块连起来

四十三、真正的工程化思维：不是“我会不会写这个类”

第一步：先找失败场景

四十四、第二步：给每个模块划边界

Session

Compactor

Tracer

四十五、第三步：定义“不变量”

Session

Compaction

Tracer

Tracer

Compaction

四十六、第四步：再考虑异常

Session

Delete

Tracer

Tracer

四十七、第五步：再考虑“以后会不会变”

Session

Compactor

Tracer

四十八、这三个文件里我最值得记住的 8 个工程设计

1. 原始数据和派生数据分开

2. append-only 优先

3. 局部失败不要扩大

4. 基础设施不能改变业务语义

九、为什么要保存 `ts / thread_id / seq / messages / meta`？

十六、`needs_compaction()` 为什么这么简单？

十七、为什么 `maybe_compact()` 不直接返回原消息？

二十一、`_summarize()` 为什么接受一个 `summarize` 参数？

三十、`*a, **kw` 是什么？

三十一、`functools.wraps` 为什么要写？

三十三、这就是 `contextvars`

三十六、为什么 `return out` 不能漏？

三十七、为什么异常要 `raise`？

三十八、为什么日志放到 `finally`？

三十九、为什么 `_current.reset(token)` 也必须做？

四十一、为什么 `total_ms()` 只统计顶层 span？

`session.py`

`compact.py`

`trace.py`