自托管 Langfuse 需要多少内存？

在我们的测试服务器上，Langfuse v4 以六个容器运行——web、worker、Postgres、ClickHouse、Redis 和 MinIO——空项目时占用约 3.5 GB 内存。ClickHouse 会随着你发送的每个 span 增长。Medium-IP（6 GB 内存、45 GB 磁盘）跑几个智能体绰绰有余；保存数月历史的整个智能体集群则需要 Pro 套餐，可按需申请。

Langfuse 需要独立 IP 地址吗？

只有当智能体运行在别处、通过互联网发送追踪数据时才需要：它们需要一个 HTTPS 端点，而 NAT 套餐从外部只接受你的 SSH 端口。如果智能体就在同一台服务器上，Langfuse 可以只监听 localhost，面板通过 SSH 隧道打开；这种情况下 NAT 版 Medium 套餐就够了。

代码能跑，但面板一直是空的。为什么？

几乎总是因为没设置 LANGFUSE_BASE_URL。没有它，SDK 会把所有数据发到 Langfuse 自己的云端，你自托管实例的密钥在那里不存在，你的服务器什么也收不到。把变量设成你自己的地址。

/api/public/traces 端点返回错误。安装坏了吗？

没有。Langfuse v4 运行在 events-only 模式下，该端点在此模式中被禁用。请通过 /api/public/v2/observations 读取数据——我们正是用这个调用确认测试 span 已经到达。

如何阻止陌生人在我的实例上注册？

Langfuse 会读取 AUTH_DISABLE_SIGNUP，但默认的 docker-compose.yml 不会把这个变量传给 web 容器，所以只写在 .env 里没有用。在 langfuse-web 的 environment 中加一行（命令见下文），创建好自己的账号后设为 true，之后的注册请求都会收到 «Sign up is disabled»。

Langfuse VPS：看清你的 AI 智能体做了什么

自托管 Langfuse，追踪无人值守智能体的每次 LLM 调用和每个工具步骤。经过实测的 Docker Compose、真实内存数据和合适的套餐。

凌晨三点无人值守的智能体，价值取决于你事后能否还原它做了什么。“一夜烧掉 38 $ 的 token”是个糟糕的早晨。“因为搜索工具返回了空页面、规划器重试了 400 次，所以烧掉 38 $”则是一个午饭前就能修好的 bug。第二句话需要追踪数据。

Langfuse 把每次 LLM 调用、每个提示词、工具步骤、token 数和延迟记录成一棵可以点开查看的树。自托管时，这些提示词和回复——里面常常有客户数据、API 输出，偶尔还有不小心混进去的密钥——留在你自己掌控的服务器上，而不是别人的面板里。

运行成本

Langfuse v4 不是一个小小的二进制文件，而是六个容器：Web 应用、后台 worker、Postgres、存事件的 ClickHouse、Redis 和存文件的 MinIO。我们把它装在测试服务器上，空项目时测得约 3.5 GB 内存占用。会持续增长的是 ClickHouse，因为你发送的每个 span 都存在那里。

负载	套餐
几个智能体，数周的追踪数据	Medium-IP：6 vCPU、6 GB、45 GB（每月 $20）
智能体集群，数月的历史	Pro 套餐，32 GB 内存起 — 按需申请

更小的套餐也能装上，但只要 ClickHouse 和 worker 同时要内存就会吃力。我不会选低于 6 GB 的。

智能体在哪里？如果在别的机器上运行，就选带独立 IPv4 的套餐：它们需要 HTTPS 端点，而 NAT 套餐的出站地址不是你独有的，从外部只能访问 SSH 端口。如果智能体就在这台服务器上运行，Langfuse 根本不必暴露到互联网：试用的话 NAT 版 Medium（每月 $12）就够了。共有两个机房位置：德国和芬兰；下单时可看到是否有货。选离智能体近的，而不是离你近的。服务器用加密货币付款，无需 KYC。

安装

在一台全新的 Ubuntu 24.04 或 Debian 12 服务器上，以 root 身份操作。先装 Docker：

curl -fsSL https://get.docker.com | sh

然后是 Langfuse，用真正的密钥替换 compose 文件里的默认值：

git clone --depth 1 https://github.com/langfuse/langfuse.git
cd langfuse

PG=$(openssl rand -hex 16); MINIO=$(openssl rand -hex 16)
cat > .env <<EOF
NEXTAUTH_URL=https://langfuse.example.com
NEXTAUTH_SECRET=$(openssl rand -hex 32)
SALT=$(openssl rand -hex 32)
ENCRYPTION_KEY=$(openssl rand -hex 32)
POSTGRES_PASSWORD=$PG
DATABASE_URL=postgresql://postgres:$PG@postgres:5432/postgres
CLICKHOUSE_PASSWORD=$(openssl rand -hex 16)
MINIO_ROOT_PASSWORD=$MINIO
LANGFUSE_S3_EVENT_UPLOAD_SECRET_ACCESS_KEY=$MINIO
LANGFUSE_S3_MEDIA_UPLOAD_SECRET_ACCESS_KEY=$MINIO
LANGFUSE_S3_BATCH_EXPORT_SECRET_ACCESS_KEY=$MINIO
REDIS_AUTH=$(openssl rand -hex 16)
TELEMETRY_ENABLED=false
EOF
chmod 600 .env

其中两个密码是成对的：Postgres 密码也写在 DATABASE_URL 里，MinIO 密码必须与三行 S3_..._SECRET_ACCESS_KEY 一致。所以每个密码都只取自一个变量。

接下来是个坑。compose 文件把 Web 应用发布在 3000 端口、MinIO 发布在 9090 端口，而且是所有网卡；Docker 发布的端口会绕过 ufw。把两者都绑定到 localhost，让反向代理成为唯一入口：

sed -i 's/- 3000:3000/- 127.0.0.1:3000:3000/; s/- 9090:9000/- 127.0.0.1:9090:9000/' docker-compose.yml
docker compose up -d
curl -s http://127.0.0.1:3000/api/public/health

最后一条命令应输出 {"status":"OK", ...}。首次启动会执行数据库迁移；在我们的测试中，容器启动约 15 秒后健康检查通过。

前置 HTTPS

把 langfuse.example.com 解析到服务器 IP，然后：

apt install -y caddy
cat > /etc/caddy/Caddyfile <<'EOF'
langfuse.example.com {
    reverse_proxy 127.0.0.1:3000
}
EOF
systemctl reload caddy
ufw allow 22/tcp && ufw allow 80/tcp && ufw allow 443/tcp && ufw enable

Caddy 会自动申请证书。打开网站，创建账号（它会成为第一个组织），添加一个项目，复制它的公钥和私钥。

然后随手关门。Langfuse 认识 AUTH_DISABLE_SIGNUP，但默认的 compose 文件不会把它传给 web 容器，所以要在 langfuse-web 下多加一行：

sed -i 's|^      NEXTAUTH_SECRET: \(.*\)$|      NEXTAUTH_SECRET: \1\n      AUTH_DISABLE_SIGNUP: ${AUTH_DISABLE_SIGNUP:-false}|' docker-compose.yml
echo "AUTH_DISABLE_SIGNUP=true" >> .env
docker compose up -d

此后任何注册尝试都会收到 «Sign up is disabled»。同事请在项目内部添加。

从智能体发送追踪数据

Python SDK 会包装你的函数，嵌套调用会变成嵌套的 span：

python3 -m venv venv && . venv/bin/activate
pip install langfuse
export LANGFUSE_PUBLIC_KEY=pk-lf-...
export LANGFUSE_SECRET_KEY=sk-lf-...
export LANGFUSE_BASE_URL=https://langfuse.example.com

from langfuse import get_client, observe

langfuse = get_client()  # 读取 LANGFUSE_* 变量

@observe(name="fetch-prices")
def fetch_prices(pair: str) -> dict:
    return {"pair": pair, "bid": 64210.5}

@observe(name="nightly-agent-run")
def run() -> str:
    data = fetch_prices("BTC/USDT")
    return f"done: {data['pair']}"

print(run())
langfuse.flush()  # 短脚本会在后台发送完成前退出

不要漏掉 LANGFUSE_BASE_URL。没有它，SDK 会悄悄把所有数据发到 Langfuse 云端，你的密钥在那里不存在，你只能对着空面板发呆。

在终端里确认 span 已经到达：

curl -s -u "$LANGFUSE_PUBLIC_KEY:$LANGFUSE_SECRET_KEY" \
  "$LANGFUSE_BASE_URL/api/public/v2/observations?limit=5"

在 v4 中，旧端点 /api/public/traces 会返回一个关于 events-only 模式的错误。这是预期行为，不是安装出了问题。在真实的智能体里，你用同样的方式包装 LLM 调用和每个工具；此外 Langfuse 自带对常用 LLM SDK 和智能体框架的集成，很多时候改一行 import 就行，不必到处加装饰器。

需要留意的

磁盘。 ClickHouse 和 MinIO 会保存你发送的一切。docker system df -v 能看出空间去了哪里。如果追踪的是很长的提示词和回复，Medium-IP 的 45 GB 会在几周而不是几年内用满。每月检查一次；不够用时，400 GB 及以上的 Pro 套餐可按需申请。
更新。 compose 文件固定了主版本（:4）。docker compose pull && docker compose up -d 会拉取该版本内的修复。升级主版本前请先读 changelog：追踪端点正是在 v4 消失的。
备份。 重要的东西都在 Docker 卷里：Postgres 存用户、项目和密钥；ClickHouse 和 MinIO 存追踪数据本身。按计划把它们复制到服务器之外。

每月 $20 值不值？如果你的智能体在 token 上花得比这多——大多数无人值守的智能体都是如此——那么知道 token 花到了哪里，第一次遇到循环失控时就能回本。每天只跑一次的小智能体用不上这些：一个日志文件加一个 token 计数器就够了。

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从智能体发送追踪数据

需要留意的

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