用途：在项目中配置 Sentry 的 AI Agent Monitoring，用于追踪 LLM 调用、智能体（agent）执行、工具使用与 token 消耗，并采集模型延迟和 AI 成本相关数据。当用户要求“setup AI monitoring”“监控 LLM 调用”“AI 可观测性”“追踪 token 用量/模型延迟”或为 AI/LLM 代码接入 Sentry 时使用。
主要能力：采用检测优先的方式，先识别项目已安装的 AI SDK，再选择相应集成。JavaScript/TypeScript 支持 openai、@anthropic-ai/sdk、ai（Vercel AI SDK）、@langchain/*、@google/genai、@langchain/langgraph；Python 支持 openai、anthropic、langchain、huggingface_hub。多数集成在满足最低 SDK 版本时自动启用，部分需显式配置。可记录输入输出、自动插桩聊天补全、消息流、工具调用、链路调用与 agent 创建/调用等。
使用方式：先运行检测命令，例如 JS 项目执行 grep -E '"(openai|@anthropic-ai/sdk|ai|@langchain|@google/genai|@langchain/langgraph)"' package.json，Python 项目执行 grep -E '(openai|anthropic|langchain|huggingface)' requirements.txt pyproject.toml。确认 Sentry SDK 版本满足最低要求后，需保证已启用 tracing（tracesSampleRate）。Python 可通过 pip install "sentry-sdk[openai]" 等 extras 安装。若未检测到受支持的 SDK，可改为手动插桩，并使用 gen_ai.request、gen_ai.invoke_agent、gen_ai.execute_tool、gen_ai.handoff 四类 span。
适用场景：为基于 OpenAI、Anthropic、Vercel AI SDK、LangChain、LangGraph、Google GenAI 或 Hugging Face 的 AI 应用增加 Sentry 可观测性，覆盖 Next.js、Node.js/Express、React 客户端与 Python Web 框架等。
限制：集成可用性与最低版本取决于 Sentry SDK 与各方库版本；AI Agent Monitoring 依赖 tracing；部分场景（如 Vercel AI SDK 的 Edge runtime、逐次调用的遥测开关）需显式配置；prompt 与输出属于 PII，需开启 sendDefaultPii 或对应记录选项才能采集；复杂数据须 JSON 序列化，span 属性仅支持基本类型。其余价格与平台等细节暂未提供。