# Codex Agent
本文介绍如何将Codex Agent接入华为云AgentArts观测服务，实现调用链追踪和业务指标监控。接入后无需修改业务代码，探针通过HTTP代理模式自动拦截Codex CLI的API调用，采集Agent对话、LLM调用、工具调用等数据并上报。
**快速入门：**
前提：本地已安装Codex CLI并可正常使用，已安装Python（版本\>= 3.9）。
1. 在AgentArts平台创建Codex智能体，获取接入参数。
2. 安装探针whl包，准备config.json配置文件，修改Codex的base_url指向代理端口。
3. 使用codex-traced.cmd启动脚本启动Codex，在AgentArts观测页面查看调用链和指标数据。
详细步骤见下方接入步骤。
#### 前提条件
- Python环境版本 \>= 3.9
- Node.js版本 \>= 20，npm版本 \>= 10
- 已安装Codex CLI并可正常使用 如果未安装Codex CLI，请先通过npm全局安装：npm install -g @openai/codex
  
- 独立探针仅支持本地凭证模式（通过config.json配置APM/AOM凭证），不支持通过云上元数据服务自动获取凭证。
![](https://support.huaweicloud.com/ops-agentarts/public_sys-resources/note_3.0-zh-cn.png)
- 在AgentArts观测界面查看数据不收费。
- 但数据上报会产生费用：
  - 调用链上报到APM（应用性能管理服务），费用明细请参考[APM计费说明](https://support.huaweicloud.com/price-apm2/apm_07_0019.html)。
  
  - 指标上报到AOM（应用运维管理服务），费用明细请参考[AOM计费说明](https://support.huaweicloud.com/price-aom2/aom_07_0004.html)。
   

- AOM和APM都是按需计费，并有一定量的免费额度，超出后按实际使用量收费。
 
#### 工作原理
Codex CLI是OpenAI开源的代码生成智能体，提供代码搜索、代码生成、工具调用等能力，支持在终端中直接运行。
Codex CLI架构：
- Rust核心：负责HTTP请求、模型推理、工具执行。
- Node.js客户端：负责CLI交互、TUI渲染。
由于Codex的HTTP请求由Rust核心直接发出，不经过Node.js的HTTP模块，传统的Node.js进程内注入方式（monkey-patch）无法拦截。本探针采用HTTP代理模式：在本地启动一个OTel代理服务器，在网络层拦截Codex CLI的API调用，自动创建调用链和指标数据并上报。
数据流转过程：
```
Codex CLI
  ├── base_url指向代理端口 (http://localhost:8090/v1)
  │
  ▼
OTel 代理服务器 (端口 8090)
  ├── 拦截 POST /v1/responses 或 /v1/chat/completions
  ├── 创建 OpenTelemetry Span，记录请求/响应信息
  ├── 请求转发到真实模型端点 (proxy.upstream)
  ├── 解析响应中的 Token 用量、首 Token 延时等数据
  │
  ├── Trace数据 ──OTLP gRPC──→ APM（调用链）
  └── Metrics数据 ──OTLP gRPC──→ AOM（指标）
                                          │
                                          ▼
                                AgentArts观测平台展示
```
Codex接入探针后base_url改为指向探针代理（端口8090），探针代理再将请求转发到原始模型端点（proxy.upstream）。唯一的配置变更就是修改base_url的指向------这是纯地址指向，不是代码注入，不影响Codex的任何功能。
探针工作流程：
1. 将Codex CLI的base_url配置为代理地址（http://localhost:8090/v1）。
2. 代理拦截每个POST请求到/v1/responses或/v1/chat/completions。
3. 创建OpenTelemetry Span，记录请求/响应信息。
4. 请求转发到真实模型端点（proxy.upstream），响应原样返回给Codex。
5. 代理解析响应中的Token用量、首Token延时等数据。
6. 数据上报到华为云APM（调用链）和AOM（指标）。
接入后，以下能力将被自动监控：
- Agent对话链路（AGENT：gen_ai.chat）：对话请求的完整生命周期。
- LLM调用：模型名称、Token用量、输入/输出内容、首Token延时（TTFT）、总延时。
- 工具调用（PLUGIN：codex.tool_call）：工具名称、输入参数、返回结果。
表1数据上报机制 
| **数据类型**  | **上报方式** | **默认延迟** |
|:---|:---|:---|
| Trace（调用链）  | 批量上报       | 几秒内         |
| Metrics（指标） | 周期上报      | 最长60秒      |
   
- Trace：Span结束后先进入内存队列，达到一定数量或超时后批量发送（默认队列2048，超时5秒）。
- Metrics：默认每60秒上报一次（由OTEL_METRIC_EXPORT_INTERVAL控制）。
 
#### 接入步骤
 #### 步骤一：获取接入参数
1. 登录[AgentArts 智能体平台](https://console.huaweicloud.com/agentarts/)。
2. 在左侧导航栏选择"观测与优化 \> 观测"。
3. 在"智能体列表"页面，单击"接入智能体"，按照页面指引填写名称、智能体类型，创建一个"Codex"智能体，并获取各配置参数。 
   图1获取配置参数   
   ![](https://support.huaweicloud.com/ops-agentarts/zh-cn_image_0000002776830686.png "点击放大")
   
   
 
 #### 步骤二：安装探针
1. 下载探针。 
   下载[Codex探针包](https://obs-apm2-cn-southwest-2.obs.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/PYTHON/version.26.10.30/huaweicloud_opentelemetry_instrumentation_codex-1.0.0-py3-none-any.whl)，探针下载到本地项目后执行安装。
   ```
   pip install huaweicloud_opentelemetry_instrumentation_codex-1.0.0-py3-none-any.whl --force-reinstall
   ```
   
   
2. 验证探针安装成功。 
   ```
   python -c "from opentelemetry.instrumentation.huawei_codex import auto_instrument; print('codex probe OK')"
   ```
   输出codex probe OK即安装成功。
   
   
3. 定位探针安装目录。 
   whl包安装后，config.example.json（配置模板）、codex-traced.cmd（启动脚本）、load_config.py（配置加载脚本）等文件会释放到Python的site-packages目录下。执行以下命令查看site-packages路径：
   ```
   python -c "import sysconfig; print(sysconfig.get_paths()['purelib'])"
   ```
   输出示例（Windows）：C:\\Users\\\<用户名\>\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python311\\Lib\\site-packages
   探针文件位于该路径下的opentelemetry/instrumentation/huawei_codex/子目录中。请记录此路径，后续步骤需要用到。
   
   
 
 #### 步骤三：准备配置文件
探针通过本地配置文件config.json管理全部配置（凭证、代理、日志），无需再手动设置环境变量。
1. 创建探针工作目录。 
   建议在本地创建一个专用目录用于存放探针配置和启动脚本，例如C:\\codex-probe：
   ```
   mkdir C:\codex-probe
   ```
   
   
2. 从探针安装目录中复制所需文件到工作目录。 
   将以下文件从\<site-packages\>\\opentelemetry\\instrumentation\\huawei_codex\\复制到C:\\codex-probe\\：
   - config.example.json（配置模板）
   
   - codex-traced.cmd（启动脚本）
   
   - load_config.py（配置加载脚本）
   
   
   ```
   copy "<site-packages路径>\opentelemetry\instrumentation\huawei_codex\config.example.json" C:\codex-probe\
   copy "<site-packages路径>\opentelemetry\instrumentation\huawei_codex\codex-traced.cmd" C:\codex-probe\
   copy "<site-packages路径>\opentelemetry\instrumentation\huawei_codex\load_config.py" C:\codex-probe\
   ```
   其中\<site-packages路径\>为[步骤二：安装探针]第3步中获取的路径。
   
   
3. 将模板复制为config.json。 
   在工作目录中执行：
   ```
   cd C:\codex-probe
   copy config.example.json config.json
   ```
   
   
4. 编辑config.json，将占位符替换为实际值。各参数值参考[步骤一：获取接入参数]获取。
   
   用文本编辑器打开C:\\codex-probe\\config.json，编辑以下内容：
   ```
   {
     "version": "1.0.0",
     "enabled": true,
     "outputDir": "/tmp",
     "proxy": {
       "port": 8090,
       "upstream": "<CODEX_ORIGINAL_BASE_URL>"
     },
     "otel": {
       "agentarts_agentops_otel_agent_apm_enable": true,
       "agentarts_agentops_otel_agent_aom_enable": true,
       "agent_domain_id": "<AGENT_DOMAIN_ID>",
       "agentarts_project_id": "<AGENTARTS_PROJECT_ID>",
       "agent_resource_id": "<AGENT_RESOURCE_ID>",
       "resource_type": "<AGENT_TYPE>",
       "agentarts_agentops_apm_token": "<APM_TOKEN>",
       "agentarts_agentops_apm_exporter_endpoint": "<APM_ENDPOINT>:4317",
       "agentarts_agentops_aom_access_code": "<AOM_ACCESS_CODE>",
       "agentarts_agentops_aom_exporter_endpoint": "<AOM_ENDPOINT>:4317",
       "agentarts_agentops_aom_prometheus_id": "<AOM_PROMETHEUS_ID>"
     }
   }
   ```
   表2参数说明 
   | 参数                                               | 是否必填               | 说明                                                                                                                                                                                            |
   |:---|:---|:---|
   | otel.agent_domain_id                             | 是                 | 账号Domain ID。                                                                                                                                                                                    |
   | otel.agentarts_project_id                        | 是                   | 华为云项目ID。                                                                                                                                                                                       |
   | otel.agent_resource_id                           | 是                  | 智能体ID。                                                                                                                                                                                        |
   | otel.resource_type                               | 是                 | 智能体类型：agent（单智能体）、multiagents（多智能体）、workflow（工作流）。                                                                                                                                             |
   | otel.agentarts_agentops_apm_token               | 条件必填（上报调用链数据时必填）    | APM接入凭证。                                                                                                                                                                                     |
   | otel.agentarts_agentops_apm_exporter_endpoint | 条件必填（上报调用链数据时必填） | APM数据上报地址。                                                                                                                                                                                    |
   | otel.agentarts_agentops_aom_access_code        | 条件必填（上报指标数据时必填）   | AOM接入凭证Access Code。                                                                                                                                                                            |
   | otel.agentarts_agentops_aom_exporter_endpoint   | 条件必填（上报指标数据时必填）   | AOM数据上报地址。                                                                                                                                                                                    |
   | otel.agentarts_agentops_aom_prometheus_id       | 条件必填（上报指标数据时必填）     | AOM Prometheus实例ID。                                                                                                                                                                          |
   | proxy.upstream                                | 是                  | Codex接入观测前的模型端点地址（代理转发目标）。即Codex的config.toml中base_url的原始值。 例如：使用OpenAI API时填https://api.openai.com/v1；使用本地Ollama时填http://localhost:11434/v1。   |
      
   ![](https://support.huaweicloud.com/ops-agentarts/public_sys-resources/note_3.0-zh-cn.png)
   - proxy.upstream是探针代理转发的目标地址，必须与Codex接入观测前的base_url一致。探针代理会将拦截到的请求转发到该地址。
   
   - APM/AOM开关默认开启，某服务凭证缺失会只禁用该服务（日志warning），另一服务仍正常上报；显式设置=false可关闭对应服务。
    
   
   
 
#### 步骤四：修改Codex配置
将Codex的base_url从原始模型端点改为探针代理地址，使Codex的请求经过探针代理拦截。
1. 打开Codex配置文件。 
   Codex配置文件路径：
   - Windows：%USERPROFILE%\\.codex\\config.toml（即C:\\Users\\\<用户名\>\\.codex\\config.toml）
   
   - Linux/macOS：\~/.codex/config.toml
   
   
   如果该文件不存在，先创建.codex目录和文件：
   ```
   mkdir %USERPROFILE%\.codex
   type nul > %USERPROFILE%\.codex\config.toml
   ```
   
   
2. 找到\[model_providers.\<id\>\]段（当前使用的model provider），将base_url改为探针代理地址。 
   修改前（示例，base_url指向原始模型端点）：
   ```
   model_provider = "custom"
   model = "gpt-4o"
   model_reasoning_effort = "high"
   [model_providers.custom]
   name = "custom"
   wire_api = "responses"
   base_url = "https://api.openai.com/v1"
   ```
   修改后（base_url指向探针代理端口8090）：
   ```
   model_provider = "custom"
   model = "gpt-4o"
   model_reasoning_effort = "high"
   [model_providers.custom]
   name = "custom"
   wire_api = "responses"
   base_url = "http://localhost:8090/v1"
   ```
   ![](https://support.huaweicloud.com/ops-agentarts/public_sys-resources/note_3.0-zh-cn.png)
   - 仅修改base_url的值，将其从原始模型端点改为探针代理地址（默认http://localhost:8090/v1）。其他配置项（model、model_provider、wire_api、env_key等）保持不变。
   
   - base_url的端口必须与config.json中proxy.port的取值一致（默认8090）。
   
   - 如果代理端口被占用，修改config.json中proxy.port（如8091）后，必须在此处同步修改base_url端口为http://localhost:8091/v1。
   
   - 原始模型端点地址已记录在config.json的proxy.upstream中（[步骤三：准备配置文件]），探针代理会自动将请求转发到该地址。
   
   - 以上示例使用custom作为provider ID，仅为说明格式。请根据实际配置修改，provider ID不能使用保留名称openai、ollama、lmstudio。
    
   
   
 
#### 步骤五：启动与验证
**方式一：使用启动脚本（推荐）**
1. 在命令行中切换到探针工作目录（即存放codex-traced.cmd和config.json的目录）： 
   在[步骤三：准备配置文件]中，已创建一个专用目录用于存放探针配置和启动脚本，进入到该目录。
   ```
   cd C:\codex-probe
   ```
   
   
2. 执行启动脚本。 
   ```
   codex-traced
   ```
   脚本会自动完成以下操作：
   1. 通过load_config.py自动从config.json（或config.example.json）加载配置，设置代理端口、上游端点、APM/AOM凭证等对应环境变量。
   
   2. 检查CODEX_UPSTREAM_ENDPOINT是否设置。
   
   3. 在后台（无窗口）启动OTel代理。
   
   4. 轮询/health端点验证代理是否就绪。
   
   5. 启动Codex CLI。
   
   6. Codex退出后自动清理代理进程。
   
   
   
   
**方式二：手动启动**
如果不使用启动脚本，可以手动分步执行：
1. 在命令行中切换到探针工作目录： 
   在[步骤三：准备配置文件]中，已创建一个专用目录用于存放探针配置和启动脚本，进入到该目录。
   ```
   cd C:\codex-probe
   ```
   
   
2. 通过load_config.py加载config.json设置环境变量，然后在后台启动代理： 
   ```
   for /f "delims=" %v in ('python -m opentelemetry.instrumentation.huawei_codex.load_config .') do %v
   start /min cmd /c "python -c "from opentelemetry.instrumentation.huawei_codex import auto_instrument; auto_instrument(); import time; time.sleep(99999)""
   ```
   
   
3. 等待2-3秒后，验证代理是否就绪： 
   ```
   python -c "import http.client; c=http.client.HTTPConnection('localhost', 8090, timeout=3); c.request('GET', '/health'); r=c.getresponse(); print('proxy ready' if r.status==200 else 'proxy NOT ready'); c.close()"
   ```
   输出proxy ready后启动Codex：
   ```
   codex
   ```
   
   
**验证数据上报**
启动完成后，可通过以下步骤验证探针是否正常工作：
1. 查看代理日志，确认代理已正常启动。 
   如果config.json中outputDir配置为/tmp（默认值），日志文件为%TEMP%\\codex-proxy.log：
   ```
   type %TEMP%\codex-proxy.log
   ```
   如果配置了自定义outputDir（如/d/codex-probe-logs），则查看对应目录下的codex-proxy.log。
   正常情况下，日志应包含以下关键信息：
   ```
   CodexProbe | TracerProvider configured successfully
   CodexProbe | MeterProvider configured successfully
   CodexProxy | listening on port 8090, forwarding to <proxy.upstream地址>
   CodexProxy | 127.0.0.1 - POST /v1/responses
   ```
   
   
2. 在Codex中进行几轮对话，触发数据上报。
3. 前往AgentArts平台观测页面查看数据。数据上报存在延迟：Trace几秒内上报，Metrics最长60秒。
 
#### 配置文件说明
探针不再依赖手动设置环境变量，全部配置集中在config.json（模板config.example.json），由启动脚本自动加载。以下为config.json各字段与对应含义：
表3必填项配置 
| **配置字段**                                      | **说明**                               | **是否必填**          | **示例值**                    |
|:---|:---|:---|:---|
| otel.agent_domain_id                        | 账号Domain ID                            | 是                  | your-domain-id         |
| otel.agentarts_project_id                     | 华为云项目ID                                 | 是                 | your-project-id         |
| otel.agent_resource_id                         | 智能体ID                                 | 是                 | your-agent-id            |
| otel.resource_type                           | 智能体类型：agent、multiagents、workflow     | 是                  | agent                   |
| otel.agentarts_agentops_apm_token            | APM接入凭证Token                          | 条件必填（上报调用链数据时必填） | your-apm-token            |
| otel.agentarts_agentops_apm_exporter_endpoint  | APM OTLP数据上报地址                         | 条件必填（上报调用链数据时必填） | http://\<APM地址\>        |
| otel.agentarts_agentops_aom_access_code       | AOM接入凭证                               | 条件必填（上报指标数据时必填）     | your-aom-access-code      |
| otel.agentarts_agentops_aom_exporter_endpoint | AOM OTLP数据上报地址                        | 条件必填（上报指标数据时必填）  | http://\<AOM地址\>        |
| otel.agentarts_agentops_aom_prometheus_id      | Prometheus实例ID                          | 条件必填（上报指标数据时必填） | your-prometheus-id        |
| proxy.upstream                               | 真实模型端点地址（代理转发目标，即Codex接入观测前的base_url） | 是                 | https://api.openai.com/v1 |
   
表4可选项配置 
| **配置字段**                                               | **说明**                               | **默认值** |
|:---|:---|:---|
| enabled                                                 | 是否输出代理日志                             | true    |
| outputDir                                                | 代理日志输出目录                              | /tmp     |
| proxy.port                                                | 代理监听端口                               | 8090  |
| otel.agentarts_agentops_otel_agent_apm_enable          | 是否启用APM Trace                       | true    |
| otel.agentarts_agentops_otel_agent_aom_enable           | 是否启用AOM Metrics                     | true     |
| otel.resource_version                                  | 智能体版本                                 | 0.1.0  |
| 环境变量agent_name                                           | 智能体名称（写入Span名与属性）                    | codex    |
| 环境变量AGENTARTS_AGENTOPS_USER_ID                          | 用户ID（注入user.id）                      | 主机名      |
| 环境变量OTEL_INSTRUMENTATION_GENAI_CAPTURE_MESSAGE_CONTENT | 是否采集输入/输出内容                        | true    |
| 环境变量OTEL_TRACES_EXPORTER                               | Trace导出器：otlp或console（本地调试用console） | otlp    |
| 环境变量OTEL_METRICS_EXPORTER                                | Metrics导出器：otlp或console               | otlp      |
| 环境变量OTEL_METRIC_EXPORT_INTERVAL                        | Metrics上报/窗口周期（毫秒）                   | 60000   |
   
#### 查看监控数据
数据上报成功后，可在AgentArts智能体平台的观测功能中查看监控数据。
1. 登录[AgentArts 智能体平台](https://console.huaweicloud.com/agentarts/)。
2. 在左侧导航栏选择"观测与优化 \> 观测"。
3. 在"智能体列表"页面，找到已接入的智能体，单击智能体名称进入详情页面。
**查看业务指标**
在"指标分析"页签中，可以查看关键业务指标：
- Tokens消耗：Input Tokens和Output Tokens的消耗总量
- 模型调用次数：应用调用大模型的累计次数
- 模型调用平均耗时：模型调用的平均响应时间
- 模型调用成功率：大模型调用成功的比例
- 会话数：应用产生的会话总数
- 工具调用次数与耗时：工具调用总量、平均耗时（含 Skill 调用的独立指标）
- 响应成功率：服务响应的成功率
**查看调用链信息**
在"调用链分析"页签中，可以查看完整的Trace调用链路：
- 查看各Span类型的层级关系及各节点耗时
- 单击具体Span查看详细信息：
  - Agent节点（invoke_agent）：可查看Agent名称、输入/输出消息
  
  - LLM节点（chat）：可查看模型名称、输入/输出消息（Input/Output Messages）、Token消耗（Total tokens）
  
  - Tool节点：可查看工具名称、输入参数、返回结果
  
  - 中间件节点：可查看中间件执行耗时
   
**查看会话分析**
在"会话分析"页签中，可以查看智能体与用户对话的历史数据：
- 追踪对话上下文
- 分析模型响应耗时
- 统计Token消耗
- 快速定位对话异常问题
 
#### 更多参考
**控制内容采集**
默认情况下，探针会采集LLM输入/输出内容。如需关闭（隐私/合规场景）：
```
set OTEL_INSTRUMENTATION_GENAI_CAPTURE_MESSAGE_CONTENT=false
```
关闭后：
- LLM节点：gen_ai.input.messages / gen_ai.output.messages / input.value / output.value不采集。
- 模型名、Token用量、耗时、调用链结构等非内容属性不受影响。
**本地调试（Console导出器）**
无APM/AOM凭证时，可通过Console导出器在终端直接查看Span和指标：
```
set agentarts_project_id=<your-project-id>
set agentarts_agentops_apm_token=<dummy>
set agentarts_agentops_apm_exporter_endpoint=<dummy>
set agentarts_agentops_aom_access_code=<dummy>
set agentarts_agentops_aom_exporter_endpoint=<dummy>
set agentarts_agentops_aom_prometheus_id=<dummy>
set OTEL_TRACES_EXPORTER=console
set OTEL_METRICS_EXPORTER=console
codex-traced
```
跟Codex对话后，如果终端输出JSON格式的Span，说明探针正常工作。
**代理日志**
代理日志由config.json的enabled（是否写日志）与outputDir（日志目录）控制：
```
{
  "enabled": true,
  "outputDir": "/d/codex-probe-logs"
}
```
日志文件为codex-proxy.log（默认目录/tmp，文件名同%TEMP%兜底）。排查问题时查看该文件：
```
type %TEMP%\codex-proxy.log
```
若配置了outputDir，则查看对应目录下的codex-proxy.log。
#### 常见问题
**如何卸载探针与回滚到旧版本**
1. 停止代理进程（如果正在运行）：
   ```
   taskkill /fi "WINDOWTITLE eq codex-proxy*" /f
   ```
   
2. 恢复Codex配置文件中的base_url为原始模型端点地址。 编辑%USERPROFILE%\\.codex\\config.toml，将base_url从http://localhost:8090/v1改回原始模型端点地址。
   
3. 卸载探针包：
   ```
   pip uninstall huaweicloud-opentelemetry-instrumentation-codex
   ```
   
**代理启动失败：端口被占用**
1. 检查端口是否被占用：
   ```
   netstat -an | findstr 8090
   ```
   
2. 如果被占用，修改config.json中proxy.port：
   ```
   "proxy": {
     "port": 8091,
     "upstream": "https://api.openai.com/v1"
   }
   ```
   
3. 同步修改Codex配置中的base_url为http://localhost:8091/v1。
**代理启动失败：探针未安装**
1. 验证探针是否安装：
   ```
   python -c "from opentelemetry.instrumentation.huawei_codex import auto_instrument; print('OK')"
   ```
   
2. 如果报ModuleNotFoundError，请参考[步骤二：安装探针]重新安装探针。
**Codex连接失败**
1. 确认代理已启动并就绪：
   ```
   python -c "import http.client; c=http.client.HTTPConnection('localhost', 8090, timeout=3); c.request('GET', '/health'); r=c.getresponse(); print(r.status, r.read().decode()); c.close()"
   ```
   返回200 OK说明代理正常。
   
2. 确认proxy.upstream配置正确（指向真实模型端点）。
3. 确认Codex配置base_url指向代理端口（http://localhost:8090/v1）。
4. 确认真实模型端点可达：
   ```
   curl <proxy.upstream地址>
   ```
   
**无数据上报**
1. 查看代理日志，确认是否出现CodexProbe \| env is not complete or probe is turned off，出现该日志说明config.json中凭证不完整或未正确加载。
2. 确认config.json已存在且已填真实值（模板config.example.json中的占位符\<...\>会被跳过）。
3. 确认config.json为合法JSON（不能以逗号结尾、注释要使用合法格式）。
4. 用Console导出器验证Span是否生成（临时设置即可，不影响config）：
   ```
   set OTEL_TRACES_EXPORTER=console
   set OTEL_METRICS_EXPORTER=console
   codex-traced
   ```
   跟Codex对话后，如果终端输出JSON格式的Span，说明探针正常，问题在上报端（凭证/网络）。
   
5. 检查OTLP端点是否可达：
   ```
   curl http://<APM_ENDPOINT>
   curl http://<AOM_ENDPOINT>
   ```
   
6. 确认OTLP端点地址包含http://前缀（例如http://\<APM地址\>:4317）且与config.json一致。
**代理拦截到请求但无数据上报**
1. 检查代理日志是否有CodexProxy \| 127.0.0.1 - POST /v1/responses（确认请求被拦截）。
2. 检查APM/AOM凭证是否正确。
3. 检查网络连通性：OTLP端点4317端口是gRPC协议，用curl测试会返回HTTP/0.9，这是正常的。
4. 确认数据上报延迟：Trace几秒内上报，Metrics最长60秒。