工程開發
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用於調試 AI Agent 執行的零配置本地 CLI 工具。可在開發環境中檢查快照、LLM 呼叫與 Context Engine 資料。

簡介

Agent Tracing 是一款專為 LobeHub 開發者設計的專業開發工具,旨在提供對 Agent 內部推理與執行生命週期的深度可視化。透過在開發過程中自動捕獲執行快照,工程師可以深入檢查 Agent 的決策過程,包括原始 LLM 互動、工具呼叫與 Context Engine 狀態。這對於識別執行瓶頸、驗證 Prompt 工程效果以及在本地環境中除錯複雜的 function-calling 鏈條至關重要。

  • 在開發模式下自動捕獲執行步驟與快照,並序列化儲存至 .agent-tracing 目錄。

  • 提供強大的終端介面,用於檢查個別步驟、LLM 載荷、工具呼叫與 Context Engine 輸入。

  • 支援對訊息、System Role、用戶記憶與原始執行事件的細粒度檢查。

  • 包含用於列出最近追蹤、清理陳舊部分快照以及比較執行時上下文的實用程式。

  • 支援深入研究載荷結構,包括模型定義、知識庫摘要與工具函數定義。

  • 使用時請確保您的應用程式在 NODE_ENV=development 下運行,系統將自動記錄互動數據至 .agent-tracing。

  • 請從倉庫根目錄執行指令,以便 CLI 正確解析快照儲存路徑。

  • 使用 inspect 指令來指定特定 Trace ID 或最新快照,並搭配 -s (步驟)、-m (訊息)、-t (工具) 與 -c (上下文) 等標記來過濾輸出。

  • 本工具嚴格用於本地除錯目的,由於基於檔案的儲存機制,不支援生產環境。

  • 建議定期使用 partial clean 指令清理部分快照,以在反覆開發過程中保持磁碟儲存效率。

倉庫統計

Star 數
75,884
Fork 數
15,041
Open Issue 數
747
主要語言
TypeScript
預設分支
main
同步狀態
閒置
最近同步時間
2026年4月30日 下午12:11
在 GitHub 查看